【Flink】Flink跟Spark Streaming的区别?

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 【4月更文挑战第17天】【Flink】Flink跟Spark Streaming的区别?

image.png

Flink 和 Spark Streaming 是两个流式数据处理框架,都在大数据领域具有重要地位。它们都具有处理实时数据的能力,但在设计理念、执行模型、容错机制等方面存在一些区别。接下来,我将详细分析 Flink 和 Spark Streaming 的区别,以及它们各自的特点和优势。

1. 执行模型

Flink:

Flink 使用了基于事件时间的流处理模型。它提供了严格的事件时间处理支持,可以处理乱序事件、延迟事件等复杂的情况。Flink 的执行模型是基于流的连续处理,可以实现精确的状态管理和事件处理,适用于对数据实时性要求较高的场景。

Spark Streaming:

Spark Streaming 使用了微批处理模型。它将实时数据流划分为一系列小的微批数据,然后使用 Spark 引擎对每个微批数据进行批量处理。Spark Streaming 的微批处理模型具有较高的吞吐量和低延迟,但可能会牺牲一些实时性。

区别:

Flink 的基于事件时间的流处理模型可以实现更精确的处理和更高的实时性,特别适用于需要处理乱序事件和延迟事件的场景。而 Spark Streaming 的微批处理模型虽然具有较高的吞吐量和较低的延迟,但在处理实时数据时可能会受到微批的影响,无法做到与 Flink 相同的精确度和实时性。

2. 容错机制

Flink:

Flink 提供了基于检查点的精确一次语义(Exactly-Once Semantics)的容错机制。它通过周期性地生成检查点来持久化流处理应用程序的状态,并在发生故障时能够精确地从检查点恢复状态,确保数据处理的准确性和一致性。

Spark Streaming:

Spark Streaming 提供了基于 RDD 的容错机制,但默认情况下只能实现至少一次语义(At-Least-Once Semantics)。在发生故障时,Spark Streaming 会丢失微批数据之间的状态,并且在重新计算时可能会产生重复的结果。

区别:

Flink 的基于检查点的精确一次语义能够确保数据处理的准确性和一致性,即使在发生故障时也能够精确地恢复状态。而 Spark Streaming 的基于 RDD 的容错机制只能实现至少一次语义,可能会产生重复的结果,并且在发生故障时需要重新计算微批数据之间的状态,导致性能下降。

3. 窗口操作

Flink:

Flink 提供了丰富的窗口操作支持,包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等多种类型的窗口。它还支持动态窗口和自定义窗口函数,能够灵活地应对不同的业务需求。

Spark Streaming:

Spark Streaming 的窗口操作相对简单,只支持滚动窗口和滑动窗口。它的窗口操作是基于微批数据的,无法实现像 Flink 那样的精确事件时间处理。

区别:

Flink 提供了更丰富和灵活的窗口操作支持,能够满足更复杂的业务需求。而 Spark Streaming 的窗口操作相对简单,局限于微批处理模型,无法做到像 Flink 那样的精确事件时间处理。

4. 运行模式

Flink:

Flink 可以在多种部署模式下运行,包括本地模式、集群模式和云服务模式。它支持灵活的资源管理和动态扩缩容,能够根据业务需求选择合适的部署方式。

Spark Streaming:

Spark Streaming 通常运行在 Spark 集群上,支持本地模式和集群模式。它的资源管理相对简单,依赖于 Spark 集群管理器来管理计算资源。

区别:

Flink 提供了更灵活和多样化的运行模式,能够适应不同的部署需求。而 Spark Streaming 则通常运行在 Spark 集群上,资源管理相对简单。

示例代码片段:

Flink:

// Flink 示例代码
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCount {
   
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
   
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
            .flatMap(new Tokenizer())
            .keyBy(0)
            .sum(1);

        counts.print();

        env.execute("WordCount");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
   
   
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
   
   
            for (String word : value.split("\\s")) {
   
   
                out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
            }
        }
    }
}
``

`

上述代码是一个简单的 Flink 流处理程序,用于统计单词出现的次数。

#### Spark Streaming:

```scala
// Spark Streaming 示例代码
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{
   
   Seconds, StreamingContext}

object WordCount {
   
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
   
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

        val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
        val words = lines.flatMap(_.split(" "))
        val wordCounts = words.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)

        wordCounts.print()

        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
    }
}

上述代码是一个简单的 Spark Streaming 程序,用于统计单词出现的次数。

总结

Flink 和 Spark Streaming 是两个流式数据处理框架,在设计理念、执行模型、容错机制等方面存在一些区别。Flink 基于事件时间的流处理模型提供了精确的事件处理和一次语义的容错保证,适用于对实时性要求较高的场景;而 Spark Streaming 的微批处理模型虽然具有较高的吞吐量和较低的延迟,但在容错和窗口操作等方面相对简单。通过示例代码片段的解释,读者可以更好地理解 Flink 和 Spark Streaming 的特点和优势,从而更加灵活地选择合适的流式数据处理框架。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 数据处理 Apache
Spark和Flink的区别是什么?如何选择?都应用在哪些行业?
【10月更文挑战第10天】Spark和Flink的区别是什么?如何选择?都应用在哪些行业?
229 1
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
105 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Spark Standalone与YARN的区别?
本文详细解析了 Apache Spark 的两种常见部署模式:Standalone 和 YARN。Standalone 模式自带轻量级集群管理服务,适合小规模集群;YARN 模式与 Hadoop 生态系统集成,适合大规模生产环境。文章通过示例代码展示了如何在两种模式下运行 Spark 应用程序,并总结了两者的优缺点,帮助读者根据需求选择合适的部署模式。
57 3
|
1月前
|
分布式计算 大数据 OLAP
AnalyticDB与大数据生态集成:Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力,将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发,分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成,构建端到端的大数据处理流水线,实现数据的实时分析和处理。
62 1
|
27天前
|
分布式计算 流计算 Spark
【赵渝强老师】Spark Streaming中的DStream
本文介绍了Spark Streaming的核心概念DStream,即离散流。DStream通过时间间隔将连续的数据流转换为一系列不连续的RDD,再通过Transformation进行转换,实现流式数据的处理。文中以MyNetworkWordCount程序为例,展示了DStream生成RDD的过程,并附有视频讲解。
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Spark Standalone与YARN的区别?
【10月更文挑战第5天】随着大数据处理需求的增长,Apache Spark 成为了广泛采用的大数据处理框架。本文详细解析了 Spark Standalone 与 YARN 两种常见部署模式的区别,并通过示例代码展示了如何在不同模式下运行 Spark 应用程序。Standalone 模式自带轻量级集群管理,适合小规模集群或独立部署;YARN 则作为外部资源管理器,能够与 Hadoop 生态系统中的其他应用共享资源,更适合大规模生产环境。文章对比了两者的资源管理、部署灵活性、扩展性和集成能力,帮助读者根据需求选择合适的部署模式。
30 1
|
3月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
1月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1060 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
23天前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
139 56