Flink对于时间语义上的支持更加完善，Spark Streaming缺少事件时间的支持。Flink任务调度上有着更严格的解耦。
Flink 和 Sp..1)从架构角度上:SparkStreaming 的 Task 的运行依赖于 Driver,Executor,Worker,Flink 运行主要依赖于JobManager,TaskManager。2)从
Flink 和 Spark Streaming 是两个流式数据处理框架,在设计理念、执行模型、容错机制等方面存在一些区别。Flink 基于事件时间的流处理模型提供了精确的事件处理和一次语义的容错保证,适用于对实时性要求较高的场景;而 Spark Streaming 的微批处理模型虽然具有较高的吞吐量和较低的延迟,但在容错和窗口操作等方面相对简单。
- Spark Streaming:由于微批处理的特性,Spark Streaming在某些高吞吐量和低延迟的场景下可能面临一些扩展性挑战。 - Flink:Flink的事件驱动模型使其在处理大规模数据和高并发情况下表现更出色。 总体而言,Spark Streaming适用于一些中等规模的实时数据处理需求,而Flink则更适合于低延迟、高吞吐量和复杂状态管理等要求较...
Spark Streaming 是微批处理,运行的时候需要指定批处理的时间,每次运行 job 时处理一个批次的数据,流程如图 3 所示: 图3,via Spark 官网 Flink 是基于事件驱动的,事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序是一种状态应用程序,它会从一个或者多个流中注入事件,通过触发计算更新状态,或外部动作对注入的事件作出反应。
Flink 和 Spark Streaming 两种流计算框架在实现机制上有以下几点主要区别: 数据处理模式上,Flink 是基于流的真正runtime,可以持续地对无界数据流进行计算。Spark Streaming 则采用的是微批处理模型,将数据流离散为批进行处理。 Flink 通过aperator chains实现了流式数据流水线计算。Spark Streaming基于RDD拼接批结果来模...
对比Flink和spark streaming的cluster模式可以发现,都是AM里面的组件(Flink是JM,spark streaming是Driver)承载了task的分配和调度,其他 container承载了任务的执行(Flink是TM,spark streaming是Executor),不同的是spark streaming每个批次都要与driver进行 通信来进行重新调度,这样延迟性远低于Flink。
Spark Streaming编程模型是DStream(Discretized Streams),离散化数据流,其本质是对一批RDD的抽象。然后对每一批的RDD进行处理,使用spark core API。 Flink的编程模型更适用于流式计算场景,并且未来将会向流处理和基于流的批处理进行统一。而Spark Streaming的编程模型依赖于底层Spark自身的处理特性,针对RDD进行批处理。
Flink 是基于事件驱动的,事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序是一种状态应用程序,它会从一个或者多个流中注入事件,通过触发计算更新状态,或外部动作对注入的事件作出反应。 图4,via Fink 官网 #编程模型对比 编程模型对比,主要是对比flink和 Spark Streaming 两者在代码编写上的区别。
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,Spark利用DAG(有向无环图)及宽窄依赖来划分stage和task,...