Flink是一个强大的流式处理框架，能够实现低延迟的实时数据处理。与Spark相比，Flink专注于流处理，可以提供更好的事件处理和状态管理。它还支持批处理任务，因此在一些情况下可以替代Hadoop和Spark。优点：低延迟的实时数据处理，适用于需要实时反馈的应用。支持流处理和批处理，具有更好的事件处理和状态管理能力。适用于...
Flink:具有强大的状态管理能力,支持端到端的状态一致性,即使在故障恢复时也能保证数据的精确一次处理(exactly-once semantics)。 API风格: Spark:提供了多种API层次,包括低级别的RDD API和高级别的DataFrame/Dataset API,后者更适合于结构化数据处理。 Flink:主要提供了DataStream API和Table API,分别用于处理流数据和...
Flink属于流处理框架，通过流来模拟批，Spark属于批处理框架，通过批来模拟流，分别属于Lambda架构和Dataflo...
各框架对比概览 Spark Streaming Flink Storm 项目时间 2014年左右开始流行 2016年左右开始流行 2012年左右开始流行 设计理念 流是批的特例 批是流的特例 事件驱动 时间语义 处理时间 事件时间,注入时间,处理时间 事件时间,处理时间 窗口 滑动窗口 滚动窗口、滑动窗口、会话窗口 新版本也开...
flink 和 spark对比 以下将对两个基于内存的大数据计算框架进行全方位的比较,它们在批处理和流计算领域各自占有一席之地。让我们深入探讨它们之间的主要差异。 首先,从架构层面来看: Spark的架构主要包含Driver和Executor两种角色。其中,Driver承担任务调度的职责,而Executor则专注于具体任务的执行。在Spark集群中,计算资源...
3.Spark 跟 Flink运行过程对比 因为都用的 latest 消费模式,所以先启动 Spark 跟 Flink 进程,然后往 Kafka 推数据,这样它们就能消费到一样的数据了。 先往Kafka 的 topic 推了3条数据,观察到如下的输出情况。 对于Spark 的中间输出数据来说: 因为它不像 Flink 有「回撤流」的概念,所以聚合结果每次都是全量最...
目前来说,大数据领域最为活跃的三个计算框架,当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中,表现各有优势,因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个Hadoop对比,看看Hadoop、Spark、Flink三大框架,各自的优势劣势如何。 1、数据处理对比 ...
综合对比spark、storm和flink的功能、容错和性能(总结如下图) 不难发现, flink是一个设计良好的框架,它不但功能强大,而且性能出色。此外它还有一些比较好设计,比如优秀的内存管理和流控。但是,flink目前成熟度较低,还存在着不少问题,比如 SQL支持比较初级;无法像storm一样在不停止任务的情况下动态调整资源;不能像spa...
分布式计算引擎 Flink/Spark on k8s 的实现对比以及实践 以Flink 和Spark为代表的分布式流批计算框架的下层资源管理平台逐渐从Hadoop生态的 YARN 转向Kubernetes生态的 k8s 原生 scheduler 以及周边资源调度器,比如 Volcano 和 Yunikorn 等。这篇文章简单比较一下两种计算框架在 Native Kubernetes 的支持和实现上的异同,以...