Rozdiel medzi Apache Spark a Apache Flink
Apache Spark je open-source klastrový výpočtový rámec vyvinutý spoločnosťou Apache Software. Apache Spark je veľmi rýchly a dá sa použiť na rozsiahle spracovanie dát. Je to alternatíva k existujúcim rozsiahlym nástrojom na spracovanie údajov v oblasti veľkých dátových technológií. Apache Flink je open-source framework pre spracovanie toku dátových streamovacích aplikácií pre vysokú dostupnosť, vysoký výkon, stabilitu a presnosť v distribuovaných aplikáciách. Apache Flink poskytuje nízku latenciu, vysokú priepustnosť v streamovacom stroji s toleranciou chýb v prípade zlyhania dátového motora alebo stroja.
Poďme študovať oveľa viac o Apache Spark a Apache Flink podrobne:
- Spark je platforma pre vytváranie klastrov s otvoreným zdrojovým kódom vyvinutá spoločnosťou Apache Software Foundation, ktorá bola pôvodne vyvinutá na kalifornskej univerzite v Berkeley a neskôr bola udelená spoločnosti Apache Foundation, aby sa stal otvoreným zdrojom.
- Apache Flink je otvorený softvérový rámec vyvinutý spoločnosťou Apache Software Foundation. Jadrom komponentu Flink je distribuovaný streamovací a dátový procesor, ktorý bol napísaný v jazyku Java a Scala.
- Apache Spark je veľmi rýchly a dá sa použiť na rozsiahle spracovanie dát, ktoré sa v súčasnosti vyvíjajú skvele. Stala sa alternatívou k mnohým existujúcim rozsiahlym nástrojom na spracovanie údajov v oblasti veľkých dátových technológií.
- Aplikáciu Apache Spark je možné použiť na spúšťanie programov 100-krát rýchlejšie ako úlohy Map Reduce v prostredí Hadoop, čím sa stáva výhodnejšia. Spark možno spustiť aj na cloudovom serveri Hadoop alebo Amazon AWS vytvorením inštancie Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) alebo samostatného klastrového režimu a môžu tiež pristupovať k rôznym databázam, ako sú Cassandra, Amazon Dynamo DB atď.,
Porovnanie Head to Head medzi Apache Spark a Apache Flink (infografika)
Nasleduje Top 8 Porovnanie medzi Apache Spark a Apache Flink
Kľúčové rozdiely medzi Apache Spark a Apache Flink
- Spark je sada aplikačných programovacích rozhraní (API) zo všetkých existujúcich projektov súvisiacich s Hadoop viac ako 30. Apache Flink bol predtým výskumným projektom s názvom Stratosphere, predtým ako jeho tvorcovia zmenili názov na Flink.
- Spark poskytuje API na vysokej úrovni v rôznych programovacích jazykoch, ako sú Java, Python, Scala a R. V roku 2014 bol Apache Flink prijatý spoločnosťou Apache Projects Group ako projekt Apache Incubator Project.
- Spark má základné funkcie ako Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (pre spracovanie grafov) a Spark Streaming and Flink sa používa na vykonávanie cyklických a iteračných procesov iteráciou kolekcií.
- Apache Spark aj Apache Flink sú platformy na všeobecné streamovanie alebo spracovanie údajov v prostredí veľkých dát. Režim klastra iskier sa dá použiť na streamovanie a spracovanie údajov v rôznych klastroch pre rozsiahle údaje, aby sa mohli spracovávať rýchlo a paralelne.
- V režime Spark Cluster budú aplikácie bežať ako jednotlivé procesy v klastri. Flink je silný a výkonný nástroj pre úlohy dávkového spracovania a procesy plánovania úloh.
- Komponenty klastra Spark sú Driver Manager, Driver Program a Worker Nodes. Flink má ďalšiu vlastnosť dobrého režimu kompatibility na podporu rôznych projektov Apache, ako je napríklad búrka Apache a mapové úlohy, ktoré znižujú úlohy na jeho spúšťacom nástroji na zlepšenie výkonu streamovania údajov.
- Spark má k dispozícii rôzne typy klastrových manažérov, ako je klastrový manažér HADOOP priadze, samostatný režim (už diskutovaný vyššie), Apache Mesos (všeobecný manažér klastrov) a Kubernetes (experimentálny, čo je systém s otvoreným zdrojom pre nasadenie automatizácie). Flink má v porovnaní so Sparkom, ktorý má odlišné základné komponenty, iba stroj na spracovanie údajov.
- Funkcie komponentov klastra iskier majú vo vnútri pracovného uzla úlohy, medzipamäť a spustiteľné programy, v ktorých môže mať správca klastrov viacero pracovných uzlov. Architektúra žmurknutia funguje tak, že toky sa nemusia zakaždým otvárať a zatvárať.
- Spark a Flink majú správu v pamäti. Spark havaruje uzol, keď dôjde z pamäte, ale má odolnosť proti chybám. Flink má iný prístup k správe pamäte. Keď dôjde v pamäti, zapíše sa na disk blikaním.
- Apache Spark aj Apache Flink spolupracujú s projektom Apache Kafka vyvinutým spoločnosťou LinkedIn, ktorý je tiež silnou aplikáciou na streamovanie údajov s vysokou odolnosťou proti chybám.
- Spark môže mať schopnosť zdieľania pamäte v rôznych aplikáciách, ktoré v ňom bývajú, zatiaľ čo Flink má explicitnú správu pamäte, ktorá zabraňuje občasným výkyvom v Apache Spark.
- Spark má viac konfiguračných vlastností, zatiaľ čo Flink má menej konfiguračných vlastností.
- Flink dokáže priblížiť techniky dávkového spracovania a Spark má zjednotený stroj, ktorý je možné spustiť nezávisle na vrchu Hadoop pripojením k mnohým iným správcom klastrov a úložným platformám alebo serverom.
- Sieťové použitie Apache Spark je menšie v začiatočnom čase úlohy, keď je spustená, čo spôsobuje určité oneskorenie pri vykonávaní úlohy. Apache Flink používa sieť od začiatku, čo naznačuje, že Flink efektívne využíva svoje zdroje.
- Menšie využitie zdrojov v Apache Spark spôsobuje menej produktívne, zatiaľ čo v Apache Flunk je efektívne využívanie zdrojov, vďaka čomu je produktívnejší a má lepšie výsledky.
Apache Spark vs Apache Flink Porovnávacia tabuľka
| ZÁKLAD PRE
POROVNANIE | Apache Spark | Apache Flink |
| definícia | Rýchly klaster s otvoreným zdrojom pre spracovanie veľkých dát | Klaster s otvoreným zdrojom na streamovanie a spracovanie údajov |
| prednosť | Výhodnejšie a môže byť použitý spolu s mnohými projektmi Apache | Flink sa v poslednej dobe vyvíja, je menej preferovaný |
| Jednoduchosť použitia | Ľahšie volať API a používať | Má menej rozhraní API v porovnaní s programom Spark |
| Plošina | Prevádzkuje sa pomocou manažérov klastrov tretích strán | Platforma a podporuje väčšinu integrácií aplikácií |
| všeobecnosť | Open source a používa ho mnoho veľkých spoločností založených na údajoch | Open source a nedávno získava na popularite |
| spoločenstvo | Mierne viac komunity používateľov | Spoločenstvo musí rásť v porovnaní s programom Spark |
| Prispievatelia | Veľmi veľkí prispievatelia | Majú veľkú základňu prispievateľov |
| Beh programu | Spúšťa procesy 100-krát rýchlejšie ako Hadoop | O niečo pomalšie v porovnaní so Sparkom |
Záver - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark a Apache Flink sú všeobecne použiteľné aplikácie na spracovanie dátového toku, v ktorých sa API, ktoré poskytujú, a architektúra a základné komponenty líšia. Spark má viac základných komponentov na vykonávanie rôznych požiadaviek na aplikáciu, zatiaľ čo Flink má iba kapacitu na streamovanie a spracovanie údajov.
V závislosti od obchodných požiadaviek je možné zvoliť softvérový rámec. Spark existuje už niekoľko rokov, zatiaľ čo Flink sa v súčasnosti v priemysle postupne vyvíja a existuje šanca, že Apache Flink bude Apache Spark predbiehať.
Pre integráciu do viacerých rámcov je Spark v porovnaní s Flinkom skôr preferovaný, aby podporoval viac aplikácií v distribuovanom prostredí.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca Apache Spark verzus Apache Flink, ich význam, porovnanie hlava-hlava, kľúčové rozdiely, porovnávacia tabuľka a záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 porovnaní, ktoré musíte vedieť!
- Najlepšie veci, ktoré sa naučia o Apache Spark (Sprievodca)
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučte sa 15 užitočných rozdielov
- 15 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť o MapReduce vs Spark