Apache Spark和Apache Flink都是优秀的大数据处理框架,它们在许多方面都具有各自的优势。Spark更适合处理批处理任务,具有高效的计算能力和容错机制;而Flink则更适合处理流数据,具有低延迟、高吞吐量和实时处理能力。在选择使用哪个框架时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。对于需要实时处理高速数据流的应用,Flink可能...
Flink有更低的延迟,可以做到毫秒级,Spark Streaming批间隔一般500毫秒以上。 Flink检查点机制实现Exactly-once语义,Spark Streaming有At-least-once语义。 Flink支持事件时间处理,可以处理乱序事件,Spark Streaming基于批次时间。 Flink具有更好的容错能力和重启能力,Spark Streaming重启后需要重新计算。 Flink提供了更丰富的...
Flink 和 Spark Streaming 是两个流式数据处理框架,在设计理念、执行模型、容错机制等方面存在一些区别。Flink 基于事件时间的流处理模型提供了精确的事件处理和一次语义的容错保证,适用于对实时性要求较高的场景;而 Spark Streaming 的微批处理模型虽然具有较高的吞吐量和较低的延迟,但在容错和窗口操作等方面相对简单。
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。 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型的...
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 ...
五、总结 来咱们总结一下吧！Spark Streaming和Flink都支持实时计算，且都可基于内存计算。Spark最重要的核心组件仍然是Spark SQL，而在未来几次发布中，除了性能上更加优化外（包括代码生成和快速Join操作），还要提供对SQL语句的扩展和更好地集成。Flink对于时间语义上的支持更加完善，Spark Streaming缺少事件时间的支持...
1.flink和spark类似,是一个通用的,基于内存计算的,大数据处理引擎。 2.2009年是德国柏林理工大学一个研究性项目,用Java和Scala混合编写而成的。原项目名称为stratosphere 项目地址为http://stratosphere.eu 3.2014年被Apache孵化器所接受,迅速地成为了阿帕奇顶级项目ASF(Apache Software Foundation)。
1、复杂性高。Spark的反压机制需要动态调整任务的优先级和资源分配，这需要对整个系统进行监控和管理，...
综合对比spark、storm和flink的功能、容错和性能(总结如下图) 不难发现, flink是一个设计良好的框架,它不但功能强大,而且性能出色。此外它还有一些比较好设计,比如优秀的内存管理和流控。但是,flink目前成熟度较低,还存在着不少问题,比如 SQL支持比较初级;无法像storm一样在不停止任务的情况下动态调整资源;不能像spa...