区别: FlinkSQL 的 insert 语句可只操作部分字段,而 SparkSQL 必须指定所有字段: spark-sql>createtablet11 (>dsBIGINT,>tsBIGINT,>pkBIGINT,>f0BIGINT,>f1BIGINT,>f2BIGINT,>f3BIGINT,>f4BIGINT>)usinghudi>partitionedby(ds)>tblproperties (-- 这里也可使用 options (https://hudi.apache.org/docs/...
Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。SQL是比Table更高阶的API,集成在Table library中提供,在流和批上都可以用此API开发业务。 其完全依靠calcite(sql parser)去做语法解析,validate后生成calcite logical plan. 而Table API先自己生成table API的logical plan,再通过calcite relbuilder translation成calcite logical...
提供SQL on bigdata的功能,flink table既可以在流处 理中使用SQL,也可以在批处理中使用SQL,对应sparkSQL. 2.flink gelly:主要用于图计算领域,提供相关的图计算API和图计算算法的实现,对应spark graph。 3.flink ML(machine leaning):主要用于机器学习领域,提供了机器学习Pipelines APIh和多种机器学 习算法的实现,...
第一,flink主要是java写的代码,相比scala写的spark而言,flink的内存溢出问题更容易定位和优化。 第二,flink是在idea环境开发的,而我主要就是用这个开发环境,非常方便。 本人用sparkSQL两年来,数据倾斜,内存溢出问题见过太多,相当坑爹,而官方源码几乎很难打包编译调试。 第三、flink更专业,spark就是综合rdd,sql,图计...
截至目前,最活跃的Spark库之一是spark-sql。 Spark提供了像Hive一样的查询语言和像DSL这样的Dataframe来查询结构化数据。它是成熟的API并且在批处理中广泛使用并且很快将在流媒体世界中使用。 截至目前,Flink Table API仅支持DSL等数据帧,并且仍处于测试阶段。有计划添加sql接口,但不确定何时会落在框架中。
但是在 Flink 的 1.9 版本,Flink 开始完善流批一体,Flink SQL 率先实现了流批一体语义,使得用户只需学习、使用一套 SQL 就可以进行流批一体的开发,大幅节省开发成本。 但是只调整 SQL API 并不能解决用户的所有需求。一些定制化程度较高,比如需要精细化的操纵状态存储的作业还是需要继续使用 DataStream API。在常见...
SQL 支持存在于这两个框架中，以使非程序员更容易利用数据处理需求。Spark SQL 允许用户运行查询，并且...
我不太确定spark是否能引入这些API,不过到目前为止,Flink的windowing支持是要比spark好的。 Steaming这部分flink胜 SQL interface 目前spark-sql是spark里面最活跃的组件之一,Spark提供了类似Hive的sql和Dataframe这种DSL来查询结构化数据,API很成熟,在流式计算中使用很广,预计在流式计算中也会发展得很快。
1、Spark在SQL上的优化,尤其是DataFrame到DataSet其实是借鉴的Flink的。Flink最初一开始对SQL支持得就更好。 2、Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判断的,而不是用户来指定的,因为Flink对数据的处理不像Spark以RDD为单位,就是一种细粒度的处理,对内存的规划更好。
在DataSet 和 DataStream 之上,有更高层次的 Table API。Table API 和 Spark SQL 的思想类似,是关系型的 API,用户可以像操作 SQL 数据库表一样的操作数据,而不需要通过写 Java 代码、操作 DataStream/DataSet 的方式进行数据处理,更不需要手动优化代码的执行逻辑。