Spark和Flink的数据源最好都是Kafka等消息队列,这样才能更好的保证Exactly-Once(精准一次); 作为流处理框架,Flink是当前最优秀的实时处理框架,并处于飞速发展的状态中; Spark社区活跃度高,生态圈庞大,Spark-Streaming技术成熟稳定,且Spark是批处理框架中使用最为广泛的框架,如果需要批处理的情况下,批处理和流处理都是...
虽然Spark和Flink都支持流计算,但Spark是基于批来模拟流的计算,而Flink则完全相反,它采用的是基于流计算来模拟批计算。从技术的长远发展来看,Spark用批来模拟流有一定的技术局限性,并且这个局限性可能很难突破。而Flink基于流来模拟批,在技术上有更好的扩展性。所以大家把Flink称之为下一代大数据计算引擎。 从长远...
综上所述，Spark和Flink各有千秋，选择哪个更合适取决于具体的应用场景和需求。如果主要关注批处理和离线数据分析，Spark可能是更好的选择；而如果需要处理实时数据流，实现低延迟的数据处理和分析，Flink则更显优势。学习时，可以根据自己的兴趣和项目需求，选择其中一个深入学习。重要的是，无论选择Spark还...
Spark在速度方面,Flink优于Spark,因为它的底层架构。 另一方面,Spark 拥有强大的社区支持和大量的贡献者。比较两者的流处理能力时,Flink 处理数据流要好得多,而 Spark 处理的是微批处理。 它们有一些相似之处,例如类似的 API 和组件,但它们在数据处理方面存在一些差异。在大数据领域,Apache Spark 和 Flink 是两大...
从SQL功能的角度来讲,Spark和Flink分别提供SparkSQL和Table APl提供SQL 交互支持。两者相比较,Spark对SQL支持更好,相应的优化、扩展和性能更好,而Flink在SQL支持方面还有很大提升空间。 从迭代计算的角度来讲,Spark对机器学习的支持很好,因为可以在内存中缓存中间计算结果来加速机器学习算法的运行。但是大部分机器学习算...
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