Разница между Apache Spark и Apache Flink
Apache Spark - это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software. Apache Spark очень быстр и может использоваться для крупномасштабной обработки данных. Это альтернатива существующим инструментам крупномасштабной обработки данных в области технологий больших данных. Apache Flink - это платформа с открытым исходным кодом для потоковой обработки приложений потоковой передачи данных, обеспечивающая высокую доступность, высокую производительность, стабильность и точность в распределенных приложениях. Apache Flink обеспечивает низкую задержку, высокую пропускную способность в потоковом движке и отказоустойчивость в случае отказа механизма обработки данных или компьютера.
Давайте подробнее рассмотрим Apache Spark и Apache Flink:
- Spark - это инфраструктура кластерных вычислений с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation, которая первоначально была разработана Калифорнийским университетом в Беркли и была позже пожертвована Apache Foundation, чтобы сделать ее открытой.
- Apache Flink - это программная среда с открытым исходным кодом, разработанная Apache Software Foundation. Основным компонентом Flink является механизм распределенной потоковой передачи и обработки данных, написанный на Java и Scala.
- Apache Spark очень быстр и может использоваться для крупномасштабной обработки данных, которая развивается в наши дни. Это стало альтернативой для многих существующих крупномасштабных инструментов обработки данных в области технологий больших данных.
- Apache Spark можно использовать для запуска программ в 100 раз быстрее, чем задания Map Reduce в среде Hadoop, что делает это более предпочтительным. Spark также можно запустить в облаке Hadoop или Amazon AWS, создав экземпляр Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) или режим автономного кластера, а также получить доступ к различным базам данных, таким как Cassandra, Amazon Dynamo DB и т. Д.,
Сравнение лицом к лицу между Apache Spark и Apache Flink (Инфографика)
Ниже приводится сравнение 8 лучших результатов между Apache Spark и Apache Flink.
Ключевые различия между Apache Spark и Apache Flink
- Spark представляет собой набор интерфейсов прикладного программирования (API) из всех существующих проектов, связанных с Hadoop, более 30. Apache Flink ранее был исследовательским проектом под названием Stratosphere до того, как его создатели изменили название на Flink.
- Spark предоставляет высокоуровневые API на разных языках программирования, таких как Java, Python, Scala и R. В 2014 году Apache Projects Group приняла Apache Flink в качестве проекта инкубатора Apache.
- Spark имеет основные функции, такие как Spark Core, Spark SQL, MLib (Машинная библиотека), GraphX (для обработки графиков) и Spark Streaming. Flink используется для выполнения циклических и итерационных процессов путем итерации коллекций.
- Apache Spark и Apache Flink являются платформами потоковой передачи или обработки данных общего назначения в среде больших данных. Режим кластера Spark может использоваться для потоковой передачи и обработки данных в разных кластерах для крупномасштабных данных, чтобы обрабатывать их быстро и параллельно.
- В режиме Spark Cluster приложения будут работать как отдельные процессы в кластере. Flink - мощный высокопроизводительный инструмент для пакетной обработки заданий и процессов планирования заданий.
- Компонентами кластера Spark являются диспетчер драйверов, программа драйверов и рабочие узлы. Flink имеет еще одну особенность режима хорошей совместимости для поддержки различных проектов Apache, таких как Apache Storm и Map, сокращают количество заданий в своем исполнительном механизме для повышения производительности потоковой передачи данных.
- В Spark доступны различные типы менеджеров кластеров, такие как менеджер кластеров HADOOP Yarn, автономный режим (уже обсуждался выше), Apache Mesos (общий менеджер кластеров) и Kubernetes (экспериментальная система с открытым исходным кодом для развертывания автоматизации). Flink имеет только механизм обработки данных по сравнению со Spark, который имеет различные основные компоненты.
- Функции компонента кластера Spark имеют Задачи, Кэш и Исполнители внутри рабочего узла, где менеджер кластера может иметь несколько рабочих узлов. Архитектура Flink работает таким образом, что потоки не нужно открывать и закрывать каждый раз.
- Spark и Flink имеют управление в памяти. Spark аварийно завершает работу узла, когда ему не хватает памяти, но он имеет отказоустойчивость. У Flink другой подход к управлению памятью. Flink записывает на диск, когда в памяти заканчивается.
- И Apache Spark, и Apache Flink работают с проектом Apache Kafka, разработанным LinkedIn, который также является сильным приложением для потоковой передачи данных с высокой отказоустойчивостью.
- Spark может иметь возможность совместного использования памяти внутри различных приложений, в то время как Flink имеет явное управление памятью, которое предотвращает случайные всплески, присутствующие в Apache Spark.
- У Spark больше конфигурационных свойств, тогда как у Flink меньше конфигурационных.
- Flink может приблизиться к методам пакетной обработки, а Spark имеет унифицированный движок, который можно независимо запускать поверх Hadoop, подключаясь ко многим другим менеджерам кластеров и платформам хранения или серверам.
- Сетевое использование Apache Spark меньше в начале работы, когда она запускается, что вызывает некоторую задержку в выполнении работы. Apache Flink использует сеть с самого начала, что указывает на то, что Flink эффективно использует свой ресурс.
- Меньшее использование ресурсов в Apache Spark приводит к меньшей производительности, тогда как в Apache Flunk использование ресурсов эффективно, что делает его более продуктивным с лучшими результатами.
Apache Spark и Apache Flink Сравнительная таблица
| ОСНОВА ДЛЯ
СРАВНЕНИЕ | Apache Spark | Апач флинк |
| Определение | Быстрый открытый кластер для обработки больших данных | Кластер с открытым исходным кодом для потоковой передачи и обработки данных |
| предпочтение | Более предпочтительный и может использоваться вместе со многими проектами Apache | Флинк развивается в последнее время менее предпочтительным |
| Простота использования | Проще вызывать API и использовать | Имеет меньше API по сравнению со Spark |
| Платформа | Управляется с помощью сторонних кластерных менеджеров | Кроссплатформенный и поддерживает большинство приложений интеграции |
| всеобщность | Открытый исходный код и используется многими крупными компаниями, основанными на данных | Открытый исходный код и набирает популярность в последнее время |
| сообщество | Чуть больше сообщества пользователей | Сообщество должно расти по сравнению со Spark |
| Авторы | Очень большие участники с открытым исходным кодом | Иметь большую базу участников |
| Время выполнения | Запускает процессы в 100 раз быстрее, чем Hadoop | Немного медленнее по сравнению с искрой |
Вывод - Apache Spark против Apache Flink
Apache Spark и Apache Flink являются приложениями обработки потоков данных общего назначения, где предоставляемые ими API, а также архитектура и основные компоненты различны. Spark имеет несколько основных компонентов для выполнения различных требований приложений, тогда как Flink имеет только возможности потоковой передачи и обработки данных.
В зависимости от бизнес-требований можно выбрать программную среду. Spark существует уже несколько лет, в то время как Flink в настоящее время постепенно развивается в отрасли, и есть вероятность, что Apache Flink превзойдет Apache Spark.
Для интеграции с несколькими платформами Spark предпочтительнее, чем Flink, для поддержки нескольких приложений в распределенной среде.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Apache Spark против Apache Flink, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Apache Hadoop против Apache Spark | 10 лучших сравнений, которые вы должны знать!
- Лучшие вещи узнать о Apache Spark (Руководство)
- Apache Storm против Apache Spark - узнайте 15 полезных отличий
- Лучшие 15 вещей, которые нужно знать о MapReduce vs Spark