Flink vs. Spark: Diferența dintre Flink și Spark [2022]

Publicat: 2021-01-01

Cuprins

Introducere

Majoritatea afacerilor de succes astăzi sunt legate de domeniul tehnologiei și operează online. Activitățile consumatorilor lor creează un volum mare de date în fiecare secundă care trebuie procesate la viteze mari, precum și generează rezultate la viteză egală. Aceste evoluții au creat necesitatea procesării datelor, cum ar fi procesarea în flux și în lot.

Cu aceasta, datele mari pot fi stocate, achiziționate, analizate și procesate în numeroase moduri. Astfel, fluxurile de date continue sau clusterele pot fi interogate, iar condițiile pot fi detectate rapid, de îndată ce datele sunt primite. Apache Flink și Apache Spark sunt ambele platforme open-source create în acest scop.

Cu toate acestea, deoarece utilizatorii sunt interesați să studieze Flink Vs. Spark, acest articol oferă diferențele dintre caracteristicile lor.

Ce este Apache Flink?

Apache Flink este un cadru open-source pentru procesarea fluxului și procesează datele rapid, cu performanță ridicată, stabilitate și precizie pe sistemele distribuite. Oferă o latență scăzută a datelor și o toleranță ridicată la erori. Caracteristica semnificativă a Flink este capacitatea de a procesa date în timp real. A fost dezvoltat de Apache Software Foundation.

Ce este Apache Spark?

Apache Spark este un cadru de calcul în cluster open-source care funcționează foarte rapid și este utilizat pentru procesarea datelor la scară largă. Este construit în jurul vitezei, ușurinței de utilizare și analizei sofisticate, ceea ce l-a făcut popular în rândul întreprinderilor din diverse sectoare.

A fost dezvoltat inițial de Universitatea din California, Berkeley, iar ulterior a fost donat Apache Software Foundation.

Flink vs. Scânteie

Atât Apache Flink, cât și Apache Spark sunt platforme de procesare a datelor de uz general, care au multe aplicații individual. Ambele pot fi folosite în modul de sine stătător și au o performanță puternică.

Au unele asemănări, cum ar fi API-uri și componente similare, dar au câteva diferențe în ceea ce privește procesarea datelor. Mai jos este lista diferențelor la examinarea Flink Vs. Scânteie .

Flink	Scânteie
Modelul de calcul al Apache Flink este modelul de streaming bazat pe operator și procesează datele de streaming în timp real. Folosește fluxuri pentru toate sarcinile de lucru, adică streaming, SQL, micro-loturi și lot. În Flink, procesarea batch este considerată un caz special de procesare a fluxului.	Modelul de calcul al Apache Spark se bazează pe modelul micro-loturi și astfel procesează datele în modul lot pentru toate sarcinile de lucru. Este operat prin utilizarea unor manageri de cluster terți. Se consideră streaming-ul ca procesare rapidă în loturi. Acest lucru se face cu bucăți de date numite Resilient Distributed Datasets (RDD-uri). Nu este eficient să utilizați Spark în cazurile în care este nevoie să procesați fluxuri mari de date live sau să furnizați rezultatele în timp real.
Nu există o latență minimă a datelor în proces. Vine cu un optimizator care este independent de interfața de programare reală.	Are o latență mai mare în comparație cu Flink. Dacă există o cerință de răspuns cu latență scăzută, acum nu mai este nevoie să apelăm la tehnologie precum Apache Storm.
Procesarea datelor este mai rapidă decât Apache Spark datorită execuției pipeline. Prin utilizarea operatorilor nativi în buclă închisă, învățarea automată și procesarea graficelor sunt mai rapide în Flink.	În Spark, lucrările sunt optimizate manual și este nevoie de mai mult timp pentru procesare.
De asemenea, are mai puține API-uri decât Spark.	Este mai ușor să apelați și să utilizați API-uri în acest caz.
Limbajele de programare furnizate sunt Java și Scala.	API-urile de nivel înalt sunt furnizate în diferite limbaje de programare, cum ar fi Java, Scala, Python și R.
Flink oferă două iterații dedicate - operațiunea Iterare și Iterare Delta. Își poate itera datele datorită arhitecturii de streaming. Prin sprijinirea graficelor de dependență ciclică controlată în timpul de rulare, algoritmii de învățare automată sunt reprezentați într-un mod eficient.	Procesarea iterativă în Spark se bazează pe o iterație non-nativă care este implementată ca bucle for normale în afara sistemului și acceptă iterațiile de date în loturi. Dar fiecare iterație trebuie să fie programată și executată separat. Fluxul de date este reprezentat ca un grafic aciclic direct în Spark, chiar dacă algoritmul Machine Learning este un flux de date ciclic.
Performanța generală este excelentă în comparație cu alte sisteme de procesare a datelor. Performanța poate fi crescută în continuare prin instruirea acestuia să prelucreze numai părțile de date care s-au schimbat efectiv. Datorită eforturilor minime de configurare, durata de execuție a fluxului de date Flink poate obține o latență scăzută și un randament ridicat. Utilizatorul are, de asemenea, avantajul de a putea folosi aceiași algoritmi în ambele moduri de streaming și batch.	Procesarea Spark durează mai mult în comparație cu Flink, deoarece utilizează procesarea micro-loturi. Dar are un fundal comunitar excelent și este considerată una dintre cele mai mature comunități.
De asemenea, are propriul sistem de gestionare a memoriei, diferit de colectorul de gunoi al Java. Poate elimina vârfurile de memorie prin gestionarea explicită a memoriei.	Spark are acum un management automat al memoriei și oferă o gestionare configurabilă a memoriei. Dar sistemul de gestionare a memoriei versiunilor mai noi nu s-a maturizat încă.
Apache Flink urmează mecanismul de toleranță la erori bazat pe instantanee distribuite Chandy-Lamport. Este ușor, ceea ce ajută la menținerea ratelor de debit ridicate și oferă o garanție puternică de consistență.	Cu Spark Streaming, munca pierdută poate fi recuperată și poate furniza o semantică exactă, fără cod sau configurație suplimentară.
Criteriile ferestrei se bazează pe înregistrări sau sunt definite de client. Dublarea este eliminată prin procesarea fiecărei înregistrări exact o dată.	Criteriile de fereastră din Spark sunt bazate pe timp. Chiar și aici, duplicarea este eliminată prin procesarea fiecărei înregistrări o singură dată.

Citește și: Idei și subiecte pentru proiecte Spark

Concluzie

Atât Flink, cât și Spark sunt instrumente tehnologice de date mari care au câștigat popularitate în industria tehnologiei, deoarece oferă soluții rapide la problemele de date mari. Dar când se analizează Flink Vs. Spark în ceea ce privește viteza, Flink este mai bun decât Spark datorită arhitecturii sale de bază.

Pe de altă parte, Spark are un sprijin puternic al comunității și un număr bun de colaboratori. Când comparăm capacitatea de streaming a ambelor, Flink este mult mai bun, deoarece se ocupă de fluxuri de date, în timp ce Spark o gestionează în ceea ce privește micro-loturile.

Prin acest articol, au fost acoperite elementele de bază ale procesării datelor și a fost oferită și o descriere a Apache Flink și Apache Spark. Caracteristicile Flink și Spark au fost comparate și explicate pe scurt, oferind utilizatorului un câștigător clar bazat pe viteza de procesare. Cu toate acestea, alegerea depinde în cele din urmă de utilizator și de caracteristicile de care au nevoie.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Perfecționează-te și pregătește-te pentru viitor

Peste 400 de ORE DE ÎNVĂȚARE. 14 LIMBAJE ȘI INSTRUMENTE. STATUT DE ALUNE IIIT-B.

Program de certificat avansat în Big Data de la IIIT Bangalore