Flink vs. Spark: differenza tra Flink e Spark [2022]

Pubblicato: 2021-01-01

Sommario

introduzione

La maggior parte delle aziende di successo oggi sono legate al campo della tecnologia e operano online. Le attività dei loro consumatori creano ogni secondo un grande volume di dati che devono essere elaborati ad alta velocità, oltre a generare risultati alla stessa velocità. Questi sviluppi hanno creato la necessità di elaborazione dei dati come l'elaborazione di flussi e batch.

Con questo, i big data possono essere archiviati, acquisiti, analizzati ed elaborati in numerosi modi. Pertanto, è possibile eseguire query su flussi di dati continui o cluster e rilevare rapidamente le condizioni non appena i dati vengono ricevuti. Apache Flink e Apache Spark sono entrambe piattaforme open source create per questo scopo.

Tuttavia, poiché gli utenti sono interessati a studiare Flink vs. Spark, questo articolo fornisce le differenze nelle loro caratteristiche.

Cos'è Apache Flink?

Apache Flink è un framework open source per l'elaborazione di flussi ed elabora i dati rapidamente con prestazioni, stabilità e precisione elevate su sistemi distribuiti. Fornisce una bassa latenza dei dati e un'elevata tolleranza agli errori. La caratteristica significativa di Flink è la capacità di elaborare i dati in tempo reale. È stato sviluppato dalla Apache Software Foundation.

Cos'è Apache Spark?

Apache Spark è un framework di cluster computing open source che funziona molto velocemente e viene utilizzato per l'elaborazione di dati su larga scala. È costruito attorno a velocità, facilità d'uso e analisi sofisticate, che lo hanno reso popolare tra le aziende in vari settori.

È stato originariamente sviluppato dall'Università della California, Berkeley, e successivamente donato alla Apache Software Foundation.

Flink vs. Scintilla

Sia Apache Flink che Apache Spark sono piattaforme di elaborazione dati per uso generico che hanno molte applicazioni individualmente. Entrambi possono essere utilizzati in modalità standalone e hanno prestazioni elevate.

Hanno alcune somiglianze, come API e componenti simili, ma presentano diverse differenze in termini di elaborazione dei dati. Di seguito è riportato l'elenco delle differenze durante l'esame di Flink vs. Scintilla .

Sbattere	Scintilla
Il modello computazionale di Apache Flink è il modello di streaming basato sull'operatore ed elabora i dati in streaming in tempo reale. Utilizza flussi per tutti i carichi di lavoro, ad esempio streaming, SQL, micro-batch e batch. In Flink, l'elaborazione batch è considerata un caso speciale di elaborazione del flusso.	Il modello computazionale di Apache Spark si basa sul modello micro-batch, quindi elabora i dati in modalità batch per tutti i carichi di lavoro. È gestito utilizzando gestori di cluster di terze parti. Considera lo streaming come un'elaborazione batch veloce. Questo viene fatto con blocchi di dati chiamati Resilient Distributed Datasets (RDDs). Non è efficiente utilizzare Spark nei casi in cui è necessario elaborare grandi flussi di dati in tempo reale o fornire i risultati in tempo reale.
Non esiste una latenza minima dei dati nel processo. Viene fornito con un ottimizzatore indipendente dall'effettiva interfaccia di programmazione.	Ha una latenza maggiore rispetto a Flink. Se è richiesta una reattività a bassa latenza, ora non è più necessario ricorrere a tecnologie come Apache Storm.
L'elaborazione dei dati è più veloce di Apache Spark grazie all'esecuzione pipeline. Utilizzando gli operatori nativi ad anello chiuso, l'apprendimento automatico e l'elaborazione dei grafici sono più veloci in Flink.	In Spark, i lavori vengono ottimizzati manualmente e l'elaborazione richiede più tempo.
Ha anche API minori rispetto a Spark.	In questo caso è più semplice chiamare e utilizzare le API.
I linguaggi di programmazione forniti sono Java e Scala.	Le API di alto livello sono fornite in vari linguaggi di programmazione come Java, Scala, Python e R.
Flink fornisce due iterazioni dedicate: l'operazione Iterate e Delta Iterate. Può iterare i suoi dati grazie all'architettura di streaming. Supportando i grafici delle dipendenze cicliche controllate in fase di esecuzione, gli algoritmi di Machine Learning sono rappresentati in modo efficiente.	L'elaborazione iterativa in Spark si basa su un'iterazione non nativa implementata come normali cicli for all'esterno del sistema e supporta le iterazioni di dati in batch. Ma ogni iterazione deve essere pianificata ed eseguita separatamente. Il flusso di dati è rappresentato come un grafico aciclico diretto in Spark, anche se l'algoritmo di Machine Learning è un flusso di dati ciclico.
Le prestazioni complessive sono ottime rispetto ad altri sistemi di elaborazione dati. Le prestazioni possono essere ulteriormente aumentate chiedendogli di elaborare solo le parti di dati che sono state effettivamente modificate. Grazie al minimo sforzo di configurazione, il runtime di streaming di dati di Flink può raggiungere una bassa latenza e un elevato throughput. L'utente ha anche il vantaggio di poter utilizzare gli stessi algoritmi in entrambe le modalità di streaming e batch.	Spark impiega più tempo per l'elaborazione rispetto a Flink, poiché utilizza l'elaborazione micro-batch. Ma ha un eccellente background comunitario ed è considerata una delle comunità più mature.
Ha anche un proprio sistema di gestione della memoria, distinto dal Garbage Collector di Java. Può eliminare i picchi di memoria gestendo la memoria in modo esplicito.	Spark ora ha una gestione della memoria automatizzata e fornisce una gestione della memoria configurabile. Ma il sistema di gestione della memoria delle versioni più recenti non è ancora maturo.
Apache Flink segue il meccanismo di tolleranza agli errori basato sugli snapshot distribuiti di Chandy-Lamport. È leggero, il che aiuta a mantenere velocità di produzione elevate e fornisce una forte garanzia di coerenza.	Con Spark Streaming, il lavoro perso può essere recuperato e può fornire una semantica immediata senza alcun codice o configurazione aggiuntivi.
I criteri della finestra sono basati su record o definiti dal cliente. La duplicazione viene eliminata elaborando ogni record esattamente una volta.	I criteri della finestra in Spark sono basati sul tempo. Anche qui, la duplicazione viene eliminata elaborando ogni record una sola volta.

Leggi anche: Idee e argomenti per il progetto Spark

Conclusione

Sia Flink che Spark sono strumenti tecnologici per big data che hanno guadagnato popolarità nel settore tecnologico, poiché forniscono soluzioni rapide ai problemi dei big data. Ma quando si analizza Flink vs. Spark in termini di velocità, Flink è migliore di Spark a causa della sua architettura sottostante.

D'altra parte, Spark ha un forte supporto della community e un buon numero di contributori. Quando si confronta la capacità di streaming di entrambi, Flink è molto migliore in quanto gestisce flussi di dati, mentre Spark lo gestisce in termini di micro-batch.

In questo articolo sono state trattate le basi dell'elaborazione dei dati ed è stata fornita anche una descrizione di Apache Flink e Apache Spark. Le caratteristiche di Flink e Spark sono state confrontate e spiegate brevemente, offrendo all'utente un chiaro vincitore in base alla velocità di elaborazione. Tuttavia, la scelta alla fine dipende dall'utente e dalle funzionalità di cui ha bisogno.

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