【大数据】Flink与Spark的对比：Flink和Spark的区别[2023]

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Flink Vs. Spark: Difference Between Flink and Spark [2023]

介绍

如今，大多数成功的企业都与技术领域有关，并在网上运营。他们的消费者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。这些发展产生了对数据处理（如流处理和批处理）的需求。

有了这个，大数据可以通过多种方式进行存储、获取、分析和处理。因此，一旦接收到数据，就可以查询连续的数据流或集群，并且可以快速检测条件。Apache Flink和Apache Spark都是为此目的创建的开源平台。

然而，由于用户对研究Flink Vs Spark感兴趣，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、高稳定性和高准确性快速处理数据。它提供了低数据延迟和高容错性。Flink的显著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，工作速度非常快，用于大规模数据处理。它以速度、易用性和复杂的分析为基础，这使它在各个行业的企业中都很受欢迎。

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与Spark

Apache Flink和Apache Spark都是通用数据处理平台，它们各自有许多应用程序。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，例如类似的API和组件，但在数据处理方面有几个不同之处。以下是在检查Flink与Spark时的差异列表。

Flink	Spark
Apache Flink的计算模型是基于运营商的流媒体模型，它实时处理流媒体数据。它将流用于所有工作负载，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。它是通过使用第三方集群管理器来操作的。它将流视为快速的批处理。这是通过称为弹性分布式数据集（RDD）的数据块来完成的在需要处理大量实时数据流或实时提供结果的情况下，使用Spark是无效的。
进程中没有最小数据延迟。它附带了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。如果需要低延迟响应，那么现在就不再需要使用Apache Storm这样的技术了。
由于流水线执行，数据处理速度比Apache Spark快通过使用本地闭环算子，Flink中的机器学习和图形处理速度更快。	在Spark中，作业是手动优化的，处理时间更长。
它的API也比Spark少。	在这种情况下，调用和使用API更容易。
提供的编程语言有Java和Scala。	高级API以各种编程语言提供，如Java、Scala、Python和R。
Flink提供了两个专门的迭代——操作迭代和增量迭代。由于流式结构，它可以迭代数据。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本机迭代，对于系统外的循环，该迭代是正常实现的，并且它支持批量的数据迭代。但每次迭代都必须单独安排和执行在Spark中，数据流被表示为直接非循环图，即使机器学习算法是循环数据流。
与其他数据处理系统相比，整体性能非常好。通过指示它只处理实际更改的数据部分，可以进一步提高性能。由于在配置方面的工作量最小，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中使用相同的算法。	与Flink相比，Spark需要更长的时间来处理，因为它使用微批处理。但它有着良好的社区背景，被认为是最成熟的社区之一。
它还有自己的内存管理系统，与Java的垃圾收集器不同。它可以通过显式管理内存来消除内存峰值。	Spark现在具有自动化的内存管理功能，并提供可配置的内存管理。但新版本的内存管理系统尚未成熟。
Apache Flink遵循基于Chandy Lamport分布式快照的容错机制。它重量轻，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，并且它可以开箱即用地提供一次语义，而无需任何额外的代码或配置。
窗口条件是基于记录或任何客户定义的通过对每条记录进行一次精确处理，可以消除重复。	Spark中的Window条件是基于时间的即使在这里，也可以通过只处理一次每个记录来消除重复。