Flink和Spark在实时计算方面既有相似之处,也存在显著的差异。以下是对它们之间异同的详细分析:
一、设计理念与世界观
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Flink:
- 专注于流处理,认为批是流的特例。
- 数据流分为有限流(Bounded)和无限流(Unbounded),离线计算是对有限数据流的批处理,实时计算是对无限数据流的连续处理。
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Spark:
- 最初作为批处理框架设计,后来通过微批处理模型扩展了流处理能力。
- 认为流是批的特例,将输入数据切分成一个个小的切片,利用Spark引擎作为一个个小的batch数据来处理,最终输出切片流,以此实现近似实时计算。
二、处理模型与延迟
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Flink:
- 事件驱动型应用,从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。
- 专为实时分析设计,表现出更低的延迟(毫秒级),适合对实时性要求高的场景。
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Spark:
- 微批次处理模型,将实时输入数据流以时间片(秒级)为单位切分成块,然后以类似批处理的方式处理每个时间片数据。
- 延迟相对较高(秒级),但在高吞吐复杂计算场景仍具优势。
三、容错机制与一致性
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Flink:
- 利用分布式快照机制(Checkpoints)实现容错,允许从故障中快速恢复,确保数据的一致性。
- 支持Exactly-Once语义,保证每条