Apache Spark和Apache Flink的差別
Apache Spark是Apache軟體基金會開發的開源叢集計算架構。Apache Spark非常快，可以用于大規模資料處理。它是大資料技術領域現有大型資料處理工具的替代。Apache Flink是一個開源架構，用于資料流應用程式的流處理，在分布式應用程式中具有高可用性、高性能、穩定性和準确性。Apache Flink在流引擎中提供低延遲、高吞吐量，在資料引擎或機器故障時具有容錯能力。
讓我們更詳細地學習Apache Spark和Apache Flink:
- Spark是一個開源的叢集計算架構，由Apache軟體基金會開發，最初由加州大學伯克利分校開發，後來捐贈給Apache基金會使其開源。
- Apache Flink是Apache軟體基金會開發的一個開源軟體架構。Flink的核心元件是一個用Java和Scala編寫的分布式流媒體和資料處理引擎。
- Apache Spark非常快，可以用于大規模資料處理。它已經成為大資料技術領域許多現有大型資料處理工具的替代方案。
- 在Hadoop環境中，Apache Spark運作程式的速度比Map Reduce作業快100倍，這使其更受歡迎。Spark還可以通過建立Amazon EC2(彈性雲計算)執行個體或獨立的叢集模式運作在Hadoop或Amazon AWS雲上，還可以通路不同的資料庫，如Cassandra、Amazon Dynamo DB等。
Apache Spark與Apache Flink(資訊圖)的比較
下面是Apache Spark與Apache Flink之間最受關注的8個比較
Apache Spark和Apache Flink之間的關鍵差別
- Spark是一組應用程式程式設計接口(api)，來自所有現有的Hadoop相關項目30多個。Apache Flink之前是一個名為Stratosphere的研究項目，後來被其建立者改名為Flink。
- Spark提供了不同程式設計語言的進階api，如Java、Python、Scala和r。
- Spark具有核心特性，如Spark core、Spark SQL、MLib (Machine Library)、GraphX(用于圖形處理)，Spark流和Flink通過疊代集合來執行循環和疊代過程。
- Apache Spark和Apache Flink都是大資料環境下通用的流媒體或資料處理平台。Spark叢集模式可用于大規模資料的不同叢集上的資料流和處理，以達到快速并行處理的目的。
- Spark叢集模式将使應用程式作為叢集中的單個程序運作。Flink是一個強大的高性能工具，用于批處理作業和作業排程過程。
- Spark叢集的元件包括驅動程式管理器、驅動程式和工作節點。Flink的另一個特性是良好的相容性模式，可以支援不同的Apache項目，比如Apache storm和map reduce作業，進而提高資料流性能。
- Spark提供了不同類型的叢集管理器，如HADOOP紗線叢集管理器、獨立模式(上面已經讨論過)、Apache Mesos(通用叢集管理器)和Kubernetes(用于自動化部署的開放源碼系統)。與擁有不同核心元件的Spark相比，Flink隻有資料處理引擎。
- Spark叢集元件函數在一個工作節點中包含任務、緩存和執行器，其中一個叢集管理器可以有多個工作節點。Flink架構的工作方式是這樣的，即不需要每次都打開或關閉流。
- Spark和Flink有記憶體管理。當節點耗盡記憶體但具有容錯能力時，Spark将導緻該節點崩潰。Flink有一種不同的記憶體管理方法。當記憶體耗盡時，Flink寫磁盤。
- Apache Spark和Apache Flink都與LinkedIn開發的Apache Kafka項目合作，這也是一個強大的資料流應用程式，具有很高的容錯性。
- Spark可以在駐留在它的不同應用程式中共享記憶體，而Flink有顯式的記憶體管理，可以防止Apache Spark中出現偶爾的峰值。
- Spark具有更多的配置屬性，而Flink的配置屬性較少。
- Flink可以近似于批處理技術，Spark有統一的引擎，可以通過連接配接許多其他叢集管理器和存儲平台或伺服器在Hadoop上獨立運作。
- 在作業的開始時間，Apache Spark的網絡使用率較低，當它被觸發時，會導緻作業執行的一些延遲。Apache Flink從一開始就使用網絡，說明Flink有效地利用了它的資源。
- 在Apache Spark中，資源使用率越低，生産效率越低;而在Apache中，資源使用率越低，生産效率越高，結果越好。
Apache Spark與Apache Flink比較表
結論- Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark和Apache Flink都是通用的資料流處理應用程式，它們提供的api、體系結構和核心元件都不同。Spark有多個核心元件來執行不同的應用程式需求，而Flink隻有資料流和處理能力。根據業務需求，可以選擇軟體架構。Spark已經存在了幾年，而Flink在當今的行業中正在逐漸發展，Apache Flink有可能取代Apache Spark。與Flink相比，Spark更适合與多個架構內建，以支援分布式環境中的多個應用程式。