Flink vs. Spark: różnica między Flink a Spark [2022]

Opublikowany: 2021-01-01

Spis treści

Wstęp

Większość odnoszących sukcesy firm jest obecnie związanych z dziedziną technologii i działa online. Działania ich konsumentów w każdej sekundzie generują ogromne ilości danych, które muszą być przetwarzane z dużą prędkością, a także generować wyniki z taką samą prędkością. Te zmiany stworzyły potrzebę przetwarzania danych, takiego jak przetwarzanie strumieniowe i wsadowe.

Dzięki temu duże dane mogą być przechowywane, pozyskiwane, analizowane i przetwarzane na wiele sposobów. W ten sposób można odpytywać ciągłe strumienie danych lub klastry, a warunki można szybko wykryć, gdy tylko dane zostaną odebrane. Apache Flink i Apache Spark to obie platformy open-source stworzone w tym celu.

Jednak ponieważ użytkownicy są zainteresowani studiowaniem Flink Vs. Spark, w tym artykule przedstawiono różnice w ich funkcjach.

Co to jest Apache Flink?

Apache Flink to platforma typu open source do przetwarzania strumieniowego, która szybko przetwarza dane z wysoką wydajnością, stabilnością i dokładnością w systemach rozproszonych. Zapewnia niskie opóźnienia danych i wysoką odporność na błędy. Istotną cechą Flink jest możliwość przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Został opracowany przez Apache Software Foundation.

Co to jest Apache Spark?

Apache Spark to platforma obliczeniowa typu open source do klastrów, która działa bardzo szybko i jest używana do przetwarzania danych na dużą skalę. Opiera się na szybkości, łatwości obsługi i wyrafinowanej analityce, dzięki czemu jest popularny wśród przedsiębiorstw z różnych sektorów.

Został pierwotnie opracowany przez Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley, a później przekazany do Apache Software Foundation.

Flink vs. Iskra

Zarówno Apache Flink, jak i Apache Spark to platformy przetwarzania danych ogólnego przeznaczenia, które mają wiele indywidualnych aplikacji. Oba mogą być używane w trybie autonomicznym i mają wysoką wydajność.

Mają pewne podobieństwa, takie jak podobne interfejsy API i komponenty, ale mają kilka różnic w zakresie przetwarzania danych. Poniżej podana jest lista różnic podczas badania Flink Vs. Iskra .

Flink Iskra
  • Model obliczeniowy Apache Flink jest opartym na operatorze modelem przesyłania strumieniowego i przetwarza dane przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym. Używa strumieni dla wszystkich obciążeń, tj. przesyłania strumieniowego, SQL, mikrowsadów i partii.
  • We Flink przetwarzanie wsadowe jest traktowane jako szczególny przypadek przetwarzania strumieniowego.
  • Model obliczeniowy Apache Spark jest oparty na modelu mikrowsadowym, dlatego przetwarza dane w trybie wsadowym dla wszystkich obciążeń. Jest obsługiwany przy użyciu zewnętrznych menedżerów klastrów. Postrzega strumieniowanie jako szybkie przetwarzanie wsadowe. Odbywa się to za pomocą fragmentów danych zwanych Resilient Distributed Datasets (RDD).
  • Używanie Sparka nie jest wydajne w przypadkach, gdy istnieje potrzeba przetwarzania dużych strumieni danych na żywo lub dostarczania wyników w czasie rzeczywistym.
  • W procesie nie ma minimalnego opóźnienia danych. Jest dostarczany z optymalizatorem, który jest niezależny od rzeczywistego interfejsu programistycznego.
  • Ma wyższą latencję w porównaniu do Flinka. Jeśli istnieje wymóg krótkich czasów reakcji, nie ma już potrzeby sięgania po technologię taką jak Apache Storm.
  • Przetwarzanie danych jest szybsze niż Apache Spark ze względu na wykonywanie potokowe.
  • Korzystając z natywnych operatorów pętli zamkniętej, uczenie maszynowe i przetwarzanie wykresów są szybsze we Flink.
  • W Spark zadania są optymalizowane ręcznie, a ich przetwarzanie zajmuje więcej czasu.
  • Ma również mniej interfejsów API niż Spark.
  • W tym przypadku łatwiej jest wywoływać i używać API.
  • Dostarczone języki programowania to Java i Scala.
  • Interfejsy API wysokiego poziomu są dostępne w różnych językach programowania, takich jak Java, Scala, Python i R.
  • Flink zapewnia dwie dedykowane iteracje — operacja Iterate i Delta Iterate. Może iterować swoje dane ze względu na architekturę przesyłania strumieniowego.
  • Dzięki obsłudze kontrolowanych cyklicznych wykresów zależności w czasie wykonywania algorytmy uczenia maszynowego są reprezentowane w wydajny sposób.
  • Przetwarzanie iteracyjne w Spark jest oparte na iteracji innej niż natywna, która jest implementowana jako normalne pętle for poza systemem i obsługuje iteracje danych w partiach. Ale każda iteracja musi być zaplanowana i wykonana oddzielnie.
  • Przepływ danych jest reprezentowany jako bezpośredni wykres acykliczny w Spark, mimo że algorytm uczenia maszynowego jest cyklicznym przepływem danych.
  • Ogólna wydajność jest świetna w porównaniu z innymi systemami przetwarzania danych. Wydajność można dodatkowo zwiększyć, instruując ją, aby przetwarzała tylko te części danych, które faktycznie uległy zmianie.
  • Dzięki minimalnym wysiłkom w konfiguracji, czas wykonywania strumieniowego przesyłania danych Flink może osiągnąć niskie opóźnienia i wysoką przepustowość. Użytkownik ma również tę zaletę, że może używać tych samych algorytmów zarówno w trybie przesyłania strumieniowego, jak i wsadowego.
  • Spark zajmuje więcej czasu w porównaniu do Flink, ponieważ wykorzystuje przetwarzanie mikrowsadowe. Ale ma doskonałe zaplecze społecznościowe i jest uważana za jedną z najbardziej dojrzałych społeczności.
  • Posiada również własny system zarządzania pamięcią, inny niż odśmiecacz Javy. Może wyeliminować skoki pamięci poprzez jawne zarządzanie pamięcią.
  • Spark ma teraz zautomatyzowane zarządzanie pamięcią i zapewnia konfigurowalne zarządzanie pamięcią. Ale system zarządzania pamięcią w nowszych wersjach jeszcze nie dojrzał.
  • Apache Flink działa zgodnie z mechanizmem odporności na awarie opartym na rozproszonych migawkach Chandy-Lamport. Jest lekki, co pomaga utrzymać wysoką przepustowość i zapewnia mocną gwarancję konsystencji.
  • Dzięki Spark Streaming utraconą pracę można odzyskać i dostarczyć dokładnie raz po wyjęciu z pudełka bez dodatkowego kodu lub konfiguracji.
  • Kryteria okna są oparte na rekordach lub zdefiniowane przez klienta.
  • Duplikacja jest eliminowana dzięki przetwarzaniu każdego rekordu dokładnie raz.
  • Kryteria okna w Spark są oparte na czasie.
  • Nawet tutaj duplikacja jest eliminowana przez przetwarzanie każdego rekordu tylko raz.

Przeczytaj także: Pomysły i tematy dotyczące projektów Spark

Wniosek

Zarówno Flink, jak i Spark to narzędzia technologii big data, które zyskały popularność w branży technologicznej, ponieważ zapewniają szybkie rozwiązania problemów związanych z big data. Ale analizując Flink Vs. Spark pod względem szybkości, Flink jest lepszy niż Spark ze względu na swoją podstawową architekturę.

Z drugiej strony Spark ma silne wsparcie społeczności i dużą liczbę współtwórców. Porównując możliwości przesyłania strumieniowego obu, Flink jest znacznie lepszy, ponieważ radzi sobie ze strumieniami danych, podczas gdy Spark obsługuje je w kategoriach mikro-partii.

W tym artykule omówiono podstawy przetwarzania danych, a także przedstawiono opis Apache Flink i Apache Spark. Funkcje Flink i Spark zostały porównane i krótko wyjaśnione, co dało użytkownikowi wyraźnego zwycięzcę w oparciu o szybkość przetwarzania. Jednak wybór ostatecznie zależy od użytkownika i wymaganych funkcji.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Podnieś swoje umiejętności i przygotuj się na przyszłość

400+ GODZIN NAUKI. 14 JĘZYKÓW I NARZĘDZI. STATUS ALUMINÓW IIIT-B.
Zaawansowany program certyfikacji w Big Data z IIIT Bangalore