Flink Vs. Spark : Différence entre Flink et Spark [2022]

Publié: 2021-01-01

Table des matières

introduction

La majorité des entreprises qui réussissent aujourd'hui sont liées au domaine de la technologie et opèrent en ligne. Les activités de leurs consommateurs créent chaque seconde un grand volume de données qui doivent être traitées à des vitesses élevées, ainsi que générer des résultats à vitesse égale. Ces développements ont créé le besoin de traitement de données comme le traitement par flux et par lots.

Grâce à cela, les mégadonnées peuvent être stockées, acquises, analysées et traitées de nombreuses manières. Ainsi, des flux de données continus ou des grappes peuvent être interrogés et les conditions peuvent être détectées rapidement, dès que les données sont reçues. Apache Flink et Apache Spark sont deux plates-formes open source créées à cet effet.

Cependant, comme les utilisateurs sont intéressés à étudier Flink Vs. Spark, cet article fournit les différences dans leurs fonctionnalités.

Qu'est-ce qu'Apache Flink ?

Apache Flink est un framework open source pour le traitement de flux et il traite les données rapidement avec des performances, une stabilité et une précision élevées sur les systèmes distribués. Il offre une faible latence des données et une tolérance élevée aux pannes. La caractéristique importante de Flink est sa capacité à traiter les données en temps réel. Il a été développé par Apache Software Foundation.

Qu'est-ce qu'Apache Spark ?

Apache Spark est un framework informatique en cluster open source qui fonctionne très rapidement et est utilisé pour le traitement de données à grande échelle. Il est construit autour de la vitesse, de la facilité d'utilisation et d'analyses sophistiquées, ce qui l'a rendu populaire parmi les entreprises de divers secteurs.

Il a été développé à l'origine par l'Université de Californie à Berkeley, puis donné à l'Apache Software Foundation.

Flink Vs. Étincelle

Apache Flink et Apache Spark sont des plates-formes de traitement de données à usage général qui ont de nombreuses applications individuellement. Ils peuvent tous deux être utilisés en mode autonome et ont de bonnes performances.

Ils présentent certaines similitudes, telles que des API et des composants similaires, mais ils présentent plusieurs différences en termes de traitement des données. Vous trouverez ci-dessous la liste des différences lors de l'examen de Flink Vs. Étincelle .

Cligner Étincelle
  • Le modèle de calcul d'Apache Flink est le modèle de streaming basé sur l'opérateur, et il traite les données de streaming en temps réel. Il utilise des flux pour toutes les charges de travail, c'est-à-dire, streaming, SQL, micro-batch et batch.
  • Dans Flink, le traitement par lots est considéré comme un cas particulier du traitement par flux.
  • Le modèle de calcul d'Apache Spark est basé sur le modèle de micro-lots et traite donc les données en mode batch pour toutes les charges de travail. Il est exploité à l'aide de gestionnaires de cluster tiers. Il considère le streaming comme un traitement par lots rapide. Cela se fait avec des blocs de données appelés Resilient Distributed Datasets (RDD).
  • Il n'est pas efficace d'utiliser Spark dans les cas où il est nécessaire de traiter de grands flux de données en direct ou de fournir les résultats en temps réel.
  • Il n'y a pas de latence minimale des données dans le processus. Il est livré avec un optimiseur indépendant de l'interface de programmation réelle.
  • Il a une latence plus élevée que Flink. S'il y a une exigence de réactivité à faible latence, il n'est désormais plus nécessaire de se tourner vers une technologie comme Apache Storm.
  • Le traitement des données est plus rapide qu'Apache Spark en raison de l'exécution en pipeline.
  • En utilisant des opérateurs natifs en boucle fermée, l'apprentissage automatique et le traitement des graphes sont plus rapides dans Flink.
  • Dans Spark, les tâches sont optimisées manuellement et leur traitement prend plus de temps.
  • Il a également moins d'API que Spark.
  • Il est plus facile d'appeler et d'utiliser des API dans ce cas.
  • Les langages de programmation fournis sont Java et Scala.
  • Des API de haut niveau sont fournies dans divers langages de programmation tels que Java, Scala, Python et R.
  • Flink fournit deux itérations dédiées : l'opération Iterate et Delta Iterate. Il peut itérer ses données grâce à l'architecture de streaming.
  • En prenant en charge les graphes de dépendance cyclique contrôlés en temps d'exécution, les algorithmes d'apprentissage automatique sont représentés de manière efficace.
  • Le traitement itératif dans Spark est basé sur une itération non native qui est implémentée comme des boucles for normales en dehors du système, et il prend en charge les itérations de données par lots. Mais chaque itération doit être planifiée et exécutée séparément.
  • Le flux de données est représenté sous la forme d'un graphique acyclique direct dans Spark, même si l'algorithme Machine Learning est un flux de données cyclique.
  • La performance globale est excellente par rapport à d'autres systèmes de traitement de données. Les performances peuvent encore être augmentées en lui demandant de ne traiter que les parties de données qui ont réellement changé.
  • En raison d'un minimum d'efforts de configuration, le temps d'exécution du streaming de données de Flink peut atteindre une faible latence et un débit élevé. L'utilisateur a également l'avantage de pouvoir utiliser les mêmes algorithmes dans les deux modes de streaming et de traitement par lots.
  • Spark prend plus de temps à traiter que Flink, car il utilise un traitement par micro-lots. Mais elle a une excellente expérience communautaire et elle est considérée comme l'une des communautés les plus matures.
  • Il possède également son propre système de gestion de la mémoire, distinct du ramasse-miettes de Java. Il peut éliminer les pics de mémoire en gérant explicitement la mémoire.
  • Spark dispose désormais d'une gestion automatisée de la mémoire et fournit une gestion configurable de la mémoire. Mais le système de gestion de la mémoire des nouvelles versions n'a pas encore mûri.
  • Apache Flink suit le mécanisme de tolérance aux pannes basé sur les instantanés distribués Chandy-Lamport. Il est léger, ce qui permet de maintenir des débits élevés et offre une garantie de cohérence solide.
  • Avec Spark Streaming, le travail perdu peut être récupéré et il peut fournir une sémantique unique et prête à l'emploi sans code ni configuration supplémentaire.
  • Les critères de la fenêtre sont basés sur les enregistrements ou définis par le client.
  • La duplication est éliminée en traitant chaque enregistrement exactement une fois.
  • Les critères de fenêtre dans Spark sont basés sur le temps.
  • Même ici, la duplication est éliminée en traitant chaque enregistrement une seule fois.

Lisez aussi : Idées et sujets de projet Spark

Conclusion

Flink et Spark sont tous deux des outils technologiques de Big Data qui ont gagné en popularité dans l'industrie technologique, car ils fournissent des solutions rapides aux problèmes de Big Data. Mais lors de l'analyse de Flink Vs. Spark en termes de vitesse, Flink est meilleur que Spark en raison de son architecture sous-jacente.

D'un autre côté, Spark bénéficie d'un solide soutien communautaire et d'un bon nombre de contributeurs. Lorsque l'on compare la capacité de streaming des deux, Flink est bien meilleur car il traite des flux de données, tandis que Spark le gère en termes de micro-lots.

À travers cet article, les bases du traitement des données ont été couvertes, et une description d'Apache Flink et d'Apache Spark a également été fournie. Les fonctionnalités de Flink et de Spark ont ​​été comparées et expliquées brièvement, donnant à l'utilisateur un gagnant clair en fonction de la vitesse de traitement. Cependant, le choix dépend finalement de l'utilisateur et des fonctionnalités dont il a besoin.

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