Spark本身在设计上主要面向批处理工作负载,为了弥补引擎设计和流处理工作负载特征方面的差异,Spark实现了一种叫做微批(Micro-batch)*的概念。在具体策略方面该技术可以将数据流视作一系列非常小的“批”,借此即可通过批处理引擎的原生语义进行处理。 Spark Streaming会以亚秒级增量对流进行缓冲,随后这些缓冲会作为小规模...
是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外它也可以基于流来...
随后，Spark Streaming成为了第二代非常流行的流处理框架。它采用mini-batch的处理方式，即每次处理包含多个事件的小批数据，从而实现了接近实时的处理效果。尽管存在一定延迟，但Spark Streaming凭借其与Spark的紧密集成，为用户提供了一个既支持批量计算又支持流式处理的统一框架。而Flink，作为新一代的计算框架，与上述...
Flink发送checkpoint的栅栏(barrier)到数据流中(栅栏是Flink的分布式快照机制中一个核心的元素),当checkpoint的栅栏到达其中一个operator,operator会接所有收输入流中对应的栅栏(比如,图中checkpoint n对应栅栏n到n-1的所有输入流,其仅仅是整个输入流的一部分)。 所以相对于Storm,Flink的容错机制更高效,因为Flink的操作...
Hadoop、Spark、Storm、Flink是比较常用的分布式计算系统 1)仅批处理框架:Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理。 2)仅流处理框架:Samza与YARN和Kafka紧密集成的流处理,Storm常用于在线的实时的大数据处理。 3)混合框架:Spark常用于离线的快速的大数据处理(基于内存),Flink可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。
Hadoop是纯粹的批处理框架,storm是纯粹的流处理框架,spark通过基于两种不同的技术实现了批处理和流处理,但是Flink同时支持实现了批处理和流处理,将批处理作为一种特殊的流处理。 Storm:延迟低,能做到毫秒级,牺牲了精确性,没法做到高吞吐,需要搭建独立的Storm集群。
Spark：Spark也是 Hadoop生态系统的一部分。它本质上也是一个批处理系统，但它也支持流处理。Flink：Flink...
Flink是由德国几所大学发起的的学术项目,后来不断发展壮大,并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink主要面向流处理,如果说Spark是批处理界的王者,那么Flink就是流处理领域的冉冉升起的新星。在Flink之前,不乏流式处理引擎,比较著名的有Storm、Spark Streaming,但某些特性远不如Flink。
Storm是第一代流处理框架,目前逐渐被spark streaming和Flink取代. Zookeeper提供分布式协同服务,可以被用来做分布式服务的leader选取,主从自动切换等,大部分分布式集群框架都依赖ZooKeeper。 Pig类似Hive,使用Pig Latin语言写逻辑,翻译成MapReduce任务执行. TiDB对标google的f1和spanner,支持acid,支持CAP理论中的C、P支持,但...