Flink对比Spark和Storm的优势

最新推荐文章于 2025-10-29 14:20:31 发布
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本文探讨了Flink作为领先流处理框架的核心优势，包括其高吞吐、低延迟的处理能力，灵活的窗口操作，有状态计算的精确一次语义，以及提供的DataStream和DataSet API。同时，对比了Flink与Spark、Storm在架构和容错机制上的不同。

Flink本身带有的优势

①、Flink支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理

②、Flink支持高度灵活的窗口（window）操作

③、Flink支持有状态计算的exactly-once语义

④、Flink提供DataStreamAPI和DataSetAPI

Flink对比Spark、Storm在架构、容错

Flink面试整理-Flink、Spark、Storm比较
不务正业的猿
05-09 665
Spark 由于其丰富的生态系统和通用性，非常适合复杂的数据处理任务，包括批处理、流处理、机器学习等。Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Storm 是三个流行的大数据处理框架，各自具有独特的特点和用途。Flink 和 Storm 更注重实时流处理，而 Spark 通过 Spark Streaming 实现了流处理能力，但其核心是微批处理。Spark 拥有强大的生态系统，包括 Spark SQL、MLlib（机器学习库）和 GraphX（图处理库）。
数据架构的实时分析：Apache Flink 和 Apache Storm 的比较
AI天才研究院
12-31 1508
1.背景介绍 实时数据处理在大数据领域具有重要意义，它可以帮助企业更快地获取和分析数据，从而更快地做出决策。随着数据量的增加，传统的批处理方法已经不能满足企业的需求，因此需要使用实时数据处理技术。 Apache Flink 和 Apache Storm 是两个流行的实时数据处理框架，它们都可以处理大量数据并提供实时分析。在本文中，我们将比
Flink vs Storm
07-05 677
[笔记]知乎-用Flink取代Spark Streaming！知乎实时数仓架构演进 知乎的实时数仓实践以及架构的演进： 实时数仓 1.0 版本，主题：ETL 逻辑实时化，技术方案：Spark Streaming。 实时数仓 2.0 版本，主题：数据分层，指标计算实时化，技术方案：Flink Streaming。 实时数仓未来展望：Streaming SQL 平台化，元信息管理系统化，结果验...
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 1757
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、Storm、Spark 区别
最新发布
qq_33300570的博客
10-29 846
Flink、Storm、Spark 的核心区别在于和，Flink 是原生流处理，Storm 是纯实时流处理，Spark 则以批处理为基础、流处理为模拟（微批），三者分别对应不同的实时性与吞吐量需求。
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
流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
weixin_34006468的博客
05-30 324
本文作者：孙梦瑶 | 美团点评 本文主要内容：通过将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比，为美团点评实时计算平台和业务提供数据参考。 一. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保...
Apache Flink的特点与对比Spark与Storm优势
星空的风fly
06-20 1861
一、Flink简介 1.1、Flink的定义 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。 1.2、Flink的发展 Flink在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特点，因此使用棕红色松鼠图案其Logo。 Flink在诞生在2010-2014 年间， 由柏林工业大学、 柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为“Stratosphere
流式大处理的三种框架对比：Storm，Spark和Flink
Li_Jian_Hui_的博客
02-19 7742
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.
flink,spark streaming,storm框架对比
03-26
flink,spark streaming,storm框架对比，
Storm、Flink、Spark Streaming性能测试报告（含基准数据）
AI天才研究院
05-14 938
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；
Flink，Spark Streaming，Storm对比分析
赵英超的博客
07-06 5315
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...
Spark、Storm、Flink横向对比
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11-19 6628
一. 概述 大数据生态圈大多数技术都是master-slave架构，Spark、Storm、Flink无一例外都是这种架构，Spark是目前批计算的主流，Flink目前逐渐取代Storm成为了流式计算的主流，Storm逐渐被市场淘汰，但是不得不说Storm也是一个非常优秀的流式计算框架，其实时性非常好。 在分布式计算框架中，角色即进程，任务通常是以线程的形式跑在计算层的JVM进程中，但是每个框架中是有差异的，以下针对Spark/Storm/Flink三大主流计算框架进行对比。
Flink的优势
github_31020161的博客
09-01 436
一种兼具低延迟和高吞吐能力，同时支持窗口计算、状态和恰好一次语义的计算引擎。 流批一体。 主要应用场景包括实时数仓、实时大屏、实时推荐、实时报表、实时风控和实时监控，当然还有其他一些应用场景。总之，实时计算的业务需求，一般都会用 Flink 进行开发。 ...
Flink 与 Storm的对比
一休求索
04-22 4778
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍.
[转]三种流处理框架比较：Storm，Spark和Flink
大仁哥、的博客
01-12 7546
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及主流流框架比较
justlpf的专栏
05-12 9540
引言随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是flink在实现上和spark存在着很大的区别，flin...
相比于其他流处理技术，Flink的优点在哪？
大道至简
12-28 1967
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于在高吞吐量和低延迟的情况下进行大规模数据流的处理。Flink 以其在流处理领域的性能而闻名，相比于其他流处理技术，Flink 提供了一些独特的特性和优化，使其在某些情况下更快。
20200912 001_Flink-Flink简介
qq_39696269的博客
09-18 321
20200912 001_Flink-Flink简介 第一章 Flink 简介 主要内容 • Flink 是什么 • 为什么要用 Flink • 流处理的发展和演变 • Flink 的主要特点 • Flink vs Spark Streaming 1. 1. Flink 是什么 • Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unb...
flink，spark streaming，storm对比分析
03-16
Flink、Spark Streaming和Storm是三种流处理框架，它们都可以用于实时数据处理。下面是它们的对比分析： 1. Flink Flink是一种新兴的流处理框架，它的特点是高性能、低延迟和高可靠性。Flink的核心是基于流的数据处理，它支持事件时间和处理时间两种时间模型，并且可以处理无限流和有限流。Flink还支持多种数据源和数据格式，包括Kafka、HDFS、Cassandra等。Flink的API非常丰富，支持Java、Scala和Python等多种编程语言，同时还提供了SQL和图处理等高级功能。 2. Spark Streaming Spark Streaming是Apache Spark的一个模块，它可以将实时数据流转换为离线批处理数据。Spark Streaming的核心是基于微批处理的模型，它将实时数据流分成一系列小批次进行处理。Spark Streaming支持多种数据源和数据格式，包括Kafka、Flume、Twitter等。Spark Streaming的API与Spark的API类似，支持Java、Scala和Python等多种编程语言，同时还提供了SQL和机器学习等高级功能。 3. Storm Storm是一种开源的分布式实时计算系统，它的特点是高吞吐量、低延迟和高可靠性。Storm的核心是基于流的数据处理，它支持事件时间和处理时间两种时间模型，并且可以处理无限流和有限流。Storm支持多种数据源和数据格式，包括Kafka、HDFS、Cassandra等。Storm的API相对较为简单，主要支持Java和Clojure两种编程语言，但是它提供了丰富的扩展机制，可以方便地扩展功能。 总体来说，Flink、Spark Streaming和Storm都是非常优秀的流处理框架，它们都有自己的特点和优势。Flink的性能和可靠性非常出色，API也非常丰富；Spark Streaming的API与Spark的API类似，可以方便地进行批处理和流处理的转换；Storm的扩展机制非常强大，可以方便地扩展功能。选择哪种框架，需要根据具体的业务需求和技术特点进行选择。
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