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spark与flink的区别

Spark与Flink的区别

在大数据处理领域,Spark和Flink被广泛认可为两种最受欢迎的框架。这两个框架的设计都基于分布式数据集。它们之间有很多共同之处,但也有很多不同之处。在这篇文章中,我们将讨论Spark和Flink的区别以及它们适合的不同场景。

1. 批处理和流处理支持

Spark最初被设计为批处理计算框架,但是最近也加入了流处理模块。Flink则一开始就被设计成“流优先”的框架,能够在开始处理流数据时轻松地进行批处理。

Flink的流处理方式更为灵活,能够处理有界和无界数据,并使用时间语义来跟踪告警时间。Spark的流处理则更适合于处理短暂的流数据,例如窗口操作。

2. 支持语言

Spark是由Scala编写的,因此一开始就支持Scala、Java和Python。后来又支持R语言。Flink也使用Java编写,但同时支持Scala和Python。

如果你想使用Python编写Spark应用程序,你需要使用PySpark。相比之下,Flink完全支持Python。

3. 窗口时间

在Spark中,窗口操作是依靠从事件流中消耗(消费)或使用缓冲区进行实现。而在Flink中,窗口是基于时间的,可以轻松地为事件和数据流应用时间处理语义并支持多种窗口类型,如滚动窗口和滑动窗口。

4. 数据流和数据集

Spark支持批模式和流模式。在批模式下,数据被分成一批批处理,而在流模式下,数据是连续的。然而,Spark有时需要将流数据转换为分而治之的形式来加速处理,这会导致处理时间的一些延迟。

Flink则是一个真正的流式处理框架,它的内部数据结构被设计为“流数据流”。这意味着每个事件都按照到来的顺序进行处理,而不是被分成一批批处理。

5. 灵活度和性能

在处理比较大的数据集时,Spark的性能不如Flink。Flink在处理网速度方面有明显优势,因为它没有Spark批次和数据集的限制。

然而,Spark更加灵活,能够更轻松地进行可伸缩和机器性能的扩展。此外,Spark的缓存技术对于重复计算的处理也更加高效。

6. 社区和支持

两个框架都拥有庞大的社区和大量的支持。Spark社区非常庞大,并且很容易找到支持。Flink社区虽然小,但是也在快速增长,而且也能够提供全面的支持。

综上所述,理解这两种大数据处理框架的区别非常重要。Spark强于适用于批处理,而Flink强于流处理。两者都是功能齐全、可伸缩和强大的分布式计算框架。最终,您应该按照您的需求来选择更适合你的框架。

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文章名称:《spark与flink的区别》
文章链接:https://macsishu.com/difference-between-spark-and-flink
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