- Spark Streaming:主要支持Scala和Java,其API相对简单易用。 - Flink:除了Scala和Java,Flink还支持Python,这使得开发人员可以使用自己熟悉的编程语言进行开发。 5. 社区和发展: - Spark Streaming:作为Apache Spark的一部分,Spark Streaming受益于Spark生态系统的广泛支持和活跃的社区。 - Flink:Flink也有一个活跃的社...
Flink 和 Sp..1)从架构角度上:SparkStreaming 的 Task 的运行依赖于 Driver,Executor,Worker,Flink 运行主要依赖于JobManager,TaskManager。2)从
Flink采用了更细粒度的状态管理。Spark Streaming依赖较粗粒度的批状态。Flink处理乱序事件时可能回溯修改状...
本次讨论聚焦在实时计算框架Flink和Spark Streaming的比较。首先指出两者在数据处理本质上的不同:Spark Streaming采用微批处理(mini-batch)模式,即通过时间间隔将数据处理为小批量进行,而Flink则为纯粹的流处理,数据到来即时处理。在数据模型方面,Spark Streaming基于RDDs和DStream,而Flink简化为数据流模式。运行时架构上...
编程模型对比,主要是对比 Flink 和 Spark Streaming 两者在代码编写上的区别。 Spark Streaming Spark Streaming 与 Kafka 的结合主要是两种模型: 基于receiver dstream; 基于direct dstream。 以上两种模型编程机构近似,只是在 API 和内部数据获取有些区别,新版本的已经取消了基于 receiver 这种模式,企业中通常采用基于...
Spark Streaming和Flink执行模型的最大区别在于对流处理的支持。最初,Spark Streaming流处理方法过于简单,导致在更复杂的处理中出现问题。Spark 2.0中引入结构化流,不再使用流语义,增加了对时间事件(event-time)的处理和端到端一致性的支持。而Flink从最开始的设计理念上就以流为核心,批处理只是流处理的一个特例,并...
Flink的延迟是毫秒级别,而Spark Streaming的延迟是秒级延迟。 Flink更适合实时流数据处理和事件驱动应用。它是专门设计用于流式数据处理的框架,可以对实时数据流进行高效的计算和处理。 Spark最初是为批处理而设计的,它非常适合对大规模的数据集进行批处理分析,还通过其SQL查询功能提供快速的交互式查询。
如果硬要究其性能差别,目前来看: 1,SparkStreaming非要凑齐一个batch才处理, 而Flink一行一处理。 2,SparkStreaming要形成RDD,这个需要时间成本略高, 而Flink后续处理的时间短。 这两点在数据量被放大,时间放长之后,造成了两者的显著差异。 但不可否认,Spark仍然是Apache至今为止最牛逼的项目,没有之一。
(图4:viaFink官网)编程模型对比,主要是对比Flink和SparkStreaming两者在代码编写上的区别。基于receiverdstream;基于directdstream。以上两种模型编程机构近似,只是在API和内部数据获取有些区别,新版本的已经取消了基于receiver这种模式,企业中通常采用基于directDstream的模式。