问题:Flink 的 checkpoint 机制对比 spark 有什么不同和优势?相关知识点: 试题来源: 解析 解答:spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个算子的快照,及流动中的数据的快照反馈...
4,Checkpoint的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据,在Checkpoint可以指定把数据放在本地并且是多副本额方式,但是在正常的生产环境下是放在HDFS,这就天然借助了HDFS高容错性的高可靠的特性来完成了最大化的可靠的持久化数据的方式; 5,Checkpoint是为了最大程度保证绝对可靠的复用RDD计算数据的Spark的高级功能,通过...
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因为spark的checkpoint会记录上次消费该topic每个partition的offset,如果不是,那么当前spark用的latest的消费模式,重新启动后,肯定是消费不到刚才推入的2条旧数据的。 结论:对于spark来说,想要实现“断点续算”的能力,只需要设置好checkpoint目录,任务失败后,直接重启就能做到。 2.Flink的checkpoint 相比spark,Flink的checkp...
state 和 checkpoint 3. Flink的checkpoint机制对比spark有什么不同和优势 从数据一致性角度来看,Spark Streaming的checkpoint是基于RDD的计算图,而Flink的checkpoint是基于状态后端的。从效率和延迟的角度来看,Spark Streaming的checkpoint可能导致较高的延迟,而Flink的checkpoint通过异步快照实现较低的延迟。从容错性角度来看...
Spark在实现“断点续算”能力上更为直接与简便，而Flink的checkpoint机制在实现上复杂且要求较高，学习与使用成本相对更高。尽管Flink可能在某些功能上更加强大，但在简单场景下，Spark的checkpoint功能明显优于Flink。通过本次对比测试，我们发现Spark与Flink在checkpoint功能上的差异，以及各自的优缺点。希望...
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。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据...
同时,浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个操作符的快照,及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。
云栖社区:如何看待Flink、Spark、Hadoop、Storm等技术发展和不同场景下的优势对比?比如与Spark相反,Flink把批处理化作流处理,这种方式在使用时是否有什么限制? 蒋晓伟:大数据是从批处理开始的,所以很多系统都是从批处理做起,包括Spark。在批处理上Spark有着较深的积累,是一个比较优秀的系统。随着技术的发展,很多原来只...
Flink 使用异步的 checkpoint 机制来达到任务状态的可恢复性,以保证处理的一致性,所以在处理的主流程上可以做到数据源和输出之间数据完全不用落盘,达到更高的性能和更低的延迟。 数据处理场景 除了批处理之外,Spark 还支持实时数据流处理、交互式查询和机器学习、图计算等。