介紹
當今大多數成功的企業都與技術領域相關並在線運營。 他們消費者的活動每秒都會產生大量數據，這些數據需要高速處理，並以同樣的速度產生結果。 這些發展產生了對流和批處理等數據處理的需求。
有了這個，可以以多種方式存儲、獲取、分析和處理大數據。 因此，只要接收到數據，就可以查詢連續的數據流或集群，并快速檢測條件。 Apache Flink 和 Apache Spark 都是為此目的而創建的開源平台。
但是，由於用戶有興趣研究Flink Vs。 Spark，本文提供了它們的功能差異。
什麼是 Apache Flink？
Apache Flink 是一個用於流處理的開源框架，它在分佈式系統上以高性能、穩定性和準確性快速處理數據。 它提供低數據延遲和高容錯能力。 Flink 的顯著特點是能夠實時處理數據。 它是由 Apache 軟件基金會開發的。
什麼是 Apache Spark？
Apache Spark 是一個開源的集群計算框架，運行速度非常快，用於大規模數據處理。 它圍繞速度、易用性和復雜的分析而構建，這使其在各行各業的企業中廣受歡迎。
它最初由加州大學伯克利分校開發，後來捐贈給了 Apache 軟件基金會。
Flink 對比火花
Apache Flink 和 Apache Spark 都是通用數據處理平台，它們各自擁有許多應用程序。 它們都可以在獨立模式下使用，並且具有強大的性能。
它們有一些相似之處，例如相似的 API 和組件，但它們在數據處理方面存在一些差異。 下面給出了檢查Flink Vs時的差異列表。 火花。
| 弗林克 | 火花 |
- Apache Flink 的計算模型是基於算子的流模型，它實時處理流數據。 它對所有工作負載使用流，即流、SQL、微批處理和批處理。
- 在 Flink 中，批處理被認為是流處理的一種特殊情況。
| - Apache Spark 的計算模型基於微批處理模型，因此它以批處理模式處理所有工作負載的數據。 它通過使用第三方集群管理器進行操作。 它將流式處理視為快速批處理。 這是通過稱為彈性分佈式數據集 (RDD) 的數據塊完成的。
- 在需要處理大量實時數據或實時提供結果的情況下，使用 Spark 效率不高。
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- 在這個過程中沒有最小的數據延遲。 它帶有一個獨立於實際編程接口的優化器。
| - 與 Flink 相比，它具有更高的延遲。 如果有低延遲響應的需求，現在已經不需要求助於像 Apache Storm 這樣的技術了。
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- 由於流水線執行，數據處理速度比 Apache Spark 快。
- 通過使用原生閉環算子，機器學習和圖形處理在 Flink 中更快。
| - 在 Spark 中，作業是手動優化的，處理時間較長。
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| - 高級 API 以各種編程語言提供，例如 Java、Scala、Python 和 R。
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- Flink 提供了兩個專門的迭代——操作 Iterate 和 Delta Iterate。 由於流式架構，它可以迭代其數據。
- 通過在運行時支持受控循環依賴圖，機器學習算法以一種有效的方式表示。
| - Spark 中的迭代處理基於非原生迭代，在系統外部以普通的 for 循環實現，並且支持批量數據迭代。 但是每次迭代都必須單獨安排和執行。
- 數據流在 Spark 中表示為直接無環圖，即使機器學習算法是循環數據流。
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- 與其他數據處理系統相比，整體性能非常出色。 通過指示它僅處理實際更改的數據部分，可以進一步提高性能。
- 由於配置工作量最小，Flink 的數據流運行時可以實現低延遲和高吞吐量。 用戶還可以在流式傳輸和批處理兩種模式下使用相同的算法。
| - 與 Flink 相比，Spark 需要更長的處理時間，因為它使用微批處理。 但它擁有優秀的社區背景，被認為是最成熟的社區之一。
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- 它還有自己的內存管理系統，不同於 Java 的垃圾收集器。 它可以通過顯式管理內存來消除內存峰值。
| - Spark 現在具有自動內存管理功能，並提供可配置的內存管理。 但較新版本的內存管理系統尚未成熟。
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- Apache Flink 遵循基於 Chandy-Lamport 分佈式快照的容錯機制。 它是輕量級的，有助於保持高吞吐率並提供強大的一致性保證。
| - 使用 Spark Streaming，可以恢復丟失的工作，並且它可以提供開箱即用的一次性語義，而無需任何額外的代碼或配置。
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- 窗口標準是基於記錄的或任何客戶定義的。
- 通過精確地處理每條記錄一次來消除重複。
| - Spark 中的窗口條件是基於時間的。
- 即使在這裡，通過只處理每條記錄一次來消除重複。
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另請閱讀： Spark 項目理念和主題
結論
Flink 和 Spark 都是大數據技術工具，在科技行業中廣受歡迎，因為它們為大數據問題提供了快速解決方案。 但是在分析Flink Vs. Spark在速度方面，Flink 比 Spark 更好，是因為它的底層架構。
另一方面，Spark 擁有強大的社區支持和大量的貢獻者。 比較兩者的流式處理能力，Flink 處理數據流的能力要好得多，而 Spark 處理的是微批處理。
通過本文，介紹了數據處理的基礎知識，並提供了 Apache Flink 和 Apache Spark 的描述。 對 Flink 和 Spark 的特性進行了比較和簡要說明，根據處理速度給用戶一個明顯的贏家。 但是，選擇最終取決於用戶和他們需要的功能。
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