接下来结合源码分析，Spark Streaming 和 Flink 在 Kafka 新增 topic 或 partition 时能否动态发现新增分区并消费处理新增分区的数据。Spark Streaming 与 Kafka 结合有两个区别比较大的版本，如图 9 所示是官网给出的对比数据：（图 9）其中确认的是 Spark Streaming 与 Kafka 0.8 版本结合不支持动态分区检测，与 ...
综上所述,选择Flink还是Spark Streaming取决于具体的应用场景和需求。如果对实时性要求较高且需要精确一次语义的容错机制,那么Flink可能是一个更好的选择;如果对实时性要求不是非常高且希望利用Spark生态系统的优势,那么Spark Streaming也是一个不错的选择。
本次讨论聚焦在实时计算框架Flink和Spark Streaming的比较。首先指出两者在数据处理本质上的不同:Spark Streaming采用微批处理(mini-batch)模式,即通过时间间隔将数据处理为小批量进行,而Flink则为纯粹的流处理,数据到来即时处理。在数据模型方面,Spark Streaming基于RDDs和DStream,而Flink简化为数据流模式。运行时架构上...
Flink采用了更细粒度的状态管理。Spark Streaming依赖较粗粒度的批状态。Flink处理乱序事件时可能回溯修改状...
spark和flink对比 Spark缺点 无论是Spark Streaming还是Structured Streaming, Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为Spark的流处理是基于所谓微批处理(Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去...
以下是 Flink 和 Spark 功能的细粒度对比,包括优缺点及使用场景。 数据处理模式 Flink:以流处理为核心,批处理是特殊的有界流。这种设计理念使得 Flink 在流处理方面性能更优,能更自然地处理实时数据。 Spark:最初设计为批处理框架,后来通过 Spark Streaming(微批处理)和 Structured Streaming 增加了流处理能力。尽管...
Flink 中,上游的算子消费流入到网络 buffer 的数据,如果下游算子处理能力不够,则阻塞网络 buffer,这样也就写不进数据,那么上游算子发现无法写入,则逐级把压力向上传递,直到数据源,这种自然反压的方式非常合理。Spark Streaming 是设置反压的吞吐量,到达阈值就开始限流,从批计算上来看是合理的。
Streaming workflows:下图为流计算模型抽象。大数据计算引擎的本质是数据输入经过一个 function 得到输出,所以 function 本质是一个能够做 DAG 转换的 Transform。Saber 平台期望的流计算抽象形态是提供相应的 Source,计算过程中是一个 Transform 的 DAG,最后有一个 Sink 的输出。
而Flink是基于事件驱动，它是一个面向流的处理框架， Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算。 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理，在技术上具有更好的扩展性。2、时间机制：SparkStreaming只支持处理时间， 折中地使用processing time来近似地实现event time相关的业务。使用...