Flink vs. Spark简单分析

比较指标	Apache Spark	Apache Flink
数据处理	Hadoop生态：基于批处理，流批均可	基于流处理的流批处理，独立运行库
流引擎	微批处理：不足以处理实时数据与计算结果	真正的流处理引擎：基于流，构建流程里\SQL\微批等
数据流	基于DAG	基于运行时CDG(Cyclic Dependency Graph)
计算模型	收集并计算	实时流，基于算子的流处理模型
性能	成熟的社区背景，基于微批的流处理没有Flink优秀	与其他框架相比，性能优异，特别是在机器学习和图处理方面
内存管理	提供自主内存管理，Spark1.6之后逐渐转向自动内存管理	自动内存管理：拥有自己的内存管理系统，独立于Java GC
容错性	Exactly-Once语义	基于Chandy-Lamport分布式快照：轻量级，强一致性
扩展性	高扩展性，最大可扩展到8000个节点	高扩展性：已知的最大集群达到了几千个节点
迭代处理	基于批的迭代：每个迭代独立处理与调度	基于流的迭代数据：只处理改变的数据，挺高任务的性能
支持语言	基于Scala语言：Scala/Java/Python/R	基于Java语言：Java/Scala/Python/R
优化点	任务手动优化。最新的优化器是基于Catalyst的函数式算子优化器：1、增加新的优化手段；2、使开发者可以自定义扩展优化器	根据实际程序接口进行独立优化。Flink的优化器类似于RDMS的优化过程，但优化对象为Flink程序，而不是SQL查询。
延迟性	基于内存以及RDD，低延迟	低延迟、高吞吐
处理速度	处理速度很快	大部分场景下，速度快于Spark。Flink通过去重，增加处理速度
可视化	提供了Web接口可以提交/执行任务，执行计划可视化。Spark/Flink都集成到了Zeppelin中。	同样提供了Web接口，可以提交和执行任务，结果的执行计划同样可以在这个接口查看
回复性	根据DAG失败重试，Checkpoint机制	Checkpoint机制保存数据源、中间状态
安全性	Spark的安全管理一般，目前仅支持密码授权。Spark可以重用Yarn/HDFS的ACLs、Kerberos等管理方式	通过Hadoop、Yarn框架的授权方式来给用户授权。
资源使用	大量RAM，逐渐增加	大量RAM，逐渐增加
兼容性	兼容与Hadoop，能够处理HDFS、YARN、Cassandra、HIve等数据源	完全兼容与Hadoop，提供了兼容性包
抽象性	基于RDD的封装	Dataset抽象的封装
易用性	非常丰富的高级算子	同样具有高级算子
交互模式	提供交互Shell，可以执行AD-HOC查询	跟Scala交互集成，既可以是本地模式，也可以是集群模式
实时分析	每秒百万级数据处理	主要用于实时流处理，虽然它也提供了较快的批处理
调度器	基于内存，自己处理流调度	可以使用Yarn调度，也有自己的调度器
SQL支持	Spark-SQL：提供了HSQL，以及Dataframe的DSL	提供了Table API和SQL类似的语言，Dataframe类似的DSL还在实验阶段，SQL接口落地时间未知
缓存	缓存到内存，加快提升后续性能	缓存到内存，加快提升后续性能
硬件要求	中高级硬件	中高级硬件
机器学习	基于内存缓存以及其他手段，Spark是机器学习的强大平台	与DAG相比，Flink基于CDG更有效的表现算法
代码量	远小于Hadoop的代码量，更加容易执行	远小于Hadoop的代码量，更加容易执行
高可用	HA	HA
S3支持	支持	支持
部署	独立部署、Mesos、Yarn	独立部署、Yarn
承压性	手动设置	基于系统架构的承压性
多重消除	exactly once	exactly once
窗口属性	基于时间的窗口	基于记录，或其他用于自定义的窗口
许可	Apache License 2.	Apache License 2.

指导性原则

  对比了Flink与Spark的一些特性，那么在实际项目中，如何选择合适的处理框架呢？

1. Ivan Mushketyk : “Apache Flink vs. Apache Spark”, 2017年
     如果你需要处理复杂的流计算，那么建议选择Flink，因为Flink对流处理的支持与性能有明显的提升。如果你不需要流计算，想要最好选择Spark。因为Spark是一个更加成熟的项目，拥有庞大的社区以及用户群体，更多的训练材料以及第三方类库。但应该记住，Flink将来临。另一边，如果你喜欢实验性的最新技术，Flink肯定是最佳选择。
     是不是意味着几年之内，我们会使用Flink?答案惊人。尽管Flink拥有很多惊奇的特性，Spark同样也具有。自从2015年引入Tungsten项目之后，Spark逐渐引入了许多特性。输赢尚未可知。

2. Melanie Däschinger： “Apache Spark vs. Apache Flink”， 2017年
     如果高吞吐量、低延迟和良好的容错性的数据流处理需求是开发的驱动因素，那么Flink提供了一个优秀的应用程序框架[1]。如果应用程序应该嵌入到Hadoop发行版中，比如Hortonworks或Cloudera，那么Spark将是一个更好的选择，因为它已经很好地集成到各自的平台中，并得到了供应商的支持。Flink和Spark都在不断改进，以提供更简单、更快和更智能的数据处理特性。

  最终，最佳框架的决定取决于这样一个问题:“哪一个更适合我的需求?”即使是开发团队最喜欢的编程语言也可能是一个关键因素——Spark的Java API源自Scala API:这有时会导致不吸引人的Java代码。数据工程师通常更喜欢Python或Scala, Spark支持更成熟、功能更完备、速度更快的api。Spark与R的紧密集成——“数据科学的黄金之子”——在R中提供了Spark，从而很好地集成到现有的数据科学工具箱中。

参考博文

Apache Flink vs Apache Spark
Apache Flink vs. Apache Spark
Apache Flink vs Apache Spark – A comparison guide

个人见解

  Spark目前比较成熟，对各种数据源的支持也比较友好，特别是与Hadoop生态的耦合以及对Hive的支持。Flink目前操作Hive比较困难，通过HadoopInputFormat/HadoopoutputFormat来操作比较原始，或者JDBC来操作限制较多。
  从稳定性以及社区支持来看，目前Spark资源比较丰富，技术比较成熟；Flink目前社区同样比较活跃，具有较多的前瞻技术
相对而言，对实时性要求不是很好的应用场景(微秒级)，Spark可以优先考虑。
  从安装以及编程角度考虑，两者安装都比较方便，且编程语言为java/Scala，比较友好。由于Flink目前处于快速成长阶段，对算子的支持没有Spark多。
  两者相似性较多，属于竞对工具，合理选择最切合应用场景的工具。

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