Флинк Против. Искра: разница между Флинком и Искрой [2022]

Опубликовано: 2021-01-01

Оглавление

Введение

Большинство успешных предприятий сегодня связаны с областью технологий и работают в Интернете. Деятельность их потребителей создает большой объем данных каждую секунду, которые необходимо обрабатывать на высоких скоростях, а также генерировать результаты с равной скоростью. Эти разработки создали потребность в обработке данных, такой как потоковая и пакетная обработка.

При этом большие данные можно хранить, собирать, анализировать и обрабатывать различными способами. Таким образом, можно запрашивать непрерывные потоки данных или кластеры, а условия можно быстро обнаруживать сразу после получения данных. Apache Flink и Apache Spark — платформы с открытым исходным кодом, созданные для этой цели.

Однако, поскольку пользователи заинтересованы в изучении Flink Vs. Spark, в этой статье представлены различия в их функциях.

Что такое Apache Flink?

Apache Flink — это платформа с открытым исходным кодом для потоковой обработки, которая быстро обрабатывает данные с высокой производительностью, стабильностью и точностью в распределенных системах. Он обеспечивает низкую задержку данных и высокую отказоустойчивость. Важной особенностью Flink является возможность обработки данных в режиме реального времени. Он был разработан Apache Software Foundation.

Что такое Apache Spark?

Apache Spark — это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом, которая работает очень быстро и используется для крупномасштабной обработки данных. Он построен на скорости, простоте использования и сложной аналитике, что сделало его популярным среди предприятий в различных секторах.

Первоначально он был разработан Калифорнийским университетом в Беркли, а затем передан в дар Apache Software Foundation.

Флинк Против. Искра

И Apache Flink, и Apache Spark являются платформами обработки данных общего назначения, которые имеют множество приложений по отдельности. Они могут как использоваться в автономном режиме, так и иметь высокую производительность.

У них есть некоторые сходства, такие как похожие API и компоненты, но у них есть несколько отличий с точки зрения обработки данных. Ниже приведен список различий при изучении Flink Vs. Искра .

Флинк	Искра
Вычислительная модель Apache Flink — это операторная модель потоковой передачи, которая обрабатывает потоковые данные в режиме реального времени. Он использует потоки для всех рабочих нагрузок, т. е. потоковой передачи, SQL, микропакетов и пакетов. Во Flink пакетная обработка рассматривается как частный случай потоковой обработки.	Вычислительная модель Apache Spark основана на модели микропакетов, поэтому она обрабатывает данные в пакетном режиме для всех рабочих нагрузок. Он управляется с помощью сторонних менеджеров кластеров. Он рассматривает потоковую передачу как быструю пакетную обработку. Это делается с помощью фрагментов данных, называемых устойчивыми распределенными наборами данных (RDD). Неэффективно использовать Spark в тех случаях, когда необходимо обрабатывать большие потоки данных в реальном времени или предоставлять результаты в режиме реального времени.
В процессе нет минимальной задержки данных. Он поставляется с оптимизатором, который не зависит от фактического интерфейса программирования.	Он имеет более высокую задержку по сравнению с Flink. Если требуется быстродействие с малой задержкой, теперь нет необходимости обращаться к таким технологиям, как Apache Storm.
Обработка данных выполняется быстрее, чем в Apache Spark, благодаря конвейерному выполнению. Благодаря использованию собственных операторов с обратной связью машинное обучение и обработка графов в Flink выполняются быстрее.	В Spark задания оптимизируются вручную, и обработка занимает больше времени.
Он также имеет меньше API, чем Spark.	В этом случае проще вызывать и использовать API.
Предоставляемые языки программирования — Java и Scala.	API высокого уровня предоставляются на различных языках программирования, таких как Java, Scala, Python и R.
Flink предоставляет две выделенные итерации — операцию Iterate и Delta Iterate. Он может повторять свои данные благодаря потоковой архитектуре. Поддерживая графы контролируемых циклических зависимостей во время выполнения, алгоритмы машинного обучения представляются эффективным образом.	Итеративная обработка в Spark основана на несобственной итерации, которая реализована как обычные циклы for вне системы и поддерживает итерации данных в пакетах. Но каждую итерацию нужно планировать и выполнять отдельно. Поток данных представлен в виде прямого ациклического графа в Spark, хотя алгоритм машинного обучения представляет собой циклический поток данных.
Общая производительность отличная по сравнению с другими системами обработки данных. Производительность можно еще больше повысить, поручив ему обрабатывать только те части данных, которые фактически изменились. Благодаря минимальным усилиям по настройке, время выполнения потоковой передачи данных Flink может обеспечить низкую задержку и высокую пропускную способность. Пользователь также имеет возможность использовать одни и те же алгоритмы как в потоковом, так и в пакетном режимах.	Spark требует больше времени для обработки по сравнению с Flink, поскольку использует микропакетную обработку. Но у него отличный опыт сообщества, и оно считается одним из самых зрелых сообществ.
Он также имеет собственную систему управления памятью, отличную от сборщика мусора Java. Он может устранить скачки памяти, явно управляя памятью.	Spark теперь имеет автоматизированное управление памятью и обеспечивает настраиваемое управление памятью. Но система управления памятью в более новых версиях еще не созрела.
Apache Flink следует механизму отказоустойчивости, основанному на распределенных моментальных снимках Chandy-Lamport. Он легкий, что помогает поддерживать высокую пропускную способность и обеспечивает надежную гарантию согласованности.	С помощью Spark Streaming потерянную работу можно восстановить, а семантику «ровно один раз» можно использовать «из коробки» без дополнительного кода или настройки.
Критерии окна основаны на записи или определяются пользователем. Дублирование устраняется за счет обработки каждой записи ровно один раз.	Критерии окна в Spark основаны на времени. Даже здесь дублирование устраняется за счет обработки каждой записи только один раз.

Читайте также: Идеи и темы проекта Spark

Заключение

И Flink, и Spark — это инструменты для работы с большими данными, которые завоевали популярность в технологической отрасли, поскольку они обеспечивают быстрое решение проблем с большими данными. Но при анализе Flink Vs. Spark с точки зрения скорости, Flink лучше, чем Spark из-за его базовой архитектуры.

С другой стороны, Spark имеет сильную поддержку сообщества и большое количество участников. При сравнении возможностей потоковой передачи обоих Flink намного лучше, поскольку он работает с потоками данных, тогда как Spark обрабатывает их с точки зрения микропакетов.

В этой статье были рассмотрены основы обработки данных, а также приведено описание Apache Flink и Apache Spark. Функции Flink и Spark были сравнены и кратко объяснены, что дало пользователю явный победитель в зависимости от скорости обработки. Однако выбор в конечном итоге зависит от пользователя и функций, которые ему требуются.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Повышай свою квалификацию и будь готов к будущему

400+ ЧАСОВ ОБУЧЕНИЯ. 14 ЯЗЫКОВ И ИНСТРУМЕНТОВ. СТАТУС ВЫПУСКНИКОВ IIIT-B.

Расширенная программа сертификации в области больших данных от IIIT Bangalore