只有当遇到action操作时,才会根据先前的transform操作启动实际的计算过程。这些transform和action操作在Spark中都被视为Task,共同构成了一个数据计算图DAG。DagScheduler则依据这个DAG来进行任务的调度和执行。 在Flink中,数据的所有操作被统称为operator。通过这些operator的定义,我们可以构建出JobGraph(实际上是由Flink客户端...
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...
而在海量数据的批处理领域,Spark 能够处理的吞吐量更大,加上其完善的生态和成熟易用的 API,目前同样优势比较明显。 2. 数据模型和运行架构 Spark 和 Flink 在底层实现最主要的差别就在于数据模型不同: Spark 底层数据模型是弹性分布式数据集(RDD),Spark Streaming 进行微批处理的底层接口 DStream,...
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...
Spark可能是更好的选择。而如果应用需要真正的实时处理，低延迟和复杂的状态管理，Flink则可能更加适合。
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...
Apache Spark和Apache Flink都是当今主流的基于内存计算的大数据处理框架,它们在应对海量数据处理场景时,凭借内存计算的优势显著提升了处理速度和响应能力。下面是关于Spark和Flink在设计原则、主要特性和使用场景上的对比: Apache Spark 1. 设计理念: Spark最初是为了解决MapReduce批处理的延迟问题而设计的,强调内存计算,...
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...
Spark 和 Flink 都是目前主流的大数据计算引擎，它们都具有高效、可扩展性和容错性等优势，各自有各自的...