Flink vs. Spark: Diferença entre Flink e Spark [2022]

Publicados: 2021-01-01

Índice

Introdução

A maioria das empresas de sucesso hoje estão relacionadas ao campo da tecnologia e operam online. A atividade de seus consumidores gera um grande volume de dados a cada segundo que precisa ser processado em alta velocidade, além de gerar resultados em igual velocidade. Esses desenvolvimentos criaram a necessidade de processamento de dados, como processamento de fluxo e lote.

Com isso, big data pode ser armazenado, adquirido, analisado e processado de várias maneiras. Assim, fluxos de dados contínuos ou clusters podem ser consultados e as condições podem ser detectadas rapidamente, assim que os dados são recebidos. Apache Flink e Apache Spark são plataformas de código aberto criadas para essa finalidade.

No entanto, como os usuários estão interessados em estudar Flink vs. Spark, este artigo fornece as diferenças em seus recursos.

O que é Apache Flink?

O Apache Flink é uma estrutura de código aberto para processamento de fluxo e processa dados rapidamente com alto desempenho, estabilidade e precisão em sistemas distribuídos. Ele fornece baixa latência de dados e alta tolerância a falhas. O recurso significativo do Flink é a capacidade de processar dados em tempo real. Foi desenvolvido pela Apache Software Foundation.

O que é Apache Spark?

Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto que funciona muito rápido e é usada para processamento de dados em grande escala. Ele é construído em torno da velocidade, facilidade de uso e análises sofisticadas, o que o tornou popular entre empresas de diversos setores.

Foi originalmente desenvolvido pela Universidade da Califórnia, Berkeley, e posteriormente doado à Apache Software Foundation.

Flink vs. Fagulha

Tanto o Apache Flink quanto o Apache Spark são plataformas de processamento de dados de uso geral que possuem muitos aplicativos individualmente. Ambos podem ser usados no modo autônomo e têm um desempenho forte.

Eles têm algumas semelhanças, como APIs e componentes semelhantes, mas apresentam várias diferenças em termos de processamento de dados. Dada a seguir é a lista de diferenças ao examinar Flink vs. Faísca .

Flink	Fagulha
O modelo computacional do Apache Flink é o modelo de streaming baseado em operador e processa dados de streaming em tempo real. Ele usa fluxos para todas as cargas de trabalho, ou seja, streaming, SQL, micro-lote e lote. No Flink, o processamento em lote é considerado um caso especial de processamento de fluxo.	O modelo computacional do Apache Spark é baseado no modelo de microlote e, portanto, processa dados em modo de lote para todas as cargas de trabalho. Ele é operado usando gerenciadores de cluster de terceiros. Ele analisa o streaming como um processamento em lote rápido. Isso é feito com blocos de dados chamados Resilient Distributed Datasets (RDDs). Não é eficiente usar o Spark nos casos em que há necessidade de processar grandes fluxos de dados ao vivo ou fornecer os resultados em tempo real.
Não há latência mínima de dados no processo. Ele vem com um otimizador independente da interface de programação real.	Tem maior latência em comparação com o Flink. Se há um requisito de capacidade de resposta de baixa latência, agora não há mais a necessidade de recorrer a tecnologias como o Apache Storm.
O processamento de dados é mais rápido que o Apache Spark devido à execução em pipeline. Ao usar operadores de circuito fechado nativos, o aprendizado de máquina e o processamento de gráficos são mais rápidos no Flink.	No Spark, os trabalhos são otimizados manualmente e demoram mais para serem processados.
Ele também tem APIs menores que o Spark.	É mais fácil chamar e usar APIs neste caso.
As linguagens de programação fornecidas são Java e Scala.	APIs de alto nível são fornecidas em várias linguagens de programação, como Java, Scala, Python e R.
O Flink fornece duas iterações dedicadas - operação Iterate e Delta Iterate. Ele pode iterar seus dados devido à arquitetura de streaming. Ao oferecer suporte a gráficos de dependência cíclica controlada em tempo de execução, os algoritmos de Machine Learning são representados de maneira eficiente.	O processamento iterativo no Spark é baseado em iteração não nativa que é implementada como loops for normais fora do sistema e oferece suporte a iterações de dados em lotes. Mas cada iteração deve ser agendada e executada separadamente. O fluxo de dados é representado como um gráfico acíclico direto no Spark, mesmo que o algoritmo de Machine Learning seja um fluxo de dados cíclico.
O desempenho geral é ótimo quando comparado a outros sistemas de processamento de dados. O desempenho pode ser aumentado ainda mais instruindo-o a processar apenas as partes dos dados que realmente foram alteradas. Devido aos esforços mínimos na configuração, o tempo de execução de streaming de dados do Flink pode atingir baixa latência e alta taxa de transferência. O usuário também tem o benefício de poder usar os mesmos algoritmos nos dois modos de streaming e em lote.	O Spark leva mais tempo para processar em comparação com o Flink, pois usa processamento em microlote. Mas tem um excelente background comunitário, e é considerada uma das comunidades mais maduras.
Ele também possui seu próprio sistema de gerenciamento de memória, distinto do coletor de lixo do Java. Ele pode eliminar picos de memória gerenciando a memória explicitamente.	O Spark agora tem gerenciamento de memória automatizado e fornece gerenciamento de memória configurável. Mas o sistema de gerenciamento de memória das versões mais recentes ainda não amadureceu.
O Apache Flink segue o mecanismo de tolerância a falhas baseado em snapshots distribuídos de Chandy-Lamport. É leve, o que ajuda a manter altas taxas de transferência e fornece uma forte garantia de consistência.	Com o Spark Streaming, o trabalho perdido pode ser recuperado e pode fornecer semântica exatamente uma vez pronta para uso, sem nenhum código ou configuração extra.
Os critérios da janela são baseados em registros ou definidos pelo cliente. A duplicação é eliminada processando cada registro exatamente uma vez.	Os critérios de janela no Spark são baseados em tempo. Mesmo aqui, a duplicação é eliminada processando cada registro apenas uma vez.

Leia também: Ideias e tópicos do projeto Spark

Conclusão

Tanto o Flink quanto o Spark são ferramentas de tecnologia de big data que ganharam popularidade no setor de tecnologia, pois fornecem soluções rápidas para problemas de big data. Mas ao analisar Flink vs. Spark em termos de velocidade, o Flink é melhor que o Spark devido à sua arquitetura subjacente.

Por outro lado, o Spark tem um forte apoio da comunidade e um bom número de colaboradores. Ao comparar a capacidade de streaming de ambos, o Flink é muito melhor, pois lida com fluxos de dados, enquanto o Spark lida com microlotes.

Por meio deste artigo, foram abordados os fundamentos do processamento de dados e também foi fornecida uma descrição do Apache Flink e do Apache Spark. Os recursos do Flink e do Spark foram comparados e explicados brevemente, dando ao usuário um vencedor claro com base na velocidade de processamento. No entanto, a escolha eventualmente depende do usuário e dos recursos que eles exigem.

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