Flink Vs. Spark: Unterschied zwischen Flink und Spark [2022]

Veröffentlicht: 2021-01-01

Inhaltsverzeichnis

Einführung

Die Mehrheit der erfolgreichen Unternehmen ist heute mit dem Technologiebereich verbunden und arbeitet online. Die Aktivitäten ihrer Verbraucher erzeugen jede Sekunde eine große Datenmenge, die mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet und Ergebnisse in gleicher Geschwindigkeit generiert werden müssen. Diese Entwicklungen haben den Bedarf an Datenverarbeitung wie Stream- und Batch-Verarbeitung geschaffen.

Damit können Big Data auf vielfältige Weise gespeichert, erfasst, analysiert und verarbeitet werden. So können kontinuierliche Datenströme oder Cluster abgefragt und Zustände schnell erkannt werden, sobald Daten empfangen werden. Apache Flink und Apache Spark sind beides Open-Source-Plattformen, die für diesen Zweck entwickelt wurden.

Da Benutzer jedoch daran interessiert sind, Flink Vs. Spark, dieser Artikel beschreibt die Unterschiede in ihren Funktionen.

Was ist Apache Flink?

Apache Flink ist ein Open-Source-Framework für die Stream-Verarbeitung und verarbeitet Daten schnell mit hoher Leistung, Stabilität und Genauigkeit auf verteilten Systemen. Es bietet eine niedrige Datenlatenz und eine hohe Fehlertoleranz. Das wesentliche Merkmal von Flink ist die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Es wurde von der Apache Software Foundation entwickelt.

Was ist Apache Spark?

Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das sehr schnell arbeitet und für die groß angelegte Datenverarbeitung verwendet wird. Es basiert auf Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und ausgefeilten Analysen, was es bei Unternehmen in verschiedenen Branchen beliebt gemacht hat.

Es wurde ursprünglich von der University of California, Berkeley, entwickelt und später der Apache Software Foundation gespendet.

Flink Vs. Funke

Sowohl Apache Flink als auch Apache Spark sind universelle Datenverarbeitungsplattformen, die viele Anwendungen einzeln haben. Sie können beide im Standalone-Modus verwendet werden und haben eine starke Leistung.

Sie haben einige Ähnlichkeiten, wie z. B. ähnliche APIs und Komponenten, aber sie weisen einige Unterschiede in Bezug auf die Datenverarbeitung auf. Unten ist die Liste der Unterschiede bei der Untersuchung von Flink Vs. Funke .

Flink	Funke
Das Rechenmodell von Apache Flink ist das betreiberbasierte Streaming-Modell und verarbeitet Streaming-Daten in Echtzeit. Es verwendet Streams für alle Workloads, dh Streaming, SQL, Micro-Batch und Batch. In Flink wird die Stapelverarbeitung als Sonderfall der Stream-Verarbeitung betrachtet.	Das Rechenmodell von Apache Spark basiert auf dem Micro-Batch-Modell und verarbeitet Daten daher für alle Workloads im Batch-Modus. Es wird unter Verwendung von Cluster-Managern von Drittanbietern betrieben. Es betrachtet Streaming als schnelle Stapelverarbeitung. Dies geschieht mit Datenblöcken, die als Resilient Distributed Datasets (RDDs) bezeichnet werden. Es ist nicht effizient, Spark in Fällen zu verwenden, in denen große Live-Datenströme verarbeitet oder die Ergebnisse in Echtzeit bereitgestellt werden müssen.
Dabei gibt es keine minimale Datenlatenz. Es kommt mit einem Optimierer, der unabhängig von der eigentlichen Programmierschnittstelle ist.	Es hat eine höhere Latenz im Vergleich zu Flink. Wenn eine Reaktionsfähigkeit mit geringer Latenz erforderlich ist, müssen Sie sich jetzt nicht mehr an Technologien wie Apache Storm wenden.
Die Datenverarbeitung ist aufgrund der Pipeline-Ausführung schneller als Apache Spark. Durch die Verwendung nativer Closed-Loop-Operatoren ist das maschinelle Lernen und die Graphverarbeitung in Flink schneller.	In Spark werden Jobs manuell optimiert und die Verarbeitung dauert länger.
Es hat auch weniger APIs als Spark.	In diesem Fall ist es einfacher, APIs aufzurufen und zu verwenden.
Als Programmiersprachen stehen Java und Scala zur Verfügung.	High-Level-APIs werden in verschiedenen Programmiersprachen wie Java, Scala, Python und R bereitgestellt.
Flink bietet zwei dedizierte Iterationen – Operation Iterate und Delta Iterate. Aufgrund der Streaming-Architektur kann es seine Daten iterieren. Durch die Unterstützung von kontrollierten zyklischen Abhängigkeitsgraphen zur Laufzeit werden Algorithmen des maschinellen Lernens auf effiziente Weise dargestellt.	Die iterative Verarbeitung in Spark basiert auf einer nicht-nativen Iteration, die als normale for-Schleifen außerhalb des Systems implementiert wird, und unterstützt Dateniterationen in Stapeln. Aber jede Iteration muss separat geplant und ausgeführt werden. Der Datenfluss wird in Spark als direkter azyklischer Graph dargestellt, obwohl der Machine Learning-Algorithmus ein zyklischer Datenfluss ist.
Die Gesamtleistung ist im Vergleich zu anderen Datenverarbeitungssystemen großartig. Die Performance kann weiter gesteigert werden, indem man ihn anweist, nur die tatsächlich geänderten Datenteile zu verarbeiten. Aufgrund des minimalen Konfigurationsaufwands kann die Datenstreaming-Laufzeit von Flink eine geringe Latenz und einen hohen Durchsatz erreichen. Der Benutzer hat auch den Vorteil, dass er in beiden Streaming- und Batch-Modi dieselben Algorithmen verwenden kann.	Die Verarbeitung von Spark dauert im Vergleich zu Flink länger, da es Mikro-Batch-Verarbeitung verwendet. Aber es hat einen hervorragenden Community-Hintergrund und gilt als eine der ausgereiftesten Communities.
Es hat auch ein eigenes Speicherverwaltungssystem, das sich von Javas Garbage Collector unterscheidet. Es kann Speicherspitzen eliminieren, indem es den Speicher explizit verwaltet.	Spark verfügt jetzt über eine automatisierte Speicherverwaltung und bietet eine konfigurierbare Speicherverwaltung. Allerdings ist die Speicherverwaltung der neueren Versionen noch nicht ausgereift.
Apache Flink folgt dem Fehlertoleranzmechanismus basierend auf verteilten Snapshots von Chandy-Lamport. Es ist leicht, was dazu beiträgt, hohe Durchsatzraten aufrechtzuerhalten und eine starke Konsistenzgarantie bietet.	Mit Spark Streaming kann verlorene Arbeit wiederhergestellt werden, und es kann ohne zusätzlichen Code oder Konfiguration Exact-Once-Semantik liefern.
Die Fensterkriterien sind datensatzbasiert oder kundendefiniert. Duplizierungen werden eliminiert, indem jeder Datensatz genau einmal verarbeitet wird.	Die Fensterkriterien in Spark sind zeitbasiert. Auch hier wird Doppelarbeit eliminiert, indem jeder Datensatz nur einmal verarbeitet wird.

Lesen Sie auch: Ideen und Themen für Spark-Projekte

Fazit

Sowohl Flink als auch Spark sind Big-Data-Technologietools, die in der Technologiebranche an Popularität gewonnen haben, da sie schnelle Lösungen für Big-Data-Probleme bieten. Aber bei der Analyse von Flink Vs. Spark in Bezug auf die Geschwindigkeit ist Flink aufgrund seiner zugrunde liegenden Architektur besser als Spark.

Auf der anderen Seite hat Spark eine starke Community-Unterstützung und eine gute Anzahl von Mitwirkenden. Beim Vergleich der Streaming-Fähigkeit beider ist Flink viel besser, da es mit Datenströmen umgeht, während Spark es in Bezug auf Mikro-Batches handhabt.

In diesem Artikel wurden die Grundlagen der Datenverarbeitung behandelt und eine Beschreibung von Apache Flink und Apache Spark bereitgestellt. Die Funktionen von Flink und Spark wurden verglichen und kurz erklärt, wodurch der Benutzer basierend auf der Verarbeitungsgeschwindigkeit einen klaren Gewinner erhält. Die Wahl hängt jedoch letztendlich vom Benutzer und den von ihm gewünschten Funktionen ab.

Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, schauen Sie sich unser PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data-Programm an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 7 Fallstudien und Projekte bietet, 14 Programmiersprachen und Tools abdeckt und praktische praktische Übungen enthält Workshops, mehr als 400 Stunden gründliches Lernen und Unterstützung bei der Stellenvermittlung bei Top-Unternehmen.

Lernen Sie Softwareentwicklungskurse online von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Bilden Sie sich weiter und machen Sie sich bereit für die Zukunft

ÜBER 400 STUNDEN LERNEN. 14 SPRACHEN & TOOLS. IIIT-B ALUMNI-STATUS.

Advanced Certificate Program in Big Data vom IIIT Bangalore