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。
- Spark Streaming:由于微批处理的特性,Spark Streaming在某些高吞吐量和低延迟的场景下可能面临一些扩展性挑战。 - Flink:Flink的事件驱动模型使其在处理大规模数据和高并发情况下表现更出色。 总体而言,Spark Streaming适用于一些中等规模的实时数据处理需求,而Flink则更适合于低延迟、高吞吐量和复杂状态管理等要求较...
通过对Flink与Spark Streaming的对比分析,我们可以看到它们分别在处理模型、状态管理、性能等方面存在明显差异,因此在实际应用场景中需要根据具体需求进行选择。对于对准确性和性能要求较高的实时计算场景,Flink更为适合;而对于快速搭建和易用性要求较高的场景,Spark Streaming则是一个更好的选择。 希望本文能够帮助读者更...
Spark Streaming适用于需要处理大规模数据且对延迟要求不高的场景,而Flink则更适合于需要低延迟、高可靠性的实时数据流处理。在选择流处理框架时,开发者应根据具体需求和应用场景来做出决策。 对于初学者和需要快速上手的开发者来说,Spark Streaming可能是一个更好的选择,因为它具有更广泛的社区支持和丰富的生态系统。
Spark Streaming 只支持处理时间,Structured streaming 支持处理时间和事件时间,同时支持 watermark 机制来处理滞后数据。 Flink Fink 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 机制处理滞后数据。 Storm 新版本的Storm也支持事件时间,处理时间,同时支持watermark 机制。
Flink的API跟Spark Streaming是惊人的相似,但注意到代码里并未设置batch interval。 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val text = env.fromElements(...) val counts = text.flatMap (.split(" ") ).map ( (, 1) ) .groupBy(0) .sum(1) counts.print() env.execute("wordcount")...
对于Spark Streaming 任务,我们可以设置 checkpoint,然后假如发生故障并重启,我们可以从上次 checkpoint 之处恢复,但是这个行为只能使得数据不丢失,可能会重复处理,不能做到恰好一次处理语义。 Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 补充 Flink和Spark Streaming是两个流处理框架,它们在处理实时数据流的方式和特性上...
Spark目前在EC2上已能够线性扩展到100个节点(每个节点4Core),可以以数秒的延迟处理6GB/s的数据量(60M records/s),其吞吐量也比流行的Storm高2～5倍,图4是Berkeley利用WordCount和Grep两个用例所做的测试,在 Grep这个 测试中,Spark Streaming中的每个节点的吞吐量是670k records/s,而Storm是115k records/s。
在本文中,我们首先介绍 Flink 和 Spark Streaming 的基本原理和实现机制,然后比较两者在流处理模式、事件时间处理、延迟控制、容错机制、重启能力等方面的区别。同时,我们还通过具体的性能实验对比两种引擎的吞吐量和延迟指标。 最后,我们给出两者的适用场景建议,分析在不同的应用需求下,应该选择 Flink 还是 Spark Strea...