Flink:Flink采用了基于数据流的执行引擎,可以对数据流进行优化和调度,提供较低的延迟和较高的吞吐量。 Spark:Spark则采用了基于RDD的执行引擎,对于批处理任务有很好的性能表现,但在处理实时数据流时可能会因为RDD的特性而导致较高的延迟。 5. 生态系统 Spark:Spark拥有更广泛的生态系统,包括Spark SQL、Spark Streamin...
spark:spark本身是无状态的,所以我们可以把它看成一个rdd一个算子一个rdd的去处理,就是说可以看成分段处理。 8、数据不同 flink:在flink的世界观中,一切都是由流组成的,离线数据是有界限的流,实时数据是一个没有界限的流,这就是所谓的有界流和无界流。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作...
核心差异:Spark 最初是作为批处理框架设计的,后来通过微批处理模型扩展了流处理能力[^10^]。Flink 则从一开始就专注于流处理,提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力[^2^][^3^]。 架构设计:Spark 基于 RDD(弹性分布式数据集)模型,支持内存计算以加速数据处理任务[^5^]。Flink 采用数据流图表示数据处理流程...
Spark和Flink都是流行的大数据处理框架,它们有一些共同的特点,如支持批处理和流处理,提供了丰富的API和功能,但它们之间也有一些区别: 执行引擎:Spark使用基于内存的计算引擎,通过RDD(Resilient Distributed Datasets)来实现数据的并行处理,而Flink使用基于流的计算引擎,通过DataStream API来实现数据的处理。 状态管理:Flink...
Flink和Spark是两个流行的大数据处理框架,有以下几点不同之处:1. 数据处理模型:Flink是一个流处理引擎,支持批处理和流处理,可以在同一个引擎上进行实时和离线数据处理。Spark主要是...
Spark Streaming 支持的时间机制有限,只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差, 如果产生数据堆积的话,误差则更明显。 flink支持三种时间机制:事件时间,注入时间,处理时间,同时支持 watermark 机制处理迟到的数据,说明Flink在处理乱序大实时数据的时候,更有优势。
Flink和Spark的主要区别在于数据处理模型、运行时架构、状态管理、执行引擎以及应用场景。首先，数据处理模型上，Flink是一个真正的流处理引擎，支持批处理和流处理，特别擅长实时数据流处理，可以达到毫秒级的延迟。而Spark主要是一个批处理引擎，虽然也支持流处理，但需要通过Spark Streaming实现，且其流处理...
一、Flink的简介 1.1 Flink的概述 Flink和Spark一样,是一个大数据处理引擎。主要区别在于Flink做的是流处理,Spark做的是批处理。 Flink处理的是无界的和有界的数据流,做有状态的计算。 1.1.1 Flink发展时间线: 2014 年 8 月,Flink 第一个版本 0.6 正式发布(至于 0.5 之前的版本,那就是在 ...
弗,Link和Spark就是我们之前说的,他们本身处理数据的基本方式就不一样。 02:05 或者说他们俩就三观不合啊,他们基本的世界观就不一样。所以导致他们的数据处理架构、基本的架构就截然不同。啊,那它们的区别就在于Spark,它的底层就是P处理,它就是基于P的。而flink呢,哎,Flink是基于流的,从这个图上我们可以看到...