对于有实时处理业务需求的企业，随着业务增长数据量也会同步增长，将导致原有的 Kafka 分区数不满足数据写入所需的并发度，需要扩展 Kafka 的分区或者增加 Kafka 的 topic，这时就要求实时处理程序，如 SparkStreaming、Flink 能检测到 Kafka 新增的 topic 、分区及消费新增分区的数据。接下来结合源码分析，Spark Stream...
Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差， 如果产生数据堆积的话，误差则更明显。flink支持三种时间机制：事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理迟到的数据,说明Flink在处理乱序大实时数据的时候,更有优势。Flink流处理程序三个时间概念如下...
对于有实时处理业务需求的企业,随着业务增长数据量也会同步增长,将导致原有的 kafka 分区数不满足数据写入所需的并发度,需要扩展 kafka 的分区或者增加 kafka 的 topic,这时就要求实时处理程序,如 SparkStreaming、flink 能检测到 kafka 新增的 topic 、分区及消费新增分区的数据。 接下来结合源码分析,Spark Streaming...
Spark Streaming VS Flink 本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Streaming 与 Flink,希望对有实时处理需求业务的企业端用户在框架选型有所启发。本文篇幅较长,建议先收藏～微信link:Spark Streaming VS Flink #编程模型对比 运行角色 Spark Streaming 运...
Flink 和 Spark Streaming 是两个流式数据处理框架,都在大数据领域具有重要地位。它们都具有处理实时数据的能力,但在设计理念、执行模型、容错机制等方面存在一些区别。接下来,我将详细分析 Flink 和 Spark Streaming 的区别,以及它们各自的特点和优势。 1. 执行模型 ...
其中,Spark Streaming和Apache Flink是最受欢迎的两个框架。它们各自具有独特的特性和优势,使得选择最适合的框架成为了一个挑战。在本文中,我们将深入对比Spark Streaming和Flink,帮助读者更好地理解它们之间的区别,并做出明智的选择。 编程模型对比 Spark Streaming和Flink在编程模型上有明显的差异。Spark Streaming基于批...
本文将对大数据实时计算框架Flink与Spark Streaming进行对比解析,包括它们的特点、适用场景、处理模型、性能等方面的详细分析。 在大数据领域,实时计算框架的选择对于系统的性能和稳定性至关重要。Flink和Spark Streaming是当前最受欢迎的大数据实时计算框架之一,它们各自具有独特的特点和优势。本文将针对这两个框架进行深入比...
在最初的性能 测评中,因为 Storm 是无状态流处理器(即它不能定义和维护状态),所以 Flink 作业也按照无状态模式编写。所有状态都被存储在 Redis 中。 在性能测评中,Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加,延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模,吞吐量就会减少。Storm 和 ...
Spark Streaming是随Spark免费提供的,它使用微批处理进行流媒体处理。在2.0版本之前,Spark Streaming有一些严重的性能限制,但是在新版本2.0+中,它被称为结构化流,并具有许多良好的功能,例如自定义内存管理(类似flink),水印,事件时间处理支持等。另外,结构化流媒体更加抽象,在2.3.0版本以后,可以选择在微批量和连续流...
Spark Streaming是在 Spark Core API基础上扩展出来的,以微批模式实现的近实时计算框架,它认为流是批的特例,将输入数据切分成一个个小的切片,利用Spark引擎作为一个个小的batch数据来处理,最终输出切片流,以此实现近似实时计算。 Flink Flink是事件驱动的实时计算框架,它认为批是流的特例,数据流分为有限流(Bounded)...