介绍
当今大多数成功的企业都与技术领域相关并在线运营。 他们消费者的活动每秒都会产生大量数据，这些数据需要高速处理，并以同样的速度产生结果。 这些发展产生了对流和批处理等数据处理的需求。
有了这个，可以以多种方式存储、获取、分析和处理大数据。 因此，只要接收到数据，就可以查询连续的数据流或集群，并快速检测条件。 Apache Flink 和 Apache Spark 都是为此目的而创建的开源平台。
但是，由于用户有兴趣研究Flink Vs。 Spark，本文提供了它们的功能差异。
什么是 Apache Flink？
Apache Flink 是一个用于流处理的开源框架，它在分布式系统上以高性能、稳定性和准确性快速处理数据。 它提供低数据延迟和高容错能力。 Flink 的显着特点是能够实时处理数据。 它是由 Apache 软件基金会开发的。
什么是 Apache Spark？
Apache Spark 是一个开源的集群计算框架，运行速度非常快，用于大规模数据处理。 它围绕速度、易用性和复杂的分析而构建，这使其在各行各业的企业中广受欢迎。
它最初由加州大学伯克利分校开发，后来捐赠给了 Apache 软件基金会。
Flink 对比火花
Apache Flink 和 Apache Spark 都是通用数据处理平台，它们各自拥有许多应用程序。 它们都可以在独立模式下使用，并且具有强大的性能。
它们有一些相似之处，例如相似的 API 和组件，但它们在数据处理方面存在一些差异。 下面给出了检查Flink Vs时的差异列表。 火花。
| 弗林克 | 火花 |
- Apache Flink 的计算模型是基于算子的流模型，它实时处理流数据。 它对所有工作负载使用流，即流、SQL、微批处理和批处理。
- 在 Flink 中，批处理被认为是流处理的一种特殊情况。
| - Apache Spark 的计算模型基于微批处理模型，因此它以批处理模式处理所有工作负载的数据。 它通过使用第三方集群管理器进行操作。 它将流式处理视为快速批处理。 这是通过称为弹性分布式数据集 (RDD) 的数据块完成的。
- 在需要处理大量实时数据或实时提供结果的情况下，使用 Spark 效率不高。
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- 在这个过程中没有最小的数据延迟。 它带有一个独立于实际编程接口的优化器。
| - 与 Flink 相比，它具有更高的延迟。 如果有低延迟响应的需求，现在已经不需要求助于像 Apache Storm 这样的技术了。
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- 由于流水线执行，数据处理速度比 Apache Spark 快。
- 通过使用原生闭环算子，机器学习和图形处理在 Flink 中更快。
| - 在 Spark 中，作业是手动优化的，处理时间较长。
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| - 高级 API 以各种编程语言提供，例如 Java、Scala、Python 和 R。
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- Flink 提供了两个专门的迭代——操作 Iterate 和 Delta Iterate。 由于流式架构，它可以迭代其数据。
- 通过在运行时支持受控循环依赖图，机器学习算法以一种有效的方式表示。
| - Spark 中的迭代处理基于非原生迭代，在系统外部以普通的 for 循环实现，并且支持批量数据迭代。 但是每次迭代都必须单独安排和执行。
- 数据流在 Spark 中表示为直接无环图，即使机器学习算法是循环数据流。
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- 与其他数据处理系统相比，整体性能非常出色。 通过指示它仅处理实际更改的数据部分，可以进一步提高性能。
- 由于配置工作量最小，Flink 的数据流运行时可以实现低延迟和高吞吐量。 用户还可以在流式传输和批处理两种模式下使用相同的算法。
| - 与 Flink 相比，Spark 需要更长的处理时间，因为它使用微批处理。 但它拥有优秀的社区背景，被认为是最成熟的社区之一。
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- 它还有自己的内存管理系统，不同于 Java 的垃圾收集器。 它可以通过显式管理内存来消除内存峰值。
| - Spark 现在具有自动内存管理功能，并提供可配置的内存管理。 但较新版本的内存管理系统尚未成熟。
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- Apache Flink 遵循基于 Chandy-Lamport 分布式快照的容错机制。 它是轻量级的，有助于保持高吞吐率并提供强大的一致性保证。
| - 使用 Spark Streaming，可以恢复丢失的工作，并且它可以提供开箱即用的一次性语义，而无需任何额外的代码或配置。
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- 窗口标准是基于记录的或任何客户定义的。
- 通过精确地处理每条记录一次来消除重复。
| - Spark 中的窗口条件是基于时间的。
- 即使在这里，通过只处理每条记录一次来消除重复。
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另请阅读： Spark 项目理念和主题
结论
Flink 和 Spark 都是大数据技术工具，在科技行业中广受欢迎，因为它们为大数据问题提供了快速解决方案。 但是在分析Flink Vs. Spark在速度方面，Flink 比 Spark 更好，是因为它的底层架构。
另一方面，Spark 拥有强大的社区支持和大量的贡献者。 比较两者的流式处理能力，Flink 处理数据流的能力要好得多，而 Spark 处理的是微批处理。
通过本文，介绍了数据处理的基础知识，并提供了 Apache Flink 和 Apache Spark 的描述。 对 Flink 和 Spark 的特性进行了比较和简要说明，根据处理速度给用户一个明显的赢家。 但是，选择最终取决于用户和他们需要的功能。
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