Flink与Spark在性能上有较大的差异: 实时性能:Flink优于Spark,适合处理实时数据流。 批处理性能:Spark的批处理性能优于Flink,但Flink的批处理也在不断优化。 资源管理:Flink将资源管理嵌入到了每一个数据流中,使得它能更有效地利用集群资源。 4. 场景应用 4.1 Flink适用场景 实时数据处理,比如社交媒体分析、实时监...
Flink 和 Spark 在流计算方面各有优缺点,分值等同。Flink 在流批计算方面已经成熟,Spark 还有很大提升空间,此消彼长,未来不好说。 9.总结和展望 实时流计算技术已经成熟,大家可以放心使用。目前的问题在于应用场景推广,提升企业对云厂商的信任度,广泛应用流计算创造价值。而流计算与 AI 的结合,也会是未来可能的方...
但就流媒体功能而言,Flink远比Spark好(因为spark以微批量形式处理流)并且具有对流的本机支持。Spark被认为是大数据的3G,而Flink则被视为大数据的4G。 回到顶部 Spark简介 Spark的历史比较悠久,已经发展了很长时间,目前在大数据领域也有了一定的地位.Spark是Apache的一个顶级项目。它是一种快速的、轻量级、基于内存、分...
Flink:原生支持事件时间(Event Time)处理和水位线(Watermarks)机制,对于具有时间顺序的复杂事件处理有更好的支持。 Spark:在 Spark Streaming 中通过增加额外的逻辑来支持事件时间处理,而在 Structured Streaming 中加入了对事件时间和水位线的支持,但相对于 Flink 而言略显复杂。 状态管理和容错 Flink:提供了细粒度的...
在Spark中,宽依赖被用来将各种transform操作划分为不同的stage,每个stage中的task会组成taskset,以便进行统一的调度和执行。 而在Flink中,operator可以组成任务链,任务链中的一组operator被称为Task,它们会被统一调度到某个slot上执行。每个Task都可以有多个并行的实例(数量取决于设置的并行度),每个并行实例都被称为Su...
对比与选择 延迟与吞吐量:Flink在低延迟流处理上有更好的表现,尤其是在实时处理和事件驱动的应用场景中;Spark在批处理和复杂查询优化上可能更具优势。 资源利用:Spark的微批处理方式可能导致额外的延迟,但Flink在内存管理方面的优化使其更适合长时间运行、持续处理数据的任务。 API设计:Flink提供的统一API简化了开发流...
1、技术理念不同：Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算，基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次，通过分布式数据集RDD进行批量处理，是一种伪实时。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...
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情况下，误差会更加明显，甚至可能导致计算结果无效。Structured Streaming 在处理时间和事件时间方面...
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...