序章
今日成功しているビジネスの大部分は、テクノロジーの分野に関連しており、オンラインで運営されています。 彼らの消費者の活動は、高速で処理する必要がある大量のデータを毎秒作成し、同じ速度で結果を生成します。 これらの開発により、ストリーム処理やバッチ処理などのデータ処理が必要になりました。
これにより、ビッグデータをさまざまな方法で保存、取得、分析、および処理できます。 したがって、継続的なデータストリームまたはクラスターを照会でき、データを受信するとすぐに状態をすばやく検出できます。 ApacheFlinkとApacheSparkはどちらも、この目的のために作成されたオープンソースプラットフォームです。
ただし、ユーザーはFlinkVsの学習に関心があるためです。 Spark、この記事はそれらの機能の違いを提供します。
Apache Flinkとは何ですか？
Apache Flinkは、ストリーム処理用のオープンソースフレームワークであり、分散システム上で高性能、安定性、および精度でデータを迅速に処理します。 低いデータ遅延と高いフォールトトレランスを提供します。 Flinkの重要な機能は、データをリアルタイムで処理する機能です。 これは、ApacheSoftwareFoundationによって開発されました。
Apache Sparkとは何ですか？
Apache Sparkは、非常に高速に動作し、大規模なデータ処理に使用されるオープンソースのクラスターコンピューティングフレームワークです。 スピード、使いやすさ、高度な分析を中心に構築されているため、さまざまなセクターの企業に人気があります。
もともとはカリフォルニア大学バークレー校によって開発され、後にApacheSoftwareFoundationに寄付されました。
フリンク対。 スパーク
ApacheFlinkとApacheSparkはどちらも、個別に多くのアプリケーションを備えた汎用データ処理プラットフォームです。 どちらもスタンドアロンモードで使用でき、強力なパフォーマンスを発揮します。
類似のAPIやコンポーネントなど、いくつかの類似点がありますが、データ処理に関していくつかの違いがあります。 FlinkVsを調べるときの違いのリストを以下に示します。 スパーク。
| フリンク | スパーク |
- Apache Flinkの計算モデルは、オペレーターベースのストリーミングモデルであり、ストリーミングデータをリアルタイムで処理します。 ストリーミング、SQL、マイクロバッチ、バッチなど、すべてのワークロードにストリームを使用します。
- Flinkでは、バッチ処理はストリーム処理の特殊なケースと見なされます。
| - Apache Sparkの計算モデルはマイクロバッチモデルに基づいているため、すべてのワークロードに対してバッチモードでデータを処理します。 サードパーティのクラスターマネージャーを使用して操作されます。 ストリーミングは高速のバッチ処理と見なされます。 これは、復元力のある分散データセット（RDD）と呼ばれるデータのチャンクを使用して行われます。
- ライブデータの大規模なストリームを処理したり、結果をリアルタイムで提供したりする必要がある場合にSparkを使用するのは効率的ではありません。
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- プロセスには最小のデータ遅延はありません。 実際のプログラミングインターフェイスから独立したオプティマイザが付属しています。
| - Flinkと比較してレイテンシーが高くなります。 低遅延の応答性が必要な場合は、ApacheStormのようなテクノロジーに頼る必要がなくなりました。
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- パイプライン実行により、データ処理はApacheSparkよりも高速です。
- ネイティブの閉ループ演算子を使用することにより、Flinkでは機械学習とグラフ処理が高速になります。
| - Sparkでは、ジョブは手動で最適化され、処理に時間がかかります。
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- また、SparkよりもAPIが少なくなっています。
| - この場合、APIを呼び出して使用する方が簡単です。
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- 提供されるプログラミング言語はJavaとScalaです。
| - 高水準APIは、Java、Scala、Python、Rなどのさまざまなプログラミング言語で提供されます。
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- Flinkは、操作IterateとDeltaIterateの2つの専用反復を提供します。 ストリーミングアーキテクチャにより、データを反復処理できます。
- 実行時に制御された循環依存グラフをサポートすることにより、機械学習アルゴリズムが効率的に表現されます。
| - Sparkの反復処理は、システム外の通常のforループとして実装される非ネイティブ反復に基づいており、バッチでのデータ反復をサポートします。 ただし、各反復は個別にスケジュールして実行する必要があります。
- 機械学習アルゴリズムは循環データフローですが、データフローはSparkでは直接非巡回グラフとして表されます。
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- 他のデータ処理システムと比較すると、全体的なパフォーマンスは優れています。 実際に変更されたデータの一部のみを処理するように指示することで、パフォーマンスをさらに向上させることができます。
- 構成の労力が最小限であるため、Flinkのデータストリーミングランタイムは、低遅延と高スループットを実現できます。 ユーザーには、ストリーミングとバッチの両方のモードで同じアルゴリズムを使用できるという利点もあります。
| - Sparkはマイクロバッチ処理を使用するため、Flinkと比較して処理に時間がかかります。 しかし、それは優れたコミュニティの背景を持っており、最も成熟したコミュニティの1つと見なされています。
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- また、Javaのガベージコレクタとは異なり、独自のメモリ管理システムを備えています。 メモリを明示的に管理することにより、メモリの急増をなくすことができます。
| - Sparkは現在、自動メモリ管理を備えており、構成可能なメモリ管理を提供します。 しかし、新しいバージョンのメモリ管理システムはまだ成熟していません。
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- Apache Flinkは、Chandy-Lamport分散スナップショットに基づくフォールトトレランスメカニズムに従います。 軽量であるため、高いスループットレートを維持し、強力な一貫性を保証します。
| - Spark Streamingを使用すると、失われた作業を回復でき、追加のコードや構成なしで、箱から出してすぐに1回限りのセマンティクスを提供できます。
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- ウィンドウ基準は、レコードベースまたは顧客定義です。
- すべてのレコードを1回だけ処理することで、重複を排除します。
| - Sparkのウィンドウ基準は時間ベースです。
- ここでも、すべてのレコードを1回だけ処理することで、重複を排除しています。
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また読む： Sparkプロジェクトのアイデアとトピック
結論
FlinkとSparkはどちらも、ビッグデータの問題に対する迅速な解決策を提供するため、テクノロジー業界で人気を博しているビッグデータテクノロジーツールです。 しかし、フリンク対を分析するとき。 速度の点でSpark 、Flinkは、その基盤となるアーキテクチャのためにSparkよりも優れています。
一方、Sparkには強力なコミュニティサポートがあり、多くの貢献者がいます。 両方のストリーミング機能を比較すると、Flinkはデータのストリームを処理するのではるかに優れていますが、Sparkはマイクロバッチの観点から処理します。
この記事では、データ処理の基本について説明し、ApacheFlinkとApacheSparkについても説明しました。 FlinkとSparkの両方の機能を比較して簡単に説明し、処理速度に基づいてユーザーに明確な勝者を提供しました。 ただし、どちらを選択するかは、最終的にはユーザーとユーザーが必要とする機能によって異なります。
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