Flink的核心概念是流(Stream)和状态(State),它可以实现精确一次(Exactly-once)的状态一致性,并支持事件时间处理和窗口操作。 Spark:Spark是一个批处理优先的框架,它提供了弹性分布式数据集(RDD)的抽象。Spark的核心概念是RDD和转换操作,它支持内存计算和容错性,并提供了丰富的高级API和库。 数据处理延迟: Flink:Flin...
数据处理模型:Flink是一个基于事件驱动的流处理框架,可以实时处理数据流,并支持有状态的计算。而Spark是一个基于批处理的框架,可以处理离线的数据集。尽管Spark也有流处理功能,但它是通过微批处理实现的,不如Flink那样实时。 处理引擎:Flink使用了一个称为“流处理引擎”的底层架构,该引擎使得Flink能够提供低延迟的处...
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...
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 Flink设计为在所有常见的集群环境中运行(Yarn中运行),以内存速度和任何规模执行计算。 1. 2. 2、Flink的特征 1、可以做批处理(处理历史数据集) 2、可以做流处理(处理实时数据流) 3、事件驱动应用(监控事件的服务),spark是时间驱...
Apache Spark 和 Apache Flink 是两个在大数据处理领域广泛使用的开源框架,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对两者的综合比较: 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...
flink和spark都是apache 软件基金会（ASF）旗下顶级项目，都是通用数据处理平台。它们可以应用在很多的...
什么是 Spark 打开Spark 的官网,我们看到的第一句话就是对 Spark 的定义:Spark 是用于大规模数据处理的通用分析引擎。当然,原文是英文的,这句是我翻译过来的。这句话非常简洁明了地讲解了 Spark 的功能,一个是针对大规模数据,一个是通用分析引擎。
Spark是通过Spark Streaming和Spark Pool+SQL两套技术体系实现了 8.简述一下Flink的计算架构? 可以大致分为四层,最底层是single JVM,或者Cluster或者云作为部署环境,网上就是核心层,叫做运行时,再往上就是datastream API和Dataset API分别用来进行流处理和批处理,在这之上还有些应用层的库, 比如事件处理,机器学习处...
1. Apache Flink 和 Apache Spark 都是 Apache 软件基金会旗下的顶级开源项目，它们被设计用于处理大规模数据集。2. 两者都提供了通用的数据处理能力，并且可以独立运行或在 Hadoop 生态系统（如 YARN 和 HDFS）之上运行。由于它们主要在内存中处理数据，它们通常比传统的 Hadoop 处理要快。3. Flink ...