Flink vs Spark: 流处理和批处理的大数据框架比较

最新推荐文章于 2024-09-10 22:06:58 发布
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本文比较了Apache Flink和Apache Spark在大数据流处理和批处理上的特点。Flink侧重事件时间处理和流式处理，而Spark采用微批处理模型。两者都在批处理上有强大功能，且拥有丰富的生态系统和社区支持。选择框架应根据具体需求，如对流处理和事件时间处理重视则推荐Flink，若侧重批处理则Spark更合适。

大数据处理已成为当今数据驱动世界中的关键任务之一。Apache Flink和Apache Spark是两个流行的大数据处理框架，它们都提供了强大的能力来处理大规模数据集。本文将比较Flink和Spark在流处理和批处理方面的特点，并提供相应的源代码示例。

  1. 数据流处理

Flink和Spark都支持流处理，可以实时处理无界数据流。然而，它们的处理模型略有不同。

Flink使用流式处理模型，称为事件时间（Event Time）处理。它支持基于事件时间的窗口操作，并提供了丰富的时间语义和事件处理功能。下面是一个使用Flink进行流处理的示例：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
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Flink vs Spark Streaming：大数据流处理框架深度对比
Python编程之道的博客
08-30 749
维度Flink核心依赖独立的流处理引擎依赖Spark批处理引擎依赖Spark批处理引擎资源调度Slot动态分配，Operator Chain优化Executor静态分配，依赖Spark内存管理与Spark批处理一致数据传输流数据在Operator间直接传递（Pipeline）微批数据通过RDD依赖传递微批模式：RDD依赖；连续模式：类似流传递延迟下限毫秒级（纯流处理）秒级（微批间隔，最小~100ms）微批：~100ms；连续：毫秒级（功能受限）资源利用率。
【大数据平台】数据处理层：批处理与流处理架构
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在大数据平台的设计中，数据处理层扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入探讨批处理与流处理架构的设计与应用，涵盖Hadoop和Spark的工作原理与使用场景，实时数据处理的挑战与解决方案（如Flink和Kafka Streams），以及Lambda架构和Kappa架构的优缺点分析。我们将通过通俗易懂的语言，生动的比喻，以及丰富的代码示例和图表示例，为您呈现一个全面且有趣的大数据数据处理层解析。
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从 Spark 做批处理到 Flink 做流批一体
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▼ 关注「Flink 中文社区」，获取更多技术干货▼摘要：本⽂由社区志愿者苗文婷整理，内容来源⾃ LinkedIn 大数据高级开发工程师张晨娅在 Flink Forward Asia 2...
spark和flink对比
smileyboy2009的专栏
04-25 3871
最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人，演讲时不分析代码原理，不根据事实，直接吹嘘flink比spark好，flink 能干掉spark 的话，今天就跟大家从技术，应用和未来发展角度对两个产品进行对比。 先说产品特性： 1.spark中批处理使用 RDD， 流处理使用 DStream，flink中批处理使用 Dataset， 流处理使用 DataStreams。目前flink 在做Dataset 和DataStreams 合并，实现统一API 服务，spark底层是基于RDD
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上述四个组件的实时性高低顺序如下：hadoop < spark < storm < flinkhdfs是hadoop的文件存储系统，存储csv/txt等各种格式的文件，但是对于hive和hbases就比较陌生，今天顺便一起看了一下这二者的区别和适用场景。1. 数据时效性不同：流式计算具有实时、低延迟等特点；批量计算则是非实时、高延迟的。2. 数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，数据像水流一样源源不断、你不知道什么时候会结束；而批量计算的数据则是静态的，每次处理的数据量是已知的。3. 应用场
Spark和Flink平台大数据批量处理的性能分析.pdf
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spark比flink好用的点
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也还是继续昨天的话题说吧。 纯手机手打，感觉有用麻烦点个赞。 开头还是那句话，spark是以批处理起家，发展流处理，所以微批处理吞吐优先，可以选用。 flink以实时处理起家，然后去做批处理，所以更适合实时性高的场景。 那么生产中真的都要求那么高的实时性吗？ 比如10wqps的数据，假如实时处理，采用flink，sink是mysql，实时性高，事件驱动，每条都去插入或更新数据库，明显不靠谱，因为数据库扛不住。 假如此事你想在flink的sink处加上批处理，肯定是可以提高性能的，这就降低了实时性，而且也还有一个问题： 假如此事业务进行迁移，迁移到新的topic或者kafka集群，数据迁移之后，
【图解大数据技术】流式计算：Spark Streaming、Flink
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07-13 1778
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Flink特点与Spark的比较
qq_39027827的博客
03-24 829
Flink特点： 重要特点： 1.1事件驱动型，是具有状态的应用，从事件流中提取数据，并根据时间来触发计算、更新状态或其他操作。SparkStreaming就是为批次处理，这是与Flink的最大区别。 1.2.流与批的世界观：其中，批处理的特点是，有界、持久、大量，数据是一个批次一个批次的来，通常用于T+1模式。流处理的特点，无界、实时，数据是一条一条的来，通常用于T+0的模式。在Spark中,一切都是由批组成，离线数据是一个大批次，实时数据是一个小批次。在Flink中，一切都是由流组成，离线数据是有界
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将 operators 链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。如果你已经有了一个运行Hadoop/YARN的大数据平台，选择这个模式可以方便地利用已有的资源，这是企业中用的比较多的方式。怎样实现算子并行呢？另外，Spark Streaming中的流计算其实是微批计算，实时性不如Flink，还有一点很重要的是Spark Streaming不适合有状态的计算，得借助一些存储如：Redis，才能实现。
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