Flink与Spark在性能上有较大的差异: 实时性能:Flink优于Spark,适合处理实时数据流。 批处理性能:Spark的批处理性能优于Flink,但Flink的批处理也在不断优化。 资源管理:Flink将资源管理嵌入到了每一个数据流中,使得它能更有效地利用集群资源。 4. 场景应用 4.1 Flink适用场景 实时数据处理,比如社交媒体分析、实时监...
反观Flink 社区,对周边的大数据存储框架支持较好,但在 FlinkML 和 Gelly 图计算方面投入极匮乏,16 年给社区提 PS 和流式机器学习,没一点进展。笔者在华为云这两年多时间,选择了 Flink 作为流计算平台核心,索性在 Flink 基础之上开发了 StreamingML、Streaming Time GeoSpatial、CEP SQL 这些高级特性,等社区搞,黄花...
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Flink的API也遵循一套类似的目标和开发路径,因此,Flink和Spark的核心API在功能上大体能够对应上。现在,根据过去两年机器学习和深度学习的整合,Spark的API总体上更加完整,Flink则在流处理相关方面仍然领先,比如它支持水位线(watermark)、窗口和触发器。 三、总结 Spark和Flink都是通用计算引擎,支持大规模数据处理和各种类...
从Flink和Spark Connectors对比可以看出,Spark与Flink支持的Connectors的数量差不多,目前来说可能Spark支持更多一些,Flink后续的支持也会逐步的完善。 3. Flink VS Spark 之 运行环境 Spark 与Flink所支持的运行环境基本差不多,都比较广泛。 4. Flink VS Spark 之 社区 ...
Flink支持的Connectors如下所示: 从Flink和Spark Connectors对比可以看出,Spark与Flink支持的Connectors的数量差不多,目前来说可能Spark支持更多一些,Flink后续的支持也会逐步的完善。 3.性能对比 相同点:Spark与Flink都运行在Hadoop YARN上,两者都拥有非常好的计算性能,因为两者都可以基于内存计算框架以进行实时计算。
在中国情况可能会不一样一些。比起美国公司,中国公司做事情速度更快,更愿意尝试新技术。中国的一些创新场景也对实时性有更高的需求。这些都对 Flink 更友好一些。 近期Flink 的中国社区有一系列动作,是了解 Flink 的好机会。 Spark 的中文文档在 http://www.apachecn.org/bigdata/spark/27.html。