Flink Vs. Kıvılcım: Flink ve Kıvılcım Arasındaki Fark [2022]

Yayınlanan: 2021-01-01

İçindekiler

Tanıtım

Günümüzde başarılı işletmelerin çoğu teknoloji alanıyla ilgilidir ve çevrimiçi olarak faaliyet göstermektedir. Tüketicilerinin faaliyetleri, her saniye yüksek hızlarda işlenmesi gereken büyük miktarda veri oluşturur ve aynı hızda sonuçlar üretir. Bu gelişmeler, akış ve toplu işleme gibi veri işleme ihtiyacını yaratmıştır.

Bununla büyük veriler çeşitli şekillerde saklanabilir, elde edilebilir, analiz edilebilir ve işlenebilir. Böylece, sürekli veri akışları veya kümeleri sorgulanabilir ve veriler alınır alınmaz koşullar hızlı bir şekilde tespit edilebilir. Apache Flink ve Apache Spark, bu amaç için oluşturulmuş açık kaynaklı platformlardır.

Ancak, kullanıcılar Flink Vs'yi incelemekle ilgilendikleri için. Spark, bu makale özelliklerindeki farklılıkları sağlar.

Apache Flink nedir?

Apache Flink, akış işleme için açık kaynaklı bir çerçevedir ve verileri dağıtılmış sistemlerde yüksek performans, kararlılık ve doğrulukla hızlı bir şekilde işler. Düşük veri gecikmesi ve yüksek hata toleransı sağlar. Flink'in önemli özelliği, verileri gerçek zamanlı olarak işleme yeteneğidir. Apache Yazılım Vakfı tarafından geliştirilmiştir.

Apache Spark nedir?

Apache Spark, çok hızlı çalışan ve büyük ölçekli veri işleme için kullanılan açık kaynaklı bir küme bilgi işlem çerçevesidir. Hız, kullanım kolaylığı ve çeşitli sektörlerdeki işletmeler arasında popüler olmasını sağlayan gelişmiş analitik üzerine inşa edilmiştir.

Başlangıçta California Üniversitesi, Berkeley tarafından geliştirildi ve daha sonra Apache Yazılım Vakfı'na bağışlandı.

Flink Vs. Kıvılcım

Hem Apache Flink hem de Apache Spark, ayrı ayrı birçok uygulamaya sahip genel amaçlı veri işleme platformlarıdır. Her ikisi de bağımsız modda kullanılabilir ve güçlü bir performansa sahiptir.

Benzer API'ler ve bileşenler gibi bazı benzerlikleri vardır, ancak veri işleme açısından birkaç farklılıkları vardır. Aşağıda verilenler, Flink Vs'yi incelerken farklılıkların listesidir. kıvılcım .

göz kırpmak Kıvılcım
  • Apache Flink'in hesaplama modeli, operatör tabanlı akış modelidir ve akış verilerini gerçek zamanlı olarak işler. Akış, SQL, mikro toplu iş ve toplu iş gibi tüm iş yükleri için akışları kullanır.
  • Flink'te toplu işleme, akış işlemenin özel bir durumu olarak kabul edilir.
  • Apache Spark'ın hesaplama modeli, mikro toplu modeli temel alır ve bu nedenle tüm iş yükleri için verileri toplu iş modunda işler. Üçüncü taraf küme yöneticileri kullanılarak çalıştırılır. Akışa hızlı toplu işleme olarak bakar. Bu, Esnek Dağıtılmış Veri Kümeleri (RDD'ler) adı verilen veri parçalarıyla yapılır.
  • Büyük canlı veri akışlarını işlemeye veya sonuçları gerçek zamanlı olarak sağlamaya ihtiyaç duyulan durumlarda Spark'ı kullanmak verimli değildir.
  • İşlemde minimum veri gecikmesi yoktur. Gerçek programlama arayüzünden bağımsız bir optimize edici ile birlikte gelir.
  • Flink'e kıyasla daha yüksek gecikme süresine sahiptir. Düşük gecikmeli yanıt verme gereksinimi varsa, artık Apache Storm gibi teknolojilere başvurmaya gerek yok.
  • Ardışık düzende yürütme nedeniyle veri işleme, Apache Spark'tan daha hızlıdır.
  • Yerel kapalı döngü operatörlerini kullanarak, Flink'te makine öğrenimi ve grafik işleme daha hızlıdır.
  • Spark'ta işler manuel olarak optimize edilir ve işlenmesi daha uzun sürer.
  • Ayrıca Spark'tan daha az API'ye sahiptir.
  • Bu durumda API'leri aramak ve kullanmak daha kolaydır.
  • Sağlanan programlama dilleri Java ve Scala'dır.
  • Java, Scala, Python ve R gibi çeşitli programlama dillerinde üst düzey API'ler sağlanır.
  • Flink, iki özel yineleme sağlar: İşlem Yineleme ve Delta Yineleme. Akış mimarisi nedeniyle verilerini yineleyebilir.
  • Çalışma zamanında kontrollü döngüsel bağımlılık grafiklerini destekleyerek, Makine Öğrenimi algoritmaları verimli bir şekilde temsil edilir.
  • Spark'taki yinelemeli işleme, sistem dışında normal for döngüleri olarak uygulanan yerel olmayan yinelemeyi temel alır ve toplu halde veri yinelemelerini destekler. Ancak her yineleme ayrı ayrı planlanmalı ve yürütülmelidir.
  • Machine Learning algoritması döngüsel bir veri akışı olmasına rağmen, veri akışı Spark'ta doğrudan bir döngüsel olmayan grafik olarak temsil edilir.
  • Genel performans, diğer veri işleme sistemleriyle karşılaştırıldığında harika. Performans, verinin yalnızca gerçekten değişen kısımlarını işlemesi talimatı verilerek daha da artırılabilir.
  • Yapılandırmadaki minimum çaba nedeniyle, Flink'in veri akışı çalışma zamanı, düşük gecikme süresi ve yüksek verim sağlayabilir. Kullanıcı, aynı algoritmaları hem akış hem de toplu modda kullanabilme avantajına da sahiptir.
  • Spark, mikro toplu işleme kullandığı için Flink'e kıyasla daha uzun sürer. Ancak mükemmel bir topluluk geçmişine sahiptir ve en olgun topluluklardan biri olarak kabul edilir.
  • Ayrıca Java'nın çöp toplayıcısından farklı olarak kendi bellek yönetim sistemine sahiptir. Belleği açıkça yöneterek bellek artışlarını ortadan kaldırabilir.
  • Spark artık otomatik bellek yönetimine sahiptir ve yapılandırılabilir bellek yönetimi sağlar. Ancak daha yeni sürümlerin bellek yönetim sistemi henüz olgunlaşmadı.
  • Apache Flink, Chandy-Lamport dağıtılmış anlık görüntülerine dayalı hata toleransı mekanizmasını takip eder. Yüksek verim oranlarını korumaya yardımcı olan ve güçlü bir tutarlılık garantisi sağlayan hafiftir.
  • Spark Streaming ile kaybolan iş kurtarılabilir ve herhangi bir ekstra kod veya yapılandırma olmadan kutudan çıkar çıkmaz tam olarak bir kez semantik sağlayabilir.
  • Pencere kriterleri, kayıt tabanlı veya herhangi bir müşteri tanımlıdır.
  • Her kaydı tam olarak bir kez işleyerek tekrarlama ortadan kalkar.
  • Spark'taki Pencere ölçütü zamana dayalıdır.
  • Burada bile, her kaydı yalnızca bir kez işleyerek çoğaltma ortadan kalkar.

Ayrıca Okuyun: Spark Proje Fikirleri ve Konuları

Çözüm

Hem Flink hem de Spark, büyük veri sorunlarına hızlı çözümler sağladıkları için teknoloji endüstrisinde popülerlik kazanmış büyük veri teknolojisi araçlarıdır. Ancak Flink Vs. Hız açısından Spark , temel mimarisi nedeniyle Flink, Spark'tan daha iyidir.

Öte yandan, Spark güçlü bir topluluk desteğine ve çok sayıda katkıda bulunana sahiptir. Her ikisinin de akış kapasitesini karşılaştırırken, Flink veri akışlarıyla ilgilendiğinden çok daha iyidir, oysa Spark bunu mikro yığınlar açısından ele alır.

Bu makale aracılığıyla, veri işlemenin temelleri ele alındı ​​ve Apache Flink ve Apache Spark'ın bir açıklaması da sağlandı. Hem Flink hem de Spark'ın özellikleri karşılaştırıldı ve kısaca açıklandı, bu da kullanıcıya işlem hızına göre net bir kazanan verdi. Bununla birlikte, seçim nihayetinde kullanıcıya ve ihtiyaç duyduğu özelliklere bağlıdır.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Kendinizi Geliştirin ve Geleceğe Hazırlanın

400+ SAAT ÖĞRENME. 14 DİL VE ARAÇLAR. IIIT-B MEZUN STATÜSÜ.
IIIT Bangalore'den Büyük Veride Gelişmiş Sertifika Programı