บทนำ Apache Flink คืออะไร? Apache Spark คืออะไร? ฟลิงค์ vs. Spark บทสรุป บทนำ ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่ในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับสาขาเทคโนโลยีและดำเนินการทางออนไลน์ กิจกรรมของผู้บริโภคสร้างข้อมูลปริมาณมากทุกวินาทีที่ต้องประมวลผลด้วยความเร็วสูง รวมทั้งสร้างผลลัพธ์ที่ความเร็วเท่ากัน การพัฒนาเหล่านี้ได้สร้างความจำเป็นในการประมวลผลข้อมูล เช่น การประมวลผลแบบสตรีมและแบบแบตช์
ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลขนาดใหญ่จึงสามารถจัดเก็บ รับ วิเคราะห์ และประมวลผลได้หลายวิธี ดังนั้น สามารถสอบถามสตรีมข้อมูลหรือคลัสเตอร์อย่างต่อเนื่อง และสามารถตรวจพบเงื่อนไขได้อย่างรวดเร็ว ทันทีที่ได้รับข้อมูล Apache Flink และ Apache Spark เป็นทั้งแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากผู้ใช้สนใจศึกษา Flink Vs. Spark บทความนี้แสดงความแตกต่างในคุณสมบัติต่างๆ
Apache Flink คืออะไร? Apache Flink เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการประมวลผลสตรีมและประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็วด้วยประสิทธิภาพ ความเสถียร และความแม่นยำสูงบนระบบแบบกระจาย ให้เวลาแฝงของข้อมูลต่ำและมีความทนทานต่อความผิดพลาดสูง คุณสมบัติที่สำคัญของ Flink คือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ได้รับการพัฒนาโดย Apache Software Foundation
Apache Spark คืออะไร? Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลคลัสเตอร์โอเพนซอร์สที่ทำงานเร็วมากและใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ สร้างขึ้นจากความเร็ว ความสะดวกในการใช้งาน และการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้เป็นที่นิยมในหมู่องค์กรในภาคส่วนต่างๆ
เดิมได้รับการพัฒนาโดย University of California, Berkeley และต่อมาได้บริจาคให้กับ Apache Software Foundation
ฟลิงค์ ปะทะ Spark ทั้ง Apache Flink และ Apache Spark เป็นแพลตฟอร์มประมวลผลข้อมูลเอนกประสงค์ที่มีแอปพลิเคชันจำนวนมากแยกกัน ใช้ได้ทั้งในโหมดสแตนด์อโลนและมีประสิทธิภาพดีเยี่ยม
มีความคล้ายคลึงกันบางอย่าง เช่น API และส่วนประกอบที่คล้ายกัน แต่มีความแตกต่างหลายประการในแง่ของการประมวลผลข้อมูล รับด้านล่างเป็นรายการความแตกต่างเมื่อตรวจสอบ Flink Vs จุดประกาย .
Flink Spark โมเดลการคำนวณของ Apache Flink คือโมเดลการสตรีมแบบอิงตามผู้ให้บริการ และประมวลผลข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ มันใช้สตรีมสำหรับปริมาณงานทั้งหมด เช่น การสตรีม SQL ไมโครแบตช์ และแบทช์ ใน Flink การประมวลผลแบบแบตช์ถือเป็นกรณีพิเศษของการประมวลผลสตรีม โมเดลการคำนวณของ Apache Spark ใช้โมเดลไมโครแบทช์ ดังนั้นมันจึงประมวลผลข้อมูลในโหมดแบตช์สำหรับปริมาณงานทั้งหมด ดำเนินการโดยใช้ตัวจัดการคลัสเตอร์บุคคลที่สาม มองว่าการสตรีมเป็นการประมวลผลแบบแบตช์ที่รวดเร็ว สิ่งนี้ทำได้ด้วยกลุ่มของข้อมูลที่เรียกว่า Resilient Distributed Datasets (RDDs) การใช้ Spark นั้นไม่มีประสิทธิภาพในกรณีที่จำเป็นต้องประมวลผลสตรีมข้อมูลสดจำนวนมาก หรือให้ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ไม่มีเวลาแฝงของข้อมูลขั้นต่ำในกระบวนการ มันมาพร้อมกับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่ขึ้นอยู่กับส่วนต่อประสานการเขียนโปรแกรมจริง มีเวลาแฝงสูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ Flink หากมีความต้องการการตอบสนองที่มีเวลาแฝงต่ำ ก็ไม่จำเป็นที่จะต้องหันไปใช้เทคโนโลยีอย่าง Apache Storm อีกต่อไป การประมวลผลข้อมูลเร็วกว่า Apache Spark เนื่องจากการดำเนินการแบบไปป์ไลน์ ด้วยการใช้ตัวดำเนินการลูปปิดดั้งเดิม การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลกราฟจะเร็วขึ้นใน Flink ใน Spark งานจะได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วยตนเองและใช้เวลาในการประมวลผลนานขึ้น นอกจากนี้ยังมี API ที่น้อยกว่า Spark ในกรณีนี้จะเรียกและใช้ API ได้ง่ายขึ้น ภาษาโปรแกรมที่มีให้คือ Java และ Scala API ระดับสูงมีให้ในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Java, Scala, Python และ R Flink มีการวนซ้ำเฉพาะสองครั้ง - การดำเนินการ Iterate และ Delta Iterate สามารถทำซ้ำข้อมูลได้เนื่องจากสถาปัตยกรรมการสตรีม ด้วยการสนับสนุนกราฟการพึ่งพาแบบวนรอบที่มีการควบคุมในเวลาทำงาน อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกแสดงอย่างมีประสิทธิภาพ การประมวลผลแบบวนซ้ำใน Spark นั้นอิงจากการวนซ้ำที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาซึ่งถูกนำไปใช้ตามปกติสำหรับลูปนอกระบบ และรองรับการวนซ้ำข้อมูลเป็นแบทช์ แต่การทำซ้ำแต่ละครั้งจะต้องมีการกำหนดเวลาและดำเนินการแยกกัน การไหลของข้อมูลจะแสดงเป็นกราฟ acyclic โดยตรงใน Spark แม้ว่าอัลกอริธึม Machine Learning จะเป็นการไหลของข้อมูลแบบวนซ้ำ ประสิทธิภาพโดยรวมนั้นยอดเยี่ยมเมื่อเทียบกับระบบประมวลผลข้อมูลอื่นๆ ประสิทธิภาพสามารถเพิ่มขึ้นได้อีกโดยสั่งให้ประมวลผลเฉพาะส่วนของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงจริงเท่านั้น เนื่องจากความพยายามขั้นต่ำในการกำหนดค่า รันไทม์การสตรีมข้อมูลของ Flink สามารถบรรลุความหน่วงแฝงต่ำและปริมาณงานสูง ผู้ใช้ยังได้รับประโยชน์จากการใช้อัลกอริธึมเดียวกันทั้งในโหมดสตรีมมิงและแบทช์ Spark ใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่าเมื่อเทียบกับ Flink เนื่องจากใช้การประมวลผลแบบไมโครแบทช์ แต่มีภูมิหลังของชุมชนที่ยอดเยี่ยม และถือว่าเป็นหนึ่งในชุมชนที่เติบโตเต็มที่ที่สุด นอกจากนี้ยังมีระบบจัดการหน่วยความจำของตัวเอง ซึ่งแตกต่างจากตัวรวบรวมขยะของ Java มันสามารถขจัดหน่วยความจำแหลมโดยการจัดการหน่วยความจำอย่างชัดเจน ตอนนี้ Spark มีการจัดการหน่วยความจำอัตโนมัติและให้การจัดการหน่วยความจำที่กำหนดค่าได้ แต่ระบบจัดการหน่วยความจำของเวอร์ชันใหม่กว่ายังไม่ครบกำหนด Apache Flink ปฏิบัติตามกลไกความทนทานต่อข้อผิดพลาดโดยอิงจากสแน็ปช็อตแบบกระจายของ Chandy-Lamport มันมีน้ำหนักเบา ซึ่งช่วยรักษาอัตราปริมาณงานสูงและให้การรับประกันความสม่ำเสมอที่แข็งแกร่ง Spark Streaming ช่วยให้สามารถกู้คืนงานที่สูญหายได้ และสามารถส่งมอบความหมายทันทีที่แกะออกจากกล่องโดยไม่ต้องใช้โค้ดหรือการกำหนดค่าเพิ่มเติม เกณฑ์หน้าต่างเป็นไปตามเรกคอร์ดหรือกำหนดโดยลูกค้า การทำซ้ำจะถูกกำจัดโดยการประมวลผลทุกระเบียนเพียงครั้งเดียว เกณฑ์หน้าต่างใน Spark นั้นอิงตามเวลา แม้แต่ที่นี่ การทำซ้ำก็ถูกกำจัดโดยการประมวลผลทุกระเบียนเพียงครั้งเดียว
อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดและหัวข้อของโครงการ Spark
บทสรุป ทั้ง Flink และ Spark เป็นเครื่องมือเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าที่ได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี เนื่องจากมีโซลูชันที่รวดเร็วสำหรับปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่ แต่เมื่อวิเคราะห์ Flink Vs. จุดประกาย ในแง่ของความเร็ว Flink ดีกว่า Spark เนื่องจากสถาปัตยกรรมพื้นฐาน
ในทางกลับกัน Spark ได้รับการสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งแกร่งและมีผู้สนับสนุนจำนวนมาก เมื่อเปรียบเทียบความสามารถในการสตรีมของทั้งคู่ Flink ดีกว่ามากเมื่อเทียบกับสตรีมข้อมูล ในขณะที่ Spark จัดการกับมันในแง่ของไมโครแบตช์
บทความนี้ครอบคลุมถึงพื้นฐานของการประมวลผลข้อมูล และยังมีคำอธิบายของ Apache Flink และ Apache Spark ด้วย คุณสมบัติของทั้ง Flink และ Spark ถูกเปรียบเทียบและอธิบายสั้น ๆ ทำให้ผู้ใช้เป็นผู้ชนะที่ชัดเจนตามความเร็วในการประมวลผล อย่างไรก็ตาม ทางเลือกสุดท้ายขึ้นอยู่กับผู้ใช้และคุณสมบัติที่พวกเขาต้องการ
หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
พัฒนาตัวเองและเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมง 14 ภาษาและเครื่องมือ สถานะศิษย์เก่า IIIT-B
โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงด้าน Big Data จาก IIIT Bangalore
