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

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。

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。