API 成熟度: Flink和Spark都提供了各种编程语言的API,但Spark的API更加成熟和稳定,提供了更好的用户体验和更广泛的功能。 社区和生态系统: Spark拥有更广泛的社区和生态系统,提供更多资源、支持和第三方集成。如果社区支持对您的项目很重要,这可能是一个决定性因素。 部署选项: Flink在部署方面提供了更大的灵活性,...
相比Spark,Flink 的状态目录结构更简单,而且一开始占用空间也更小,但是它这个即便在没有数据处理(流入)的情况下,还在不断地「删除老目录,创建新目录」这个行为,多少有点让人想不通。 4.运行结果对比 先确定这两个程序在本地环境测试运行OK,然后打包上传到 YARN 集群运行,确保这两个进程已经完全启动。 将事先准...
sc=SparkContext("local[2]","NetworkWordCount")ssc=StreamingContext(sc,1)# 创建一个DStream,监听localhost:9999端口的数据lines=ssc.socketTextStream("localhost",9999)# 进行单词计数words=lines.flatMap(lambdaline:line.split(" "))pairs=words.map(lambdaword:(word,1))word_counts=pairs.reduceByKey(lam...
很简单,就是一个用spark以及flink读取kafka的test这个topic数据,然后写入hudi表。 这个topic一共有8个分区,按理说,如果我的并行度设置为8(通过设置worker数量,以及每个worker的并行数来确定),此时数据的读取和处理效率理论上一定是最高的。 1. Spark的运行状态 因为从Spark的UI界面,我可以非常清楚的知道数据源的分...
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。
本文主要对Flink和Spark集群的standalone模式及on yarn模式进行分析对比。Flink与Spark的应用调度和执行的核心区别是Flink不同的job在执行时,其task同时运行在同一个进程TaskManager进程中;Spark的不同job的task执行时,会启动不同的executor来调度执行,job之间是隔离的。
最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人,演讲时不分析代码原理,不根据事实,直接吹嘘flink比spark好,flink 能干掉spark 的话,今天就跟大家从技术,应用和未来发展角度对两个产品进行对比。 先说产品特性: 1.spark中批处理使用 RDD, 流处理使用 DStream,flink中批处理使用 Dataset, 流处理使用 Data...
flink 和 spark对比 以下将对两个基于内存的大数据计算框架进行全方位的比较,它们在批处理和流计算领域各自占有一席之地。让我们深入探讨它们之间的主要差异。 首先,从架构层面来看: Spark的架构主要包含Driver和Executor两种角色。其中,Driver承担任务调度的职责,而Executor则专注于具体任务的执行。在Spark集群中,计算资源...
从两个引擎的功能架构上好似差不多,都支持SQL,实时计算,机器学习库和图计算。也有大数据开发对两个引擎进行的详细的对比: 功能上的主要区别是: 1、Spark 和Flink 在流处理上,spark是利用的微批处理模拟流数据,而flink是采用的真正的流数据处理方式,flink是采用流数据模拟批数据处理。