Flink vs. Spark: diferencia entre Flink y Spark [2022]

Publicado: 2021-01-01

Tabla de contenido

Introducción

La mayoría de los negocios exitosos en la actualidad están relacionados con el campo de la tecnología y operan en línea. Las actividades de sus consumidores crean un gran volumen de datos cada segundo que deben procesarse a altas velocidades, así como generar resultados a la misma velocidad. Estos desarrollos han creado la necesidad de procesamiento de datos como el procesamiento continuo y por lotes.

Con esto, los grandes datos se pueden almacenar, adquirir, analizar y procesar de muchas maneras. Por lo tanto, se pueden consultar flujos de datos continuos o grupos, y las condiciones se pueden detectar rápidamente, tan pronto como se reciben los datos. Apache Flink y Apache Spark son plataformas de código abierto creadas para este propósito.

Sin embargo, dado que los usuarios están interesados en estudiar Flink vs. Spark, este artículo proporciona las diferencias en sus características.

¿Qué es Apache Flink?

Apache Flink es un marco de código abierto para el procesamiento de flujo y procesa datos rápidamente con alto rendimiento, estabilidad y precisión en sistemas distribuidos. Proporciona baja latencia de datos y alta tolerancia a fallas. La característica importante de Flink es la capacidad de procesar datos en tiempo real. Fue desarrollado por la Apache Software Foundation.

¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es un marco informático de clúster de código abierto que funciona muy rápido y se utiliza para el procesamiento de datos a gran escala. Se basa en la velocidad, la facilidad de uso y el análisis sofisticado, lo que lo ha hecho popular entre las empresas de diversos sectores.

Originalmente fue desarrollado por la Universidad de California, Berkeley, y luego donado a la Apache Software Foundation.

Flink vs. Chispa - chispear

Tanto Apache Flink como Apache Spark son plataformas de procesamiento de datos de propósito general que tienen muchas aplicaciones individualmente. Ambos se pueden usar en modo independiente y tienen un gran rendimiento.

Tienen algunas similitudes, como API y componentes similares, pero tienen varias diferencias en términos de procesamiento de datos. A continuación se muestra la lista de diferencias al examinar Flink vs. chispa _

Flink	Chispa - chispear
El modelo computacional de Apache Flink es el modelo de transmisión basado en operadores y procesa datos de transmisión en tiempo real. Utiliza secuencias para todas las cargas de trabajo, es decir, transmisión, SQL, microlotes y lotes. En Flink, el procesamiento por lotes se considera un caso especial de procesamiento de flujo.	El modelo computacional de Apache Spark se basa en el modelo de microlotes y, por lo tanto, procesa datos en modo por lotes para todas las cargas de trabajo. Se opera mediante el uso de administradores de clústeres de terceros. Considera la transmisión como un procesamiento por lotes rápido. Esto se hace con fragmentos de datos llamados conjuntos de datos distribuidos resistentes (RDD). No es eficiente usar Spark en los casos en que es necesario procesar grandes flujos de datos en vivo o proporcionar los resultados en tiempo real.
No hay latencia mínima de datos en el proceso. Viene con un optimizador que es independiente de la interfaz de programación real.	Tiene una latencia más alta en comparación con Flink. Si existe un requisito de capacidad de respuesta de baja latencia, ahora ya no es necesario recurrir a tecnología como Apache Storm.
El procesamiento de datos es más rápido que Apache Spark debido a la ejecución canalizada. Mediante el uso de operadores de bucle cerrado nativos, el aprendizaje automático y el procesamiento de gráficos son más rápidos en Flink.	En Spark, los trabajos se optimizan manualmente y su procesamiento lleva más tiempo.
También tiene API menores que Spark.	En este caso, es más fácil llamar y usar las API.
Los lenguajes de programación proporcionados son Java y Scala.	Las API de alto nivel se proporcionan en varios lenguajes de programación, como Java, Scala, Python y R.
Flink proporciona dos iteraciones dedicadas: operación Iterate e Delta Iterate. Puede iterar sus datos debido a la arquitectura de transmisión. Al admitir gráficos de dependencia cíclica controlada en tiempo de ejecución, los algoritmos de Machine Learning se representan de manera eficiente.	El procesamiento iterativo en Spark se basa en una iteración no nativa que se implementa como bucles for normales fuera del sistema y admite iteraciones de datos en lotes. Pero cada iteración debe programarse y ejecutarse por separado. El flujo de datos se representa como un gráfico acíclico directo en Spark, aunque el algoritmo de Machine Learning es un flujo de datos cíclico.
El rendimiento general es excelente en comparación con otros sistemas de procesamiento de datos. El rendimiento se puede aumentar aún más indicándole que procese solo las partes de los datos que realmente han cambiado. Debido a los esfuerzos mínimos en la configuración, el tiempo de ejecución de transmisión de datos de Flink puede lograr una baja latencia y un alto rendimiento. El usuario también tiene la ventaja de poder utilizar los mismos algoritmos en ambos modos de transmisión y por lotes.	Spark tarda más tiempo en procesarse en comparación con Flink, ya que utiliza el procesamiento de microlotes. Pero tiene un excelente historial comunitario y se considera una de las comunidades más maduras.
También tiene su propio sistema de gestión de memoria, distinto del recolector de basura de Java. Puede eliminar los picos de memoria administrando la memoria explícitamente.	Spark ahora tiene administración de memoria automatizada y proporciona administración de memoria configurable. Pero el sistema de administración de memoria de las versiones más nuevas aún no ha madurado.
Apache Flink sigue el mecanismo de tolerancia a fallas basado en instantáneas distribuidas de Chandy-Lamport. Es liviano, lo que ayuda a mantener altas tasas de rendimiento y brinda una fuerte garantía de consistencia.	Con Spark Streaming, el trabajo perdido se puede recuperar y puede entregar semántica exactamente una vez lista para usar sin ningún código o configuración adicional.
Los criterios de la ventana se basan en registros o los define el cliente. La duplicación se elimina procesando cada registro exactamente una vez.	Los criterios de la ventana en Spark se basan en el tiempo. Incluso aquí, la duplicación se elimina al procesar cada registro una sola vez.

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Conclusión

Tanto Flink como Spark son herramientas de tecnología de big data que han ganado popularidad en la industria tecnológica, ya que brindan soluciones rápidas a los problemas de big data. Pero al analizar Flink vs. Spark en términos de velocidad, Flink es mejor que Spark debido a su arquitectura subyacente.

Por otro lado, Spark tiene un fuerte apoyo de la comunidad y una buena cantidad de colaboradores. Al comparar la capacidad de transmisión de ambos, Flink es mucho mejor ya que maneja flujos de datos, mientras que Spark lo maneja en términos de microlotes.

A través de este artículo, se cubrieron los conceptos básicos del procesamiento de datos y también se proporcionó una descripción de Apache Flink y Apache Spark. Las características de Flink y Spark se compararon y explicaron brevemente, lo que le dio al usuario un claro ganador en función de la velocidad de procesamiento. Sin embargo, la elección finalmente depende del usuario y de las características que requiere.

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