- Spark Streaming:主要支持Scala和Java,其API相对简单易用。 - Flink:除了Scala和Java,Flink还支持Python,这使得开发人员可以使用自己熟悉的编程语言进行开发。 5. 社区和发展: - Spark Streaming:作为Apache Spark的一部分,Spark Streaming受益于Spark生态系统的广泛支持和活跃的社区。 - Flink:Flink也有一个活跃的社...
Flink 和 Sp..1)从架构角度上:SparkStreaming 的 Task 的运行依赖于 Driver,Executor,Worker,Flink 运行主要依赖于JobManager,TaskManager。2)从
总的来说,Flink和Spark Streaming在数据处理模型、容错性、延迟和扩展性等方面存在一些区别。选择合适的流处理框架应该根据具体的需求和应用场景来评估其特点和适用性。
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...
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...
编程模型对比,主要是对比 Flink 和 Spark Streaming 两者在代码编写上的区别。 Spark Streaming Spark Streaming 与 Kafka 的结合主要是两种模型: 基于receiver dstream; 基于direct dstream。 以上两种模型编程机构近似,只是在 API 和内部数据获取有些区别,新版本的已经取消了基于 receiver 这种模式,企业中通常采用基于...
Spark Streaming和Flink执行模型的最大区别在于对流处理的支持。最初,Spark Streaming流处理方法过于简单,导致在更复杂的处理中出现问题。Spark 2.0中引入结构化流,不再使用流语义,增加了对时间事件(event-time)的处理和端到端一致性的支持。而Flink从最开始的设计理念上就以流为核心,批处理只是流处理的一个特例,并...
相比之下，Flink 是一个基于事件驱动的流处理框架，它逐事件进行处理，从而实现真正的流计算。Flink 也能进行批处理，展现了其技术上的强大扩展性。2. 时间机制区别：Spark Streaming 仅支持处理时间，使用processing time 来近似实现event time的业务处理。这种处理方式可能会引入误差，尤其是在数据积压的...
如果硬要究其性能差别,目前来看: 1,SparkStreaming非要凑齐一个batch才处理, 而Flink一行一处理。 2,SparkStreaming要形成RDD,这个需要时间成本略高, 而Flink后续处理的时间短。 这两点在数据量被放大,时间放长之后,造成了两者的显著差异。 但不可否认,Spark仍然是Apache至今为止最牛逼的项目,没有之一。