فلينك مقابل. شرارة: الفرق بين Flink و Spark [2022]

نشرت: 2021-01-01

جدول المحتويات

مقدمة

ترتبط غالبية الأعمال الناجحة اليوم بمجال التكنولوجيا وتعمل عبر الإنترنت. تخلق أنشطة المستهلكين حجمًا كبيرًا من البيانات كل ثانية تحتاج إلى معالجتها بسرعات عالية ، بالإضافة إلى توليد النتائج بسرعة متساوية. خلقت هذه التطورات الحاجة إلى معالجة البيانات مثل معالجة الدفق والدُفعات.

باستخدام هذا ، يمكن تخزين البيانات الضخمة والحصول عليها وتحليلها ومعالجتها بعدة طرق. وبالتالي ، يمكن الاستعلام عن تدفقات أو مجموعات البيانات المستمرة ، ويمكن اكتشاف الظروف بسرعة ، بمجرد استلام البيانات. Apache Flink و Apache Spark كلاهما منصات مفتوحة المصدر تم إنشاؤها لهذا الغرض.

ومع ذلك ، نظرًا لأن المستخدمين مهتمون بدراسة Flink Vs. شرارة ، تقدم هذه المقالة الاختلافات في ميزاتها.

ما هو اباتشي فلينك؟

Apache Flink هو إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة الدفق ويعالج البيانات بسرعة بأداء عالٍ واستقرار ودقة على الأنظمة الموزعة. إنه يوفر زمن انتقال منخفض للبيانات وتحمل عالي للأخطاء. الميزة المهمة لـ Flink هي القدرة على معالجة البيانات في الوقت الفعلي. تم تطويره من قبل مؤسسة Apache Software Foundation.

ما هو اباتشي سبارك؟

Apache Spark هو إطار عمل للحوسبة العنقودية مفتوح المصدر يعمل بسرعة كبيرة ويستخدم لمعالجة البيانات على نطاق واسع. إنه مبني على أساس السرعة وسهولة الاستخدام والتحليلات المتطورة ، مما جعله مشهورًا بين المؤسسات في قطاعات متنوعة.

تم تطويره في الأصل من قبل جامعة كاليفورنيا ، بيركلي ، وتم التبرع به لاحقًا لمؤسسة Apache Software Foundation.

فلينك مقابل. شرارة

يعد كل من Apache Flink و Apache Spark منصتين لمعالجة البيانات للأغراض العامة ولهما العديد من التطبيقات بشكل فردي. يمكن استخدامهما في الوضع المستقل ، ولهما أداء قوي.

لديهم بعض أوجه التشابه ، مثل واجهات برمجة التطبيقات والمكونات المتشابهة ، لكن لديهم العديد من الاختلافات من حيث معالجة البيانات. فيما يلي قائمة بالاختلافات عند فحص Flink Vs. شرارة .

فلينك شرارة
  • النموذج الحسابي لـ Apache Flink هو نموذج التدفق المعتمد على المشغل ، ويعالج تدفق البيانات في الوقت الفعلي. يستخدم التدفقات لجميع أحمال العمل ، أي التدفق ، و SQL ، والدُفعات الصغيرة ، والدُفعات.
  • في Flink ، تعتبر المعالجة الدفعية حالة خاصة لمعالجة التدفق.
  • يعتمد النموذج الحسابي لـ Apache Spark على نموذج الدُفعات الصغيرة ، وبالتالي فهو يعالج البيانات في وضع الدُفعات لجميع أحمال العمل. يتم تشغيله عن طريق استخدام مديري كتلة طرف ثالث. يبدو في التدفق على أنه معالجة دفعة سريعة. يتم ذلك باستخدام أجزاء من البيانات تسمى مجموعات البيانات الموزعة المرنة (RDDs).
  • ليس من الفعال استخدام Spark في الحالات التي تكون فيها هناك حاجة لمعالجة تدفقات كبيرة من البيانات الحية ، أو تقديم النتائج في الوقت الفعلي.
  • لا يوجد حد أدنى لوقت استجابة البيانات في هذه العملية. يأتي مع مُحسِّن مستقل عن واجهة البرمجة الفعلية.
  • لديها زمن انتقال أعلى مقارنة بـ Flink. إذا كان هناك حاجة لاستجابة زمن الوصول المنخفض ، فلم تعد هناك حاجة الآن إلى اللجوء إلى تقنية مثل Apache Storm.
  • تكون معالجة البيانات أسرع من Apache Spark بسبب التنفيذ المتسلسل.
  • باستخدام مشغلات الحلقة المغلقة الأصلية ، يكون التعلم الآلي ومعالجة الرسوم البيانية أسرع في Flink.
  • في Spark ، يتم تحسين الوظائف يدويًا ، وتستغرق المعالجة وقتًا أطول.
  • كما أن لديها واجهات برمجة تطبيقات أقل من Spark.
  • من الأسهل استدعاء واستخدام واجهات برمجة التطبيقات في هذه الحالة.
  • لغات البرمجة المتوفرة هي Java و Scala.
  • يتم توفير واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى بلغات برمجة مختلفة مثل Java و Scala و Python و R.
  • يوفر Flink تكرارين مخصصين - عملية التكرار و Delta Iterate. يمكنه تكرار بياناته بسبب بنية التدفق.
  • من خلال دعم الرسوم البيانية للتبعية الدورية التي يتم التحكم فيها في وقت التشغيل ، يتم تمثيل خوارزميات التعلم الآلي بطريقة فعالة.
  • تعتمد المعالجة التكرارية في Spark على التكرار غير الأصلي الذي يتم تنفيذه باعتباره الحلقات العادية خارج النظام ، كما أنه يدعم تكرارات البيانات على دفعات. ولكن يجب جدولة كل تكرار وتنفيذه بشكل منفصل.
  • يتم تمثيل تدفق البيانات كرسم بياني لا دوري مباشر في Spark ، على الرغم من أن خوارزمية التعلم الآلي عبارة عن تدفق بيانات دوري.
  • الأداء العام رائع عند مقارنته بأنظمة معالجة البيانات الأخرى. يمكن زيادة الأداء بشكل أكبر من خلال توجيهه لمعالجة أجزاء البيانات التي تغيرت بالفعل فقط.
  • بسبب الحد الأدنى من الجهود في التكوين ، يمكن أن يحقق وقت تشغيل تدفق البيانات في Flink زمن انتقال منخفض وإنتاجية عالية. يتمتع المستخدم أيضًا بميزة القدرة على استخدام نفس الخوارزميات في كلا وضعي البث والدُفعات.
  • يستغرق Spark وقتًا أطول للمعالجة مقارنةً بـ Flink ، لأنه يستخدم معالجة الدُفعات الصغيرة. لكنها تتمتع بخلفية مجتمعية ممتازة ، وتعتبر واحدة من أكثر المجتمعات نضجًا.
  • كما أن لديها نظام إدارة الذاكرة الخاص بها ، والذي يختلف عن جامع القمامة في Java. يمكنه القضاء على ارتفاعات الذاكرة عن طريق إدارة الذاكرة بشكل صريح.
  • يحتوي Spark الآن على إدارة آلية للذاكرة ، ويوفر إدارة ذاكرة قابلة للتكوين. لكن نظام إدارة الذاكرة في الإصدارات الأحدث لم ينضج بعد.
  • يتبع Apache Flink آلية تحمل الخطأ بناءً على لقطات Chandy-Lamport الموزعة. إنه خفيف الوزن ، مما يساعد على الحفاظ على معدلات إنتاجية عالية ويوفر ضمان تناسق قوي.
  • باستخدام Spark Streaming ، يمكن استرداد العمل المفقود ، ويمكنه تقديم دلالات مرة واحدة تمامًا خارج الصندوق دون أي رمز أو تكوين إضافي.
  • معايير النافذة مستندة إلى السجلات أو أي من تحديد العميل.
  • يتم التخلص من الازدواجية عن طريق معالجة كل سجل مرة واحدة بالضبط.
  • تعتمد معايير النافذة في Spark على الوقت.
  • حتى هنا ، يتم التخلص من الازدواجية عن طريق معالجة كل سجل مرة واحدة فقط.

اقرأ أيضًا: مواضيع وأفكار مشروع سبارك

خاتمة

تعد كل من Flink و Spark من أدوات تكنولوجيا البيانات الضخمة التي اكتسبت شعبية في صناعة التكنولوجيا ، حيث أنها توفر حلولًا سريعة لمشاكل البيانات الضخمة. ولكن عند تحليل Flink Vs. شرارة من حيث السرعة ، Flink أفضل من Spark بسبب بنيتها الأساسية.

من ناحية أخرى ، تتمتع Spark بدعم قوي من المجتمع وعدد كبير من المساهمين. عند مقارنة قدرة البث لكليهما ، يكون Flink أفضل بكثير لأنه يتعامل مع تدفقات البيانات ، بينما يتعامل Spark معها من حيث الدُفعات الصغيرة.

من خلال هذه المقالة ، تمت تغطية أساسيات معالجة البيانات ، كما تم تقديم وصف لـ Apache Flink و Apache Spark. تمت مقارنة ميزات كل من Flink و Spark وشرحها بإيجاز ، مما يمنح المستخدم فائزًا واضحًا بناءً على سرعة المعالجة. ومع ذلك ، يعتمد الاختيار في النهاية على المستخدم والميزات التي يحتاجون إليها.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

اصقل مهاراتك واستعد للمستقبل

400+ ساعة من التعلم. 14 لغة وأدوات. حالة الخريجين IIIT-B.
برنامج الشهادة المتقدم في البيانات الضخمة من معهد IIIT بنغالور