Apache flink和spark對比，哪個更好一目了然

2021-05-2922:20:57已關閉評論

摘要

Flink 和 Spark 都是大數據技術工具，在科技行業很受歡迎，因為它們可以快速解決大數據問題。但是在分析Flink Vs時。Spark在速度方面，Flink優于Spark，因為它的底層架構。

Apache Flink 和 Apache Spark 都是通用的數據處理平臺，它們分別具有許多應用程序。它們都可以在獨立模式下使用，并且具有強大的性能。

Flink 和 Spark 都是大數據技術工具，在科技行業很受歡迎，因為它們可以快速解決大數據問題。但是在分析Flink Vs時。Spark在速度方面，Flink優于Spark，因為它的底層架構。

另一方面，Spark 擁有強大的社區支持和大量的貢獻者。比較兩者的流處理能力時，Flink 處理數據流要好得多，而 Spark 處理的是微批處理。

它們有一些相似之處，例如類似的 API 和組件，但它們在數據處理方面存在一些差異。在大數據領域，Apache Spark 和 Flink 是兩大主要技術。關于它們以及這兩種技術的特性和功能，總是存在一些混淆。

Apache Spark 和 Apache Flink 的介紹

Apache Spark 和 Flink迅速占領了Hadoop 大數據市場，這些技術可以提供各種工作角色。由于 Flunk 的出現，Spark 存在一些局限性。在這里，我們將詳細討論它們，因此請繼續閱讀以進一步了解它們。

Apache Spark 介紹

Apache Spark 是一個開源的集群計算框架，該技術在全球擁有龐大的用戶群。用于編寫 Spark 的基本語言是R、Java、Python和 Scala，它們為程序員提供了一個 API，以構建一個容錯和只讀的多組數據項。在發布后的短時間內（204 年 5 月），僅憑它的高速、處理復雜分析需求的能力和易用性就必須占據很大的市場份額。

引入 Apache Spark 是為了最大限度地減少 Hadoop MapReduce 和大數據技術的一些限制。它的速度比 MapReduce 快得多，使其更強大的因素之一是它能夠將中間結果保存在內存中。在這里，數據不會寫回磁盤或再次從磁盤讀取，這可能會變得困難，特別是對于基于迭代的用例。因此，以下是 Spark 的一些主要優勢：

易用性：Apache Spark 的 API 易于使用，專為操作大型數據集而構建
高速：Apache Spark 可以批量執行流程，因此一次它可以以比 MapReduce 快 10 到 100 倍的速度運行和處理作業。高速并不意味著用戶必須在其磁盤數據寫入速度上妥協；相反，它是大規模磁盤排序方面的世界紀錄保持者。
內存數據共享：不同的作業可能需要共享內存中的數據，它可以使其成為交互式、迭代和事件流處理任務的理想選擇。
統一引擎：Spark 可以在 Hadoop 上運行，這就是為什么它也可以在 Hadoop 集群管理器 (YARN) 和 HDFS、HBase 等上運行，如底層存儲。但是，用戶也可以通過將 Spark 與其他集群管理器和存儲平臺（如 Amazon S3 和 Cassandra）一起使用，而無需 Hadoop 即可獨立使用 Spark。它還具有許多更高級別的庫，可以支持 SQL 查詢、機器學習、圖形處理和數據流。
從 Scala、Java 和 Python 中選擇：當您使用 Spark 時，您不必使用任何一種語言，即使您愿意使用任何流行的語言，如 R、Python、Java甚至 Clojure。
擴大和活躍的用戶社區：由于活躍的用戶社區，Spark 用戶可以在發布后的兩年內獲得穩定的 Spark 版本。正因為如此，它在世界范圍內被接受，并且其受歡迎程度不斷上升。

Apache Flink 介紹

Apache Flink 是開源框架的最新加入者，用于大數據分析，并試圖取代 MapReduce 一個類似的框架是 Spark。Flink 于 2016 年 3 月發布，僅用于在內存中處理 Spark 等批處理數據作業。當涉及到相同數據項的多次迭代處理時，Flink 被認為非常方便。對于機器學習和其他自學習、自適應學習等用例，它應該是一個理想的候選者。隨著物聯網技術的興起，Flink 社區也面臨著一些挑戰。Flink 的一些顯著優勢包括：

更好的內存管理：Flink 使用顯式內存管理，可以幫助擺脫 Spark 框架中偶爾出現的峰值
實際的流處理引擎：它具有批處理的能力，而不是其他的。
速度：它可以管理更快的速度，這可能需要在同一節點上進行迭代處理，而不是使用多個集群來獨立運行它們。也可以通過調整它以僅重新處理已更改的數據部分而不是未更改的數據部分來提高性能。與標準處理算法相比，它可以將速度提高五倍。?

Apache Spark 和 Apache Flink 的對比

特征	?Apache Spark	Apache Flink
數據處理	Apache Spark 是 Hadoop 生態系統的一部分。基本上，它是一個批處理系統，但它也支持流處理。	Flink 為批處理和數據流功能提供了單一的運行時。
流媒體引擎	Apache Spark 以微批次的方式處理數據。這里每個批次都包含在批次期間到達的事件集合。但對于一些用例，有時用戶可能還必須處理大型數據流以提供實時結果。	Flink 是一個真正的流媒體引擎。Flink 使用的工作負載流有 micro-batch、batch 和SQL。Batch 是流式數據有限集。
數據流	Spark 可以將循環數據流表示為有向無環圖或 DAG。然而，機器學習算法是循環數據流。	Flink 使用的方法完全不同。在這種方法中使用了運行時控制的循環依賴圖。通過這種方式，可以有效地表示機器學習算法。
內存管理	Spark 提供可配置的內存管理。現在在最新的 Spark 版本中，為用戶提供了自動內存管理。	Flink 還提供自動內存管理。除了 Java 的垃圾收集器之外，它使用自己的內存管理系統。例如容錯、安全、成本、速度、延遲
容錯	Apache Spark 的容錯級別相當高，不需要任何額外的代碼和配置就可以恢復丟失的工作。它始終提供僅一次語義。	Flink 遵循 Chandy-Lamport 分布式快照機制來處理容錯。輕量級機制可以保持高吞吐率，同時保證強一致性。
可擴展性	Spark 是一個高度可擴展的框架，在任何集群中都可以不斷增加節點的數量。已知最大的 Spark 集群大約有 8000 個節點。	Flink 的可擴展性也很高，可以在集群中不斷添加多個節點。Flink 最大的集群大約有 1000 個節點。
迭代處理	Spark 批量迭代數據。每個 Spark 迭代都必須單獨執行和調度。可以安排 Spark 數據進行處理，以便您可以離開某些進程。	Flink 數據流由流式架構執行。Flink 只能處理部分數據部分，尤其是實際發生變化的部分；它可以顯著提高性能。
語言支持	Apache Spark 支持 Scala、Java、Python 和 R。Spark 在 Scala 中實現，并提供許多其他流行編程語言的 API，包括 Java、Python 和 R。	另一方面，Flink 也支持 Java、Scala、Python 和 R，但是是用 Java 實現的。您也可以在此獲取 Scala API。
優化	Apache Scala 的作業必須手動優化。在 MapReduce 的情況下，一些方法用于此目的：通過使用組合器，正確配置集群，使用 LZO 壓縮，通過使用適當的可寫數據類型，以及適當調整 MapReduce 任務的數量。	Apache Flink 還帶有一個不依賴于實際編程接口的優化器。該優化器的工作原理與關系數據庫優化器類似，但優化器必須應用于 Flink 程序而不是 SQL 查詢。
潛伏	與 MapReduce 相比，Apache Spark 是一個相對更快的批處理系統，因為大部分輸入數據被 RDD 捕獲在內存中，而中間數據則保存在內存中。在這里，當數據在需要時完成時，數據最終會寫回到磁盤上。	以Apache Flink為例，數據流運行時是通過高吞吐量和低風險來實現的，也可以說是低延遲。
安全	Apache Spark 安全方面和功能有點稀少，目前僅支持通過共享密碼的共享密碼進行身份驗證。如果 Spark 在 HDFS 上運行，那么它可以使用 HDFS ACL 和文件級權限。此外，如果 Spark 運行在 YARN 上，Kerberos 身份驗證也可以被 Spark 使用。	另一方面，Flink 支持通過 Hadoop/Kerberos 基礎設施進行用戶身份驗證。如果 Flink 運行在 YARN 上，那么它可以獲取用戶提交用戶程序的 Kerberos 令牌，然后它可以在 HBase、HDFS 和 YARN 上進行身份驗證。Flink 即將推出的連接器流程序可以通過 SSL 進行身份驗證。
成本	Spark 可能需要大量 RAM 才能在內存中運行，當它在集群中運行時，其成本會逐漸增加。	在 Apache Flink 的情況下，還需要大量 RAM 才能在內存中運行，因此 Flink 的成本再次超出預期。