•从SQl功能的角度来讲,Spark和Flink分别提供SparkSQL和Table API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...
Flink也来自类似Spark这样的学术背景。Spark来自加州大学伯克利分校,而Flink来自柏林工业大学。像Spark一样,它也支持Lambda架构。但是实现与Spark完全相反。虽然Spark本质上是一个批处理,其中Spark流是微批处理,并且是Spark Batch的特例,但Flink本质上是一个真正的流引擎,将批处理视为带边界数据流的特例。尽管这两个框架...
对于Spark Streaming来说,当不同的数据来源输入进来时,基于固定的时间间隔,会形成一系列固定不变的数据集或者事件集(例如Kafka、Flume等)。这正好和Spark RDD基于固定的数据集吻合,从每一个批处理来看,空间维度的RDD依赖关系一致,不同的是这4个批处理输入的数据规模和数据内容不同,所以生成的RDD依赖关系实例不一样。
Spark 以批处理为根本,并尝试在批处理之上支持流计算;在 Spark 的世界观中,万物皆批次,离线数据是一个大批次,而实时数据则是由一个一个无限的小批次组成的。所以对于流处理框架 Spark Streaming 而言,其实并不是真正意义上的“流”处理,而是“微批次”(micro-batching)处理,如图所示 而Flink 则认为,流处理才是...
spark的micro-batch会造成严重的latency问题, 而Dataflow和Kafka Stream的方案要求记录每一个计算结果, 则会在大大增加系统负担的同时也会有不小的latency附加; 那么有没有一种方法可以不记录所有中间计算结果, 并且也不使用micro-batch呢? 我们来看看flink的艺术; Flink 如果我们不储存流系统中间节点的计算结果在高可...
后续,我会将这个表的所有数据,以一定的频率推到Kafka,然后分别用 Flink 跟 Spark用流的方式对其进行聚合统计,并把聚合的过程,以及最终结果都给拿出来对比。 希望通过这种全过程的对比的方式,揪出聚合结果不对的问题所在。 1.Flink 聚合结果展示 该部分经过调试之后的代码如下: ...
1 Flink VS Spark运行角色 2 生态 3 运行模型 4 编程模型对比 5 任务调度原理 6 时间机制对比 7 kafka 动态分区检测 8 容错机制及处理语义 9 Back pressure背压/反压 1 Flink VS Spark运行角色 ⚫ Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有: ...
如果现有堆栈的首尾相连是Kafka，则Kafka Streams或Samza可能更容易安装。同样，如果处理管道基于Lambda架构，并且Spark Batch或Flink Batch已经到位，则考虑使用Spark Streaming或Flink Streaming是有意义的。例如，在我以前的项目中，我已经在管道中添加了Spark Batch，因此，当流需求到来时，选择需要几乎相同的技能和代码库...
目前我们所接触的比较流行的开源流式处理框架:Flink、Spark Streaming、Storm、Kafka Streams,接下来我会对以上几个框架的应用场景、优势、劣势、局限性一一做说明。 二、什么是流式处理 目前对信息高时效性、可操作性的需求不断增长,这要求软件系统在更少的时间内能处理更多的数据。传统的大数据处理模型将在线事务处理...
1个kafka服务器也称为Brocker,它接受生产者发的消息并存入磁盘。若干brocker组成集群(Cluster) 三.Flink Flink一般用一只松鼠的图案标识,借用了松鼠的快速灵巧的特点 Flink可以同时进行批处理和流处理。 在Spark 生态体系中,对于批处理和流处理采用了不同的技术框架,批处理由 ...