大数据入门:Flink和Spark简单对比

在大数据实时处理框架上,Spark和Flink都有着强大的数据处理能力,因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析,那么两者之间有何异同呢?下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。

Spark来自Apache基金会,从2014年开始,逐步受到青睐,在常见数据处理常见当中,Spark都能起到很好的处理效果,比如批处理、流处理、交互式查询和机器学习等,相比更早的Hadoop MapReduce数据处理,Spark的数据处理性能进一步提升,高性能的数据处理和广泛的场景支持,使得Spark快速受到重视。
 

大数据入门:Flink和Spark简单对比_第1张图片


而在Spark之后,Flink的诞生,成为了Spark的强劲对手,因为早期的Spark在实时流处理等场景中面临可用性问题,而Flink作为后来者,在这一方面做了很大的改善,在很多开发者的选择当中,一度弃Spark而选Flink。

但是随着各自系统框架的进一步完善和优化,Flink和Spark对比,开始各展所长,在数据实时处理上,也各自占据了重要地位。Spark持续优化实时流处理能力,将流处理延迟降至毫秒级;而Flink也在不断创新。

在流式计算领域,同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难,这也是很多平台在搭建大数据计算框架所面临的难题。Flink和Spark各自在这个领域当中都有不俗的表现,但是从根本原理上来说,两者是基于不同模式的流处理和离线计算。

总体来说,Spark和Flink作为开源的大数据处理引擎,在大数据不断发展的大背景下,各自也在不断成熟和成长。相对来说,Spark的生态总体更完善一些,在机器学习的集成和易用性上暂时领先;而Flink在流计算上有明显优势,核心架构和模型也更透彻和灵活一些。

通过一个简单的Flink和Spark对比,我们其实可以看出,在大数据实时处理上,不管是Flink还是Spark,都有自身的存在空间,并不能完全说谁有压倒性的优势。

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