Rozdíl mezi Apache Spark a Apache Flink
Apache Spark je open-source klastrový výpočetní framework vyvinutý společností Apache Software. Apache Spark je velmi rychlý a lze jej použít pro rozsáhlé zpracování dat. Je to alternativa ke stávajícím rozsáhlým nástrojům pro zpracování dat v oblasti velkých datových technologií. Apache Flink je open-source framework pro zpracování datových proudových aplikací pro vysokou dostupnost, vysoký výkon, stabilitu a přesnost v distribuovaných aplikacích. Apache Flink poskytuje nízkou latenci, vysokou propustnost v streamovacím motoru s odolností proti chybám v případě selhání datového stroje nebo stroje.
Podívejme se podrobněji na Apache Spark a Apache Flink podrobně:
- Spark je open-source cluster computing computing framework vyvinutý Apache Software Foundation, který byl původně vyvinut University of California v Berkeley a byl darován Apache Foundation později, aby se stal open source.
- Apache Flink je softwarový rámec s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutý společností Apache Software Foundation. Jádrovou součástí Flink je distribuovaný streamovací a zpracovatelský stroj, který byl napsán v Javě a Scale.
- Apache Spark je velmi rychlý a lze jej použít pro rozsáhlé zpracování dat, které se dnes vyvíjí skvěle. Stala se alternativou pro mnoho existujících rozsáhlých nástrojů pro zpracování dat v oblasti velkých datových technologií.
- Apache Spark lze použít ke spuštění programů 100krát rychlejších než úlohy Map Reduce v prostředí Hadoop, což je výhodnější. Spark lze také spouštět v cloudu Hadoop nebo Amazon AWS vytvořením instance Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) nebo samostatného clusterového režimu a může také přistupovat k různým databázím, jako je Cassandra, Amazon Dynamo DB atd.,
Srovnání hlava-hlava mezi Apache Sparkem a Apache Flinkem (infografika)
Níže je uvedeno Top 8 Porovnání mezi Apache Spark vs Apache Flink
Klíčové rozdíly mezi Apache Spark a Apache Flink
- Spark je sada aplikačních programovacích rozhraní (API) ze všech existujících projektů souvisejících s Hadoop více než 30. Apache Flink byl dříve výzkumným projektem nazvaným Stratosphere před změnou názvu na Flink jeho tvůrci.
- Spark poskytuje API na vysoké úrovni v různých programovacích jazycích, jako jsou Java, Python, Scala a R. V roce 2014 byl Apache Flink přijat společností Apache Projects Group jako projekt Apache Incubator Project.
- Spark má základní funkce jako Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (pro zpracování grafů) a Spark Streamování a Flink se používá pro provádění cyklických a iteračních procesů iterací kolekcí.
- Apache Spark i Apache Flink jsou platformy pro všeobecné streamování nebo zpracování dat v prostředí velkých dat. Režim clusteru jisker lze použít k streamování a zpracování dat v různých klastrech pro rozsáhlá data za účelem rychlého a paralelního zpracování.
- Režim Spark Cluster bude mít aplikace spuštěné jako jednotlivé procesy v klastru. Flink je výkonný vysoce výkonný nástroj pro úlohy dávkového zpracování a procesy plánování úloh.
- Komponenty clusteru Spark jsou Driver Manager, Driver Program a Worker Nodes. Flink má další vlastnost dobrého režimu kompatibility pro podporu různých projektů Apache, jako je bouře Apache a mapové úlohy snižující výkon na jeho spouštěcím motoru, aby se zlepšil výkon streamování dat.
- Spark má k dispozici různé typy klastrových manažerů, jako je klastrový manažer HADOOP příze, samostatný režim (již diskutováno výše), Apache Mesos (generální manažer klastrů) a Kubernetes (experimentální, což je systém s otevřeným zdrojovým kódem pro nasazení automatizace). Flink má ve srovnání se Sparkem, který má různé základní komponenty, pouze modul pro zpracování dat.
- Funkce komponenty klastru jisker mají úkoly, mezipaměť a vykonavatele uvnitř pracovního uzlu, kde správce clusteru může mít více pracovních uzlů. Flink architektura pracuje tak, že toky nemusí být pokaždé otevírány a zavírány.
- Spark a Flink mají správu v paměti. Spark zhroutí uzel, když dojde nedostatek paměti, ale má odolnost proti chybám. Flink má odlišný přístup ke správě paměti. Po vyčerpání paměti se zapíše flink na disk.
- Apache Spark i Apache Flink spolupracují s projektem Apache Kafka vyvinutým společností LinkedIn, což je také silná aplikace pro datové proudy s vysokou odolností proti chybám.
- Spark může mít schopnost sdílení paměti v různých aplikacích, které v něm sídlí, zatímco Flink má explicitní správu paměti, která zabraňuje občasným špičkám v Apache Spark.
- Spark má více konfiguračních vlastností, zatímco Flink má méně konfiguračních vlastností.
- Flink může přiblížit techniky dávkového zpracování a Spark má sjednocený stroj, který lze spustit nezávisle na Hadoopu připojením k mnoha jiným správcům clusterů a platformám úložišť nebo serverům.
- Síťové využití Apache Spark je menší v počátečním čase úlohy, když je spuštěna, což způsobuje určité zpoždění při provádění úlohy. Apache Flink používá síť od začátku, což znamená, že Flink využívá svůj zdroj efektivně.
- Menší využití zdrojů v Apache Spark způsobuje méně produktivní, zatímco v Apache Flunk je efektivní využívání zdrojů, díky kterému je produktivnější s lepšími výsledky.
Apache Spark vs. Apache Flink srovnávací tabulka
| ZÁKLAD PRO
SROVNÁNÍ | Apache Spark | Apache Flink |
| Definice | Rychlý cluster s otevřeným zdrojovým kódem pro zpracování velkých dat | Klastr otevřeného zdroje pro streamování a zpracování dat |
| Přednost | Výhodnější a lze jej použít spolu s mnoha projekty Apache | Flink se v poslední době vyvíjí, je méně preferovaný |
| Snadnost použití | Snadnější volání API a použití | Má méně API ve srovnání s Sparkem |
| Plošina | Provozováno pomocí správců klastrů třetích stran | Napříč platformami a podporuje většinu integrací aplikací |
| Všeobecnost | Open source a je používán mnoha velkými datovými společnostmi | Open source a v poslední době získává na popularitě |
| Společenství | Mírně více komunity uživatelů | Komunita potřebuje růst ve srovnání se Sparkem |
| Přispěvatelé | Velmi velcí přispěvatelé s otevřeným zdrojovým kódem | Mají velkou základnu přispěvatelů |
| Doba běhu | Spouští procesy 100krát rychleji než Hadoop | O něco pomalejší než Spark |
Závěr - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark a Apache Flink jsou aplikace pro zpracování datových toků pro všeobecné účely, kde API, která poskytují, a komponenty architektury a jádra jsou odlišné. Spark má několik základních komponent, které splňují různé požadavky na aplikaci, zatímco Flink má pouze datovou proudovou kapacitu a kapacitu zpracování.
V závislosti na obchodních požadavcích lze vybrat softwarový rámec. Spark existuje od několika let, zatímco Flink se v současné době v oboru vyvíjí postupně a existuje šance, že Apache Flink předběhne Apache Spark.
Pro integraci s více kostry je Spark výhodnější než Flink, aby podporoval více aplikací v distribuovaném prostředí.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Apache Spark vs Apache Flink, jejich význam, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 srovnání, které musíte znát!
- Nejlepší věci o Apache Spark (průvodce)
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte se 15 užitečných rozdílů
- 15 nejlepších věcí, které potřebujete vědět o MapReduce vs Spark