Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的框架,特别擅长于流处理。它与 Spark 相比,更强调低延迟和实时处理。 3.1 工作原理 Flink 使用数据流图(DAG)模型进行计算,它支持批处理和流处理。通过记录数据流的状态,Flink 可以实现高吞吐量和低延迟的处理能力。 3.2 示例代码 下面是一个使用 Flink 进行词频统计的示例:...
在Sparkstreaming中存在的问题是每次处理的数据量都是小批量的,如果我们想实现更小颗粒度的数据处理,就没有办法了,但这时候Flink应运而生。 Flink通过分布式快照snapshot快照模型来实现数据按条处理,在整个数据处理任务当中,snapshot快照模型对每次操作都进行拍照,记录当时处理现况,当处理发生故障时,Flink则停止当下处理,...
MapReduceSparkFlink 结论 在选择数据处理框架时,开发者须根据具体需求来决定使用哪个工具。MapReduce适合批处理,而Spark更适合需要快速迭代和内存计算的场景。Flink则在处理实时流数据时表现突出。无论选择哪个框架,了解它们的基本功能与优劣势,将有助于找到最适合的解决方案。
Spark SQL是基于Spark引擎提供使用SQL来做统计分析的模块,因为有较好的SQL兼容性,对普通数据开发者使用比较简单,因此在用户中使用比较广泛。SparkSQL充分吸收了Hive等项目的架构优缺点,通过有效的模块化以及与Hive元数据模块的兼容,使得开发者可以直接用Spark SQL来分析Hive中的数据表,而比直接使用Hive做分析能够大幅度提...
此外,Flink还提供了窗口(Window)模型,支持用户自定义窗口大小和处理逻辑。 综上所述,MapReduce、Storm、Spark、SparkStreaming和Flink各具特色和优势。在选择大数据计算引擎时,应结合业务特点、数据需求以及开发和维护成本进行综合考虑。最合适的计算引擎才是最强的。
近一年内字节跳动 Spark 作业数量经历了从 100 万到 150 万的暴涨,天级数据 Flink Batch 从 20 万涨到了 25 万,而 MapReduce 的用量则处于缓慢下降的状态,一年的时间差不多从 1.4 万降到了 1 万左右,基于以上的用量情况,MapReduce 作为我们使用的历史悠久的批处理框架也完成了它的历史使命即将下线。
当一个计算任务过于复杂不能被一台服务器独立完成的时候,我们就需要分布式计算。分布式计算技术将一个大型任务切分为多个更小的任务,用多台计算机通过网络组装起来后,将每个小任务交给一些服务器来独立完成,最终完成这个复杂的计算任务。本篇我们介绍两个经典的计算框架MapReduce和Spark。
MapReduce、Spark属于离线计算、批量计算引擎,Storm、Sparkstreaming、Flink属于实时计算、流式与批量并存的计算引擎。 给计算引擎宝贝们分好类之后,我们一个个的来看看它们的绝技。MapReduce是大数据计算引擎的开山鼻祖,自Google著名的三篇论文发表之后,大数据处理开始流行起来,很多企业都使用Hadoop三件套MapReduce、HDFS、...
Flink 作为流计算的标杆,基本覆盖了阿里巴巴内部的流计算场景。但是,在阿里强推之前,或者从技术上说被双十一磨砺之前,大部分公司的伪实时需求可以通过 Spark Streaming 或者 Storm 乃至订阅Kafka加消费者任务来解决。因此市面上非 Flink 的流计算大抵是过时或者有局限性技术的存量。Flink 的核心优势在于内置状态管理以及先...
首先,讲讲MapReduce、Spark和Flink数据存储在内存还是磁盘。 MapReduce: MapReduce是Hadoop的核心组件,它采用分而治之的思想处理大数据。在Map阶段,数据被切分成小块并分配给多个任务处理,处理后的中间结果通常存储在本地磁盘上。在Reduce阶段,Reduce任务从Map任务获取中间结果,并进行归约操作,最终将结果存储在HDFS上。