Flink和spark的区别_大数据

3条回答

2楼 · 2020-09-08 09:38

Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架

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是基于事件驱动的，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来模拟批进行计算实现批处理,所以他在技术上具有更好的扩展性,未来可能会成为一个统一的大数据处理引擎

2,吞吐量(throughputs)& 延时(latency)- 性能相关的指标，高吞吐和低延迟某种意义上是不可兼得的，但好的流引擎应能兼顾高吞吐&低延时

因为他们技术理念的不同,也就导致了性能相关的指标的差别,spark是基于微批的,而且流水线优化做的很好,所以说他的吞入量是最大的,但是付出了延迟的代价,它的延迟是秒级;而Flink是基于事件的,消息逐条处理,而且他的容错机制很轻量级,所以他能在兼顾高吞吐量的同时又有很低的延迟,它的延迟能够达到毫秒级;

3,时间机制

SparkStreaming只支持处理时间, 折中地使用processing time来近似地实现event time相关的业务。显然，使用processing time模拟event time必然会产生一些误差，特别是在产生数据堆积的时候，误差则更明显，甚至导致计算结果不可用
Structured streaming 支持处理时间和事件时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据
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,优势比较大

4,编程模型,和kafka的结合

其实和Kafka结合的区别还是跟他们的设计理念有关,SparkStreaming是基于微批处理的,所以他采用DirectDstream的方式根据计算出的每个partition要取数据的Offset范围,拉取一批数据形成Rdd进行批量处理,而且该Rdd和kafka的分区是一一对应的;
Flink是真正的流处理,他是基于事件触发机制进行处理,在KafkaConsumer拉取一批数据以后,Flink将其经过处理之后变成,逐个Record发送的事件触发式的流处理
另外,Flink支持动态发现新增topic或者新增partition,而SparkStreaming和0.8版本的kafka结合是不支持的,后来跟0.10版本的kafka结合的时候,支持了,看了源码;

天天

3楼 · 2020-09-08 09:45

在spark 1.5.x之前的版本，数据集的大小不能大于机器的内存数。

Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。这使得Join算法、对分区的链接和重用以及排序可以选择最优算法。当然flink也是一个很强大的批处理工具。flink的流式处理的是真正的流处理。流式数据一但进入就实时进行处理，这就允许流数据灵活地在操作窗口。它甚至可以在使用水印的流数中处理数据(It is even capable of handling late data in streams by the use of watermarks)。此外，flink的代码执行引擎还对现有使用storm,mapreduce等有很强的兼容性。

Spark 在另一方面是基于弹性分布式数据集(RDD)，这(主要的)给于spark基于内存内数据结构的函数式编程。它可以通过固定的内存给于大批量的计算。spark streaming 把流式数据封装成小的批处理，也就是它收集在一段时间内到达的所有数据，并在收集的数据上运行一个常规批处理程序。同时一边收集下一个小的批处理数据。

有点好奇

4楼 · 2021-01-26 17:37

flink是一个类似spark的“开源技术栈”，因为它也提供了批处理，流式计算，图计算，交互式查询，机器学习等。flink也是内存计算，比较类似spark，但是不一样的是，spark的计算模型基于RDD，将流式计算看成是特殊的批处理，他的DStream其实还是RDD。而flink吧批处理当成是特殊的流式计算，但是批处理和流式计算的层的引擎是两个，抽象了DataSet和DataStream。flink在性能上也标新很好，流式计算延迟比spark少，能做到真正的流式计算，而spark只能是准流式计算。而且在批处理上，当迭代次数变多，flink的速度比spark还要快，所以如果flink早一点出来，或许比现在的Spark更火。

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