【大数据】Flink与Spark的对比：Flink和Spark的区别[2023]

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介绍

如今，大多数成功的企业都与技术领域有关，并在网上运营。他们的消费者活动每秒都会产生大量数据，这些数据需要高速处理，并以同样的速度产生结果。这些发展产生了对数据处理（如流处理和批处理）的需求。

有了这个，大数据可以通过多种方式进行存储、获取、分析和处理。因此，一旦接收到数据，就可以查询连续的数据流或集群，并且可以快速检测条件。Apache Flink和Apache Spark都是为此目的创建的开源平台。

然而，由于用户对研究Flink Vs Spark感兴趣，本文提供了它们的功能差异。

什么是Apache Flink？

Apache Flink是一个用于流处理的开源框架，它在分布式系统上以高性能、高稳定性和高准确性快速处理数据。它提供了低数据延迟和高容错性。Flink的显著特点是能够实时处理数据。它是由Apache软件基金会开发的。

什么是Apache Spark？

Apache Spark是一个开源的集群计算框架，工作速度非常快，用于大规模数据处理。它以速度、易用性和复杂的分析为基础，这使它在各个行业的企业中都很受欢迎。

它最初由加州大学伯克利分校开发，后来捐赠给了Apache软件基金会。

Flink与Spark

Apache Flink和Apache Spark都是通用数据处理平台，它们各自有许多应用程序。它们都可以在独立模式下使用，并且具有强大的性能。

它们有一些相似之处，例如类似的API和组件，但在数据处理方面有几个不同之处。以下是在检查Flink与Spark时的差异列表。

Flink Spark
  • Apache Flink的计算模型是基于运营商的流媒体模型，它实时处理流媒体数据。它将流用于所有工作负载，即流、SQL、微批处理和批处理
  • 在Flink中，批处理被认为是流处理的一种特殊情况。
  • Apache Spark的计算模型基于微批处理模型，因此它以批处理模式处理所有工作负载的数据。它是通过使用第三方集群管理器来操作的。它将流视为快速的批处理。这是通过称为弹性分布式数据集（RDD）的数据块来完成的
  • 在需要处理大量实时数据流或实时提供结果的情况下，使用Spark是无效的。
  • 进程中没有最小数据延迟。它附带了一个独立于实际编程接口的优化器。
  • 与Flink相比，它具有更高的延迟。如果需要低延迟响应，那么现在就不再需要使用Apache Storm这样的技术了。
  • 由于流水线执行，数据处理速度比Apache Spark快
  • 通过使用本地闭环算子，Flink中的机器学习和图形处理速度更快。
  • 在Spark中，作业是手动优化的，处理时间更长。
  • 它的API也比Spark少。
  • 在这种情况下，调用和使用API更容易。
  • 提供的编程语言有Java和Scala。
  • 高级API以各种编程语言提供，如Java、Scala、Python和R。
  • Flink提供了两个专门的迭代——操作迭代和增量迭代。由于流式结构，它可以迭代数据。
  • 通过在运行时支持受控循环依赖图，机器学习算法以一种有效的方式表示。
  • Spark中的迭代处理基于非本机迭代，对于系统外的循环，该迭代是正常实现的，并且它支持批量的数据迭代。但每次迭代都必须单独安排和执行
  • 在Spark中，数据流被表示为直接非循环图，即使机器学习算法是循环数据流。
  • 与其他数据处理系统相比，整体性能非常好。通过指示它只处理实际更改的数据部分，可以进一步提高性能。
  • 由于在配置方面的工作量最小，Flink的数据流运行时可以实现低延迟和高吞吐量。用户还可以在流式传输和批处理两种模式中使用相同的算法。
  • 与Flink相比，Spark需要更长的时间来处理，因为它使用微批处理。但它有着良好的社区背景，被认为是最成熟的社区之一。
  • 它还有自己的内存管理系统，与Java的垃圾收集器不同。它可以通过显式管理内存来消除内存峰值。
  • Spark现在具有自动化的内存管理功能，并提供可配置的内存管理。但新版本的内存管理系统尚未成熟。
  • Apache Flink遵循基于Chandy Lamport分布式快照的容错机制。它重量轻，有助于保持高吞吐率，并提供强大的一致性保证。
  • 使用Spark Streaming，可以恢复丢失的工作，并且它可以开箱即用地提供一次语义，而无需任何额外的代码或配置。
  • 窗口条件是基于记录或任何客户定义的
  • 通过对每条记录进行一次精确处理，可以消除重复。
  • Spark中的Window条件是基于时间的
  • 即使在这里，也可以通过只处理一次每个记录来消除重复。

结论

Flink和Spark都是在科技行业广受欢迎的大数据技术工具，因为它们为大数据问题提供了快速解决方案。但在分析Flink与Spark的速度时，Flink比Spark更好，因为它的底层架构。

另一方面，Spark拥有强大的社区支持和大量贡献者。在比较两者的流传输能力时，Flink处理数据流要好得多，而Spark处理微批处理。

通过本文，介绍了数据处理的基本知识，并对ApacheFlink和ApacheSpark进行了描述。对Flink和Spark的功能进行了比较和简要解释，根据处理速度给用户一个明显的赢家。然而，最终的选择取决于用户及其所需的功能。

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Flink Vs. Spark: Difference Between Flink and Spark [2023]