Flink、spark streaming、storm对比的异同

最新推荐文章于 2025-05-14 03:06:29 发布
最新推荐文章于 2025-05-14 03:06:29 发布
阅读量3.3k 收藏 15
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据 kafka flink 文章标签： hadoop flink
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40809627/article/details/103764889
本文探讨了Flink、SparkStreaming、Storm三种流处理技术的异同，重点分析了Flink在事件驱动型应用和Exactly-once数据处理保证方面的优势。Flink在低延迟和数据顺序处理上超越SparkStreaming，其事件驱动应用设计使数据和计算紧密结合，减少远程访问延迟，提高系统整体性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、flink 、spark streaming 、storm 的异同：
flink 架构和容错方面 和spark Straming storm 异同。
在这里插入图片描述

flink 和storm 、sparkstreaming 在处理模型延迟和数据保证时异同：
在这里插入图片描述

现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。
而flink 在低延迟和数据顺序方面（利用水印）等都相对spark streaming 更具优势

2、flink 的事件驱动型应用
事件型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件去触发计算、状态更新或其它外部动作。
事件驱动型应用实在计算存储分离的传统应用基础上进化而来，在传统的架构中，应用需要读写远程事务型数据库。
相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成，在该设计中，数据和计算不会分离，应用只要访问本地（内存或磁盘）即可获取数据。系统容错性的实现依赖于定期向远程持久化存储写入checkpoint.下图是传统应用和事件驱动应用架构区别。
在这里插入图片描述

3、flink Exactly-once保证研究

参考：http://www.whitewood.me/2018/10/16/Flink-Exactly-Once-%E6%8A%95%E9%80%92%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%B5%85%E6%9E%90/

【大数据平台】流处理四大金刚：Kafka、Flink、Storm、Spark Streaming对比
在路上的专栏
08-23 1071
随着数据量的爆炸性增长和实时处理需求的增加，Kafka、Flink、Storm、和 Spark Streaming 作为流处理的四大金刚，越来越多地出现在各类实时数据处理场景中。本文通过通俗易懂的语言，深入浅出地分析了这四种工具在实时数据处理中的异同、各自的优劣势以及应用场景。无论你是初入门的实时处理小白，还是想在流处理领域更进一步的开发者，这篇文章都将为你提供有益的指导。
Flink与其他大数据框架的比较
AI天才研究院
06-13 1064
Flink与其他大数据框架的比较 1. 背景介绍 随着大数据时代的到来,越来越多的企业和组织需要处理海量的数据流。传统的批处理系统已经无法满足实时数据处理的需求,因此出现了一系列新兴的流式数据处理框架,如Apache Spark Streaming、Apache Storm、Apache
Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析
06-24
Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析。比较清晰明确
spark streaming、flink和storm区别浅析
weixin_34407348的博客
05-24 2185
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Storm、Flink、Spark Streaming性能测试报告（含基准数据）
最新发布
AI天才研究院
05-14 735
随着实时数据处理需求的爆发（如实时风控、智能监控、实时报表），流处理框架成为企业数据中台的核心组件。Storm、Flink、Spark Streaming作为最主流的三大框架，其性能差异直接影响业务落地效果。本文通过控制变量法设计测试方案，覆盖基础流处理、窗口计算、状态管理、容错恢复四大核心场景，输出可复现的基准数据，帮助技术团队根据业务需求选择最优框架。第2章：三大框架核心技术原理对比；第3-4章：测试方案设计与数学指标定义；第5章：基准测试数据与深度分析；第6章：典型业务场景适配建议；
[转]三种流处理框架比较：Storm，Spark和Flink
大仁哥、的博客
01-12 7503
storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。 Apache Storm 在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（ma...
Flink，Spark Streaming，Storm对比分析
赵英超的博客
07-06 5107
1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。 1.1 基本架构...
流式大处理的三种框架对比：Storm，Spark和Flink
Li_Jian_Hui_的博客
02-19 7491
storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。 Apache Storm 在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout和.
分布式计算—MapReduce、Spark、Storm、Flink分别适用什么场景
sanmi8276的博客
02-18 6684
作者：ezaya 链接：https://www.zhihu.com/question/403840013/answer/1317631316 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 目录 一、MapReduce 二、Spark 三、Flink & Storm 四、总结 这四个项目能放在一起比较的背景应该是分布式计算的演进过程。 一、MapReduce 开源分布式计算的第一个流行的框架是 Hadoop 项目中的 MapReduce 模块。它将所有计算抽.
阿里蒋晓伟：计算引擎Flink和Spark的异同与优势
给我一点温度
03-02 1698
作者简介：蒋晓伟老师，认真而严谨。在加入阿里之前，他曾就职于西雅图的脸书，负责过调度系统，Timeline Infra和Messenger的项目。而后在微软的SQL Server引擎担任过Principal Engineer，负责关系数据库的架构工作。2014年加入阿里以后，作为阿里搜索事业部资深搜索专家，他负责搜索工程的数据团队。 本文整理自云栖社区之前对阿里搜索事业部资深搜索专家蒋...
Flink知识概要
TU_JCN的博客
07-06 4534
Flink 是分布式实时和离线计算引擎，
flink,spark streaming,storm框架对比
03-26
flink,spark streaming,storm框架对比，
Flink,Spark,Storm,Hadoop框架比较
m0_58371965的博客
01-17 1485
引言 大数据分析作为一种用于分析大量按需数据的工具，越来越受到人们的欢迎。四个最常见的大数据处理框架包括Apache Hadoop，Apache Spark，Apache Storm和Apache Flink。 虽然这四个都支持大数据处理，但是这些框架的用法和支持该用法的基础体系结构不同。大数据培训许多研究已经投入了时间和精力来通过评估已定义的关键绩效指标（KPI）来比较这些大数据框架。 本文通过确定一组通用的关键性能指标来总结这些早期工作，这些关键性能指标包括处理时间，CPU消耗，延迟，吞吐量，执行
Flink及Storm、Spark主流计算引擎框架比较
紫蝶侠的博客
03-07 1103
apache计算引擎的发展关系 在apche中的三篇论文鉴定大数据的基础其中mr收到其中一篇论文的启发创造了mapreduce，同时随着时代的发展也出现了其他的技术技术。 1.第一代计算引擎 mapreduce mapreduce 作为第一个计算引擎，用于批处理，是计算引擎的先驱，内部支持机器学习但是现在机器学习库不在更新，并且mapreduce 编写十分的耗时，开发效率低，开发时间成本太大，所以很少有企业写mapreduce 来跑程序。 2.第二代计算引擎 pig/hive 作为第二代引擎pig/hi
Strom、SparkStreaming以及Flink三种流式框架了解
淡定一生2333的博客
06-10 1688
本文主要是想了解下Storm、Flink、Spark Streaming这三种流式计算框架的区别以及它们适合的应用场景。 Storm: Storm 是 Twitter 开源的分布式实时大数据处理框架，擅长处理海量数据，适用于数据实时处理而非批处理。 Storm也是主从架构，主节点Nimbus负责资源分配和任务调度，工作节点Supervisor负责真正执行任务。一个Supervisor可以有多个工作进程Worker,每个工作进程中可以运行多个Task，每个Task都是一个线程，执行实...
Apache Storm与Spark Streaming、Flink的比较：选择哪一个？
DFGHDFHG的专栏
09-13 1372
延迟要求：如果对于低延迟要求较高，可以选择Apache Storm。批处理和流处理需求：如果需要统一处理离线和实时数据，可以选择Spark Streaming或Flink。开发者易用性：如果希望使用API和内置功能更为友好的框架，可以选择Spark Streaming或Flink。生态系统和社区支持：如果对生态系统的完整性和社区支持有较高要求，可以选择Storm或Spark Streaming。最终的选择取决于具体的业务需求和技术团队的现有技术栈，需要综合考虑上述因素来做出决策。
Flink,Storm,SparkStreaming性能对比
大数据流动
09-05 1647
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。 10 秒窗...
流框架flink、storm、spark streaming对比
weixin_40213018的博客
09-07 432
性能对比 应用场景 需要关注流数据是否需要进行状态管理 At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用storm 如果你的项目已经使用了spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求的话，建议使用sparkStreaming 要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或窗口统计的场景，建议使用flink ...
流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming
0117
08-01 471
目前大数据开发的圈子里比较常用的计算框架有Storm、Spark Streaming、Flink，接下来逐一来看看它们的架构原理和使用方法。 Storm 在早期的时候，我们主要会使用MQ来实现大数据实时处理，如果处理的逻辑很复杂，就需要很多个消息队列。将实现不同业务逻辑的生产者和消费者串起来。架构图如下： 图中的消息队列负责完成数据的流转，处理逻辑既是消费者也是生产者，也就是既消费前面消息队列的...
lambda和kappa两种架构给我讲一下
02-26
<think>好的，用户之前问了关于批流分离架构的结果修正方法，现在又让介绍Lambda和Kappa架构。我需要先回顾之前的对话，确保这次回答和之前的内容衔接上。 用户可能对大数据处理架构感兴趣，或者他们在设计系统时需要选择合适的架构。他们可能是在做项目或者学习相关技术，需要比较这两种架构的优缺点和应用场景。 用户之前已经了解过批流分离的结果修正方法，现在转向Lambda和Kappa，可能想深入理解这两种经典架构的区别，以便做出技术选型。我需要详细解释两者的核心思想、组成、优缺点，以及适用场景，可能还要比较它们的异同点。 需要确保内容准确，例如Lambda架构的三层结构：批处理层、速度层和服务层。Kappa架构的流处理统一和重放机制。还要提到它们的优缺点，比如Lambda的维护成本高，Kappa对消息队列的依赖。 可能用户还会关心实际应用中的选择因素，比如数据一致性要求、实时性需求、系统复杂度等。因此，在最后做一个对比总结会很有帮助，帮助用户更好地决策。 另外，要注意避免使用过于专业的术语，或者如果使用的话，需要适当解释，确保用户理解。比如解释“全量计算”和“增量计算”的区别，或者“数据重放”的具体过程。 最后，确认回答结构清晰，分点明确，让用户容易阅读和理解。可能需要使用示例或比喻来增强解释的效果，比如用Lambda架构像双保险，Kappa架构更简化但依赖重放。</think>Lambda 架构和 Kappa 架构是两种经典的大数据处理架构设计，主要解决**批处理**（历史数据）与**流处理**（实时数据）的协同问题，但采用了不同的设计哲学。以下是两者的核心思想、优缺点及适用场景的对比分析： --- ### **一、Lambda 架构** #### **核心思想** **“批流分离，双路并行”** 通过**两套独立系统**分别处理批数据和流数据，最终合并结果以实现**高准确性**和**低延迟**的平衡。 #### **组成** 1. **批处理层（Batch Layer）** - 使用**批处理引擎**（如 Hadoop、Spark）处理全量历史数据，生成**精确结果**（如每天的全量统计）。 - 结果存储于**不可变的存储系统**（如 HDFS、Hive）。 2. **速度层（Speed Layer）** - 使用**流处理引擎**（如 Flink、Storm）处理实时数据，生成**增量近似结果**（如分钟级聚合）。 - 结果存储于**低延迟存储**（如 Redis、Kafka）。 3. **服务层（Serving Layer）** - 合并批处理层和速度层的结果，对外提供查询服务（如 Presto、Druid）。 - 查询时优先返回实时结果，后续用批处理结果覆盖（最终一致性）。 #### **典型流程** ```text 数据源 → 同时写入批处理层和速度层 批处理层：每日全量计算 → 生成精确结果 速度层：实时处理增量 → 生成近似结果 服务层：合并结果 → 对外查询 ``` #### **优点** - **准确性高**：批处理层全量计算保证结果正确。 - **实时性较好**：速度层提供低延迟的近似结果。 #### **缺点** - **复杂度高**：需维护两套独立代码（批处理 + 流处理），逻辑对齐困难。 - **资源消耗大**：存储和计算冗余（同一数据被两套系统处理）。 - **合并逻辑复杂**：需解决批流结果冲突（如重复计算、时间窗口对齐）。 #### **适用场景** - **强一致性要求**的场景（如金融交易统计、合规报表）。 - 历史数据与实时数据需同时参与计算的场景（如用户行为分析）。 --- ### **二、Kappa 架构** #### **核心思想** **“流处理统一，历史数据重放”** 仅依赖**流处理系统**，通过**数据重放**（Replay）机制同时处理实时数据和历史数据，规避批流分离的复杂性。 #### **组成** 1. **流处理层** - 使用**统一流处理引擎**（如 Flink、Kafka Streams）处理所有数据。 - 实时数据直接消费，历史数据通过**重放消息队列**（如 Kafka）重新计算。 2. **消息队列** - 长期存储原始数据（需支持数据持久化与重放，如 Kafka 保留策略）。 3. **存储层** - 存储计算结果（如 OLAP 数据库、时序数据库）。 #### **典型流程** ```text 数据源 → 写入消息队列（如 Kafka） 流处理层：实时消费数据 → 生成结果 当逻辑变更或数据错误时： 1. 重置消息队列的消费位点（从头开始） 2. 重新处理全量数据 → 覆盖旧结果 ``` #### **优点** - **架构简单**：仅维护一套流处理代码，降低开发成本。 - **灵活性高**：通过数据重放支持逻辑变更或数据修复。 - **实时性更强**：统一流处理天然支持低延迟。 #### **缺点** - **存储成本高**：消息队列需长期保留全量数据（如 Kafka 多副本存储）。 - **重放资源消耗大**：全量数据重放可能占用大量计算资源。 - **依赖消息队列可靠性**：数据丢失或乱序可能导致结果错误。 #### **适用场景** - **逻辑频繁变更**的实时计算（如 A/B 测试指标迭代）。 - **实时性优先**且允许短期结果波动的场景（如实时推荐、监控告警）。 --- ### **三、Lambda 与 Kappa 的对比** | **维度** | **Lambda 架构** | **Kappa 架构** | |------------------|-------------------------------------|-------------------------------------| | **核心设计** | 批流分离，两套系统独立运行 | 仅依赖流处理，通过数据重放统一处理 | | **代码维护** | 需维护两套逻辑（批处理 + 流处理） | 仅维护一套流处理逻辑 | | **资源消耗** | 高（冗余计算 + 存储） | 中（依赖消息队列长期存储） | | **实时性** | 中等（依赖服务层合并结果） | 高（纯流处理） | | **准确性** | 高（批处理层保证正确性） | 依赖流处理的逻辑正确性 | | **适用场景** | 强一致性、复杂历史计算 | 实时性优先、逻辑灵活变更 | --- ### **四、如何选择？** 1. **选 Lambda**： - 需同时保证高准确性和低延迟（如金融场景）。 - 历史数据计算复杂（如跨多天 JOIN）。 2. **选 Kappa**： - 实时性要求极高，允许短暂数据不一致。 - 业务逻辑频繁变更（如互联网实时指标）。 --- ### **五、演进趋势** 随着**流批一体引擎**（如 Flink、Spark Structured Streaming）的成熟，Lambda 和 Kappa 的界限逐渐模糊： - **流批一体**：同一套 API 同时处理批流数据，自动切换执行模式。 - **存储优化**：湖仓一体（Lakehouse）支持事务性写入与高效数据回溯。 这两种架构并非对立，而是不同阶段的解决方案。实际场景中，可根据业务需求混合使用（如 Lambda 为主，局部使用 Kappa 优化实时链路）。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值