오늘날 성공적인 비즈니스의 대다수는 기술 분야와 관련이 있으며 온라인에서 운영됩니다.소비자의 활동은 매초 빠른 속도로 처리해야 하는 대량의 데이터를 생성하고 동일한 속도로 결과를 생성합니다.이러한 발전으로 인해 스트림 및 일괄 처리와 같은 데이터 처리가 필요하게 되었습니다.
이를 통해 빅 데이터는 다양한 방식으로 저장, 획득, 분석 및 처리될 수 있습니다.따라서 연속 데이터 스트림 또는 클러스터를 쿼리할 수 있으며 데이터를 수신하는 즉시 조건을 신속하게 감지할 수 있습니다.Apache Flink와 Apache Spark는 모두 이러한 목적으로 만들어진 오픈 소스 플랫폼입니다.
그러나 사용자가Flink Vs 를 연구하는 데 관심이 있기 때문에.Spark, 이 문서에서는 기능의 차이점을 제공합니다.
아파치 플링크란?
Apache Flink는 스트림 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크이며 분산 시스템에서 고성능, 안정성 및 정확도로 데이터를 빠르게 처리합니다.낮은 데이터 대기 시간과 높은 내결함성을 제공합니다.Flink의 중요한 기능은 실시간으로 데이터를 처리하는 기능입니다.Apache Software Foundation에서 개발했습니다.
아파치 스파크란?
Apache Spark는 매우 빠르게 작동하고 대규모 데이터 처리에 사용되는 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다.속도, 사용 용이성 및 정교한 분석을 기반으로 구축되어 다양한 부문의 기업에서 인기를 얻고 있습니다.
원래 버클리 캘리포니아 대학교에서 개발했으며 나중에 Apache Software Foundation에 기부했습니다.
플링크 대불꽃
Apache Flink와 Apache Spark는 모두 개별적으로 많은 애플리케이션이 있는 범용 데이터 처리 플랫폼입니다.둘 다 독립 실행형 모드에서 사용할 수 있으며 강력한 성능을 제공합니다.
유사한 API 및 구성 요소와 같은 몇 가지 유사점이 있지만 데이터 처리 측면에서 몇 가지 차이점이 있습니다. 다음은 Flink Vs 를 검사할 때의 차이점 목록입니다.스파크 .
플링크
불꽃
Apache Flink의 컴퓨팅 모델은 운영자 기반 스트리밍 모델이며 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리합니다.스트리밍, SQL, 마이크로 배치 및 배치와 같은 모든 워크로드에 대해 스트림을 사용합니다.
Flink에서 일괄 처리는 스트림 처리의 특수한 경우로 간주됩니다.
Apache Spark의 계산 모델은 마이크로 배치 모델을 기반으로 하므로 모든 워크로드에 대해 배치 모드에서 데이터를 처리합니다.타사 클러스터 관리자를 사용하여 운영합니다.스트리밍을 빠른 일괄 처리로 봅니다.이는 RDD(Resilient Distributed Datasets)라는 데이터 청크로 수행됩니다.
대규모의 라이브 데이터 스트림을 처리하거나 실시간으로 결과를 제공해야 하는 경우 Spark를 사용하는 것은 비효율적입니다.
이 프로세스에는 최소 데이터 대기 시간이 없습니다.실제 프로그래밍 인터페이스와 독립적인 옵티마이저와 함께 제공됩니다.
Flink에 비해 지연 시간이 더 깁니다.저지연 응답성에 대한 요구 사항이 있는 경우 이제 더 이상 Apache Storm과 같은 기술로 전환할 필요가 없습니다.
파이프라인 실행으로 인해 데이터 처리가 Apache Spark보다 빠릅니다.
기본 폐쇄 루프 연산자를 사용하면 Flink에서 기계 학습 및 그래프 처리가 더 빨라집니다.
Spark에서 작업은 수동으로 최적화되며 처리 시간이 더 오래 걸립니다.
또한 Spark보다 API가 적습니다.
이 경우 API를 호출하고 사용하는 것이 더 쉽습니다.
제공되는 프로그래밍 언어는 Java 및 Scala입니다.
Java, Scala, Python, R 등 다양한 프로그래밍 언어로 고급 API를 제공합니다.
Flink는 Iterate 작업과 Delta Iterate라는 두 가지 전용 반복을 제공합니다.스트리밍 아키텍처로 인해 데이터를 반복할 수 있습니다.
런타임에 제어된 순환 종속성 그래프를 지원함으로써 머신 러닝 알고리즘이 효율적인 방식으로 표현됩니다.
Spark의 반복 처리는 시스템 외부에서 일반 for-loop으로 구현되는 비네이티브 반복을 기반으로 하며 일괄 데이터 반복을 지원합니다.그러나 각 반복은 별도로 예약하고 실행해야 합니다.
머신 러닝 알고리즘이 순환 데이터 흐름이지만 데이터 흐름은 Spark에서 직접 비순환 그래프로 표시됩니다.
다른 데이터 처리 시스템과 비교할 때 전반적인 성능이 뛰어납니다.실제로 변경된 데이터 부분만 처리하도록 지시하여 성능을 더욱 높일 수 있습니다.
구성에 대한 최소한의 노력으로 인해 Flink의 데이터 스트리밍 런타임은 짧은 대기 시간과 높은 처리량을 달성할 수 있습니다.사용자는 스트리밍 및 일괄 처리 모드에서 동일한 알고리즘을 사용할 수 있다는 이점도 있습니다.
Spark는 마이크로 배치 처리를 사용하기 때문에 Flink에 비해 처리 시간이 더 오래 걸립니다.그러나 훌륭한 커뮤니티 배경을 가지고 있으며 가장 성숙한 커뮤니티 중 하나로 간주됩니다.
또한 Java의 가비지 수집기와는 다른 자체 메모리 관리 시스템이 있습니다.메모리를 명시적으로 관리하여 메모리 스파이크를 제거할 수 있습니다.
Spark에는 이제 자동화된 메모리 관리가 있으며 구성 가능한 메모리 관리를 제공합니다.그러나 최신 버전의 메모리 관리 시스템은 아직 성숙하지 않았습니다.
Apache Flink는 Chandy-Lamport 분산 스냅샷을 기반으로 하는 내결함성 메커니즘을 따릅니다.가벼우므로 높은 처리량을 유지하고 강력한 일관성을 보장합니다.
Spark Streaming을 사용하면 손실된 작업을 복구할 수 있으며 추가 코드나 구성 없이 즉시 사용 가능한 시맨틱을 제공할 수 있습니다.
창 기준은 레코드 기반이거나 고객이 정의한 것입니다.
모든 레코드를 정확히 한 번 처리하여 중복을 제거합니다.
Spark의 Window 기준은 시간 기반입니다.
여기에서도 모든 레코드를 한 번만 처리하여 중복을 제거합니다.
읽어보기: Spark 프로젝트 아이디어 및 주제
결론
Flink와 Spark는 모두 빅 데이터 문제에 대한 빠른 솔루션을 제공하기 때문에 기술 산업에서 인기를 얻은 빅 데이터 기술 도구입니다.그러나Flink Vs. 를 분석할 때 속도면에서 Spark 는 기본 아키텍처 때문에 Flink가 Spark보다 낫습니다.
반면 Spark는 강력한 커뮤니티 지원과 많은 기여자를 보유하고 있습니다.둘 다의 스트리밍 기능을 비교할 때 Flink는 데이터 스트림을 처리하므로 훨씬 더 나은 반면 Spark는 마이크로 배치 측면에서 처리합니다.
이 기사를 통해 데이터 처리의 기본 사항을 다루었고 Apache Flink 및 Apache Spark에 대한 설명도 제공했습니다.Flink와 Spark의 기능을 비교하고 간략하게 설명하여 처리 속도를 기준으로 사용자에게 확실한 승자를 제공했습니다.그러나 선택은 결국 사용자와 사용자가 필요로 하는 기능에 따라 다릅니다.
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