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...
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...
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...
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...
大数据0基础实时计算流批处理大数据处理flinkspark streaming事件时间状态管理架构比较api优化性能吞吐 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...
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...
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...
或者在flink-conf.yml配置文件中增加配置：execution.checkpointing.unaligned: true b）对齐 Checkpoint ...