4.SQL支持对比 相同点:两者都支持SQL。 相异点:从范围上说,Spark对SQL的支持比Flink的要大一些,而且Spark支持对SQL的优化(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主要支持对API级的优化。 结果:Spark胜。 5.计算迭代对比 相同点:如下图所示,Hadoop(MR)、Spark和Flink均能迭代。
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,...
从SQL功能的角度来讲,Spark和Flink分别提供SparkSQL和Table APl提供SQL 交互支持。两者相比较,Spark对SQL支持更好,相应的优化、扩展和性能更好,而Flink在SQL支持方面还有很大提升空间。 从迭代计算的角度来讲,Spark对机器学习的支持很好,因为可以在内存中缓存中间计算结果来加速机器学习算法的运行。但是大部分机器学习算...
其实不论是Spark SQL, Hive SQL或Presto, Flink 其原理基本上是一致的，代码上也可能存在类似性，毕竟...
综上所述,flinkSQL和sparkSQL的性能只差一点点,flink是spark的最强大的竞争者。 个人认为flink潜力很大。 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。
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/table_...
与其他任何系统相比,Flink提供了非常灵活的窗口系统。 Window是Flink流API的主要焦点之一。它允许基于处理时间、数据时间和无记录等的窗口。这种灵活性使Flink流API与Spark相比非常强大。 6.SQL界面 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。
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数据处理,每一个都有很多值得探索的地方,例如SQL优化和机器学习集成。本文比较的主要目的是回顾两...