Flink Vs. Spark: Perbedaan Antara Flink dan Spark [2022]

Diterbitkan: 2021-01-01

Daftar isi

pengantar

Mayoritas bisnis yang sukses saat ini terkait dengan bidang teknologi dan beroperasi secara online. Aktivitas konsumen mereka menghasilkan volume data yang besar setiap detik yang perlu diproses dengan kecepatan tinggi, serta menghasilkan hasil dengan kecepatan yang sama. Perkembangan ini telah menciptakan kebutuhan untuk pemrosesan data seperti pemrosesan aliran dan batch.

Dengan ini, data besar dapat disimpan, diperoleh, dianalisis, dan diproses dengan berbagai cara. Dengan demikian, aliran data atau klaster yang berkelanjutan dapat ditanyakan, dan kondisi dapat dideteksi dengan cepat, segera setelah data diterima. Apache Flink dan Apache Spark keduanya merupakan platform sumber terbuka yang dibuat untuk tujuan ini.

Namun, karena pengguna tertarik untuk mempelajari Flink Vs. Spark, artikel ini memberikan perbedaan fitur mereka.

Apa itu Apache Flink?

Apache Flink adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk pemrosesan aliran dan memproses data dengan cepat dengan kinerja tinggi, stabilitas, dan akurasi pada sistem terdistribusi. Ini memberikan latensi data yang rendah dan toleransi kesalahan yang tinggi. Fitur penting dari Flink adalah kemampuan untuk memproses data secara real-time. Ini dikembangkan oleh Apache Software Foundation.

Apa itu Apache Spark?

Apache Spark adalah kerangka kerja komputasi cluster open-source yang bekerja sangat cepat dan digunakan untuk pemrosesan data skala besar. Itu dibangun di sekitar kecepatan, kemudahan penggunaan, dan analitik canggih, yang membuatnya populer di kalangan perusahaan di berbagai sektor.

Ini awalnya dikembangkan oleh University of California, Berkeley, dan kemudian disumbangkan ke Apache Software Foundation.

Flink Vs. Percikan

Baik Apache Flink dan Apache Spark adalah platform pemrosesan data tujuan umum yang memiliki banyak aplikasi secara individual. Keduanya dapat digunakan dalam mode mandiri, dan memiliki kinerja yang kuat.

Mereka memiliki beberapa kesamaan, seperti API dan komponen yang serupa, tetapi mereka memiliki beberapa perbedaan dalam hal pemrosesan data. Diberikan di bawah ini adalah daftar perbedaan saat memeriksa Flink Vs. percikan .

berkedip Percikan
  • Model komputasi Apache Flink adalah model streaming berbasis operator, dan memproses data streaming secara real-time. Ini menggunakan aliran untuk semua beban kerja, yaitu streaming, SQL, mikro-batch, dan batch.
  • Di Flink, pemrosesan batch dianggap sebagai kasus khusus pemrosesan aliran.
  • Model komputasi Apache Spark didasarkan pada model mikro-batch, sehingga memproses data dalam mode batch untuk semua beban kerja. Ini dioperasikan dengan menggunakan manajer cluster pihak ketiga. Itu terlihat pada streaming sebagai pemrosesan batch yang cepat. Ini dilakukan dengan potongan data yang disebut Resilient Distributed Datasets (RDDs).
  • Tidak efisien menggunakan Spark dalam kasus di mana ada kebutuhan untuk memproses aliran data langsung yang besar, atau memberikan hasil secara real-time.
  • Tidak ada latensi data minimum dalam prosesnya. Muncul dengan pengoptimal yang independen dari antarmuka pemrograman yang sebenarnya.
  • Ini memiliki latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Flink. Jika ada persyaratan respons latensi rendah, sekarang tidak perlu lagi beralih ke teknologi seperti Apache Storm.
  • Pemrosesan data lebih cepat daripada Apache Spark karena eksekusi pipelined.
  • Dengan menggunakan operator loop tertutup asli, pembelajaran mesin dan pemrosesan grafik lebih cepat di Flink.
  • Di Spark, pekerjaan dioptimalkan secara manual, dan membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses.
  • Ini juga memiliki API yang lebih rendah daripada Spark.
  • Lebih mudah untuk memanggil dan menggunakan API dalam kasus ini.
  • Bahasa pemrograman yang disediakan adalah Java dan Scala.
  • API tingkat tinggi disediakan dalam berbagai bahasa pemrograman seperti Java, Scala, Python, dan R.
  • Flink menyediakan dua iterasi khusus- operasi Iterate dan Delta Iterate. Itu dapat mengulangi datanya karena arsitektur streaming.
  • Dengan mendukung grafik ketergantungan siklik terkontrol dalam waktu proses, algoritme Pembelajaran Mesin direpresentasikan dengan cara yang efisien.
  • Pemrosesan berulang di Spark didasarkan pada iterasi non-asli yang diimplementasikan sebagai for-loop normal di luar sistem, dan mendukung iterasi data dalam batch. Tetapi setiap iterasi harus dijadwalkan dan dieksekusi secara terpisah.
  • Aliran data direpresentasikan sebagai grafik asiklik langsung di Spark, meskipun algoritme Pembelajaran Mesin adalah aliran data siklik.
  • Performa keseluruhan sangat bagus jika dibandingkan dengan sistem pemrosesan data lainnya. Kinerja selanjutnya dapat ditingkatkan dengan menginstruksikannya untuk memproses hanya bagian data yang benar-benar berubah.
  • Karena upaya konfigurasi yang minimal, run-time streaming data Flink dapat mencapai latensi rendah dan throughput tinggi. Pengguna juga mendapat keuntungan karena dapat menggunakan algoritme yang sama di kedua mode streaming dan batch.
  • Spark membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses dibandingkan dengan Flink, karena menggunakan pemrosesan mikro-batch. Tetapi memiliki latar belakang komunitas yang sangat baik, dan dianggap sebagai salah satu komunitas yang paling matang.
  • Ia juga memiliki sistem manajemen memori sendiri, berbeda dari pengumpul sampah Java. Itu dapat menghilangkan lonjakan memori dengan mengelola memori secara eksplisit.
  • Spark sekarang memiliki manajemen memori otomatis, dan menyediakan manajemen memori yang dapat dikonfigurasi. Tetapi sistem manajemen memori versi yang lebih baru belum matang.
  • Apache Flink mengikuti mekanisme toleransi kesalahan berdasarkan snapshot terdistribusi Chandy-Lamport. Ini ringan, yang membantu mempertahankan tingkat throughput yang tinggi dan memberikan jaminan konsistensi yang kuat.
  • Dengan Spark Streaming, pekerjaan yang hilang dapat dipulihkan, dan ini dapat memberikan semantik tepat sekali tanpa kode atau konfigurasi tambahan.
  • Kriteria Window didasarkan pada catatan atau ditentukan oleh pelanggan.
  • Duplikasi dihilangkan dengan memproses setiap record tepat satu kali.
  • Kriteria Window di Spark berbasis waktu.
  • Bahkan di sini, duplikasi dihilangkan dengan memproses setiap record hanya satu kali.

Baca Juga: Memicu Ide & Topik Proyek

Kesimpulan

Baik Flink dan Spark adalah alat teknologi data besar yang telah mendapatkan popularitas di industri teknologi, karena mereka memberikan solusi cepat untuk masalah data besar. Tetapi ketika menganalisis Flink Vs. Spark dalam hal kecepatan, Flink lebih baik daripada Spark karena arsitektur yang mendasarinya.

Di sisi lain, Spark memiliki dukungan komunitas yang kuat, dan jumlah kontributor yang baik. Ketika membandingkan kemampuan streaming keduanya, Flink jauh lebih baik karena menangani aliran data, sedangkan Spark menanganinya dalam hal mikro-batch.

Melalui artikel ini, dasar-dasar pemrosesan data dibahas, dan deskripsi Apache Flink dan Apache Spark juga disediakan. Fitur Flink dan Spark dibandingkan dan dijelaskan secara singkat, memberikan pengguna pemenang yang jelas berdasarkan kecepatan pemrosesan. Namun, pilihan pada akhirnya tergantung pada pengguna dan fitur yang mereka butuhkan.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Tingkatkan Kemampuan Diri Anda & Bersiaplah untuk Masa Depan

400+ JAM BELAJAR. 14 BAHASA & ALAT. STATUS ALUMNI IIIT-B.
Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Data Besar dari IIIT Bangalore