Diferența dintre Apache Spark și Apache Flink
Apache Spark este un cadru de calcul pentru cluster open-source dezvoltat de Apache Software. Apache Spark este foarte rapid și poate fi utilizat pentru prelucrarea datelor la scară largă. Este o alternativă pentru instrumentele de prelucrare a datelor la scară largă existente în domeniul tehnologiilor de date mari. Apache Flink este un cadru open-source pentru procesarea în flux a aplicațiilor de streaming de date pentru o disponibilitate ridicată, performanță ridicată, stabilitate și acuratețe în aplicațiile distribuite. Apache Flink asigură un debit mare de latență scăzut în motorul de streaming, cu toleranță la erori în cazul unei defecțiuni a motorului de date sau a mașinii.
Să studiem mult mai multe detalii despre Apache Spark și Apache Flink:
- Spark este un cadru de calcul pentru cluster open-source dezvoltat de Apache Software Foundation, care a fost inițial dezvoltat de Universitatea din California Berkeley și a fost donat mai târziu către Apache Foundation pentru a-l face open source.
- Apache Flink este un cadru software open-source dezvoltat de Apache Software Foundation. Componenta de bază a Flink este un motor distribuit de streaming și procesare a datelor care a fost scris în Java și Scala.
- Apache Spark este foarte rapid și poate fi folosit pentru prelucrarea datelor la scară largă, care evoluează excelent în zilele noastre. A devenit o alternativă pentru multe instrumente de prelucrare a datelor la scară largă existente în domeniul tehnologiilor de date mari.
- Apache Spark poate fi folosit pentru a rula programe de 100 de ori mai repede decât lucrările Map Reduce lucrările din mediul Hadoop, făcând acest lucru mai preferabil. Spark poate fi rulat și pe cloud Hadoop sau Amazon AWS prin crearea instanței Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) sau modul de cluster autonom și poate accesa, de asemenea, diferite baze de date precum Cassandra, Amazon Dynamo DB etc.
Comparație Față-Față între Apache Spark și Apache Flink (Infografie)
Mai jos este Top 8 Comparație între Apache Spark și Apache Flink
Diferențe cheie între Apache Spark și Apache Flink
- Spark este un set de interfețe de programare a aplicațiilor (API) din toate proiectele existente legate de Hadoop mai mult de 30. Apache Flink a fost anterior un proiect de cercetare numit Stratosfera înainte de a schimba numele în Flink de către creatorii săi.
- Spark furnizează API-uri la nivel înalt în diferite limbaje de programare, cum ar fi Java, Python, Scala și R. În 2014, Apache Flink a fost acceptat ca Apache Incubator Project de Apache Projects Group.
- Spark are caracteristici de bază precum Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (pentru procesarea graficului) și Spark Streaming și Flink este utilizat pentru a efectua procese ciclice și iterative prin iterarea colecțiilor.
- Atât Apache Spark, cât și Apache Flink sunt platforme de streaming general sau de prelucrare a datelor din mediul de date mari. Modul cluster cu scânteie poate fi utilizat pentru a transmite și prelucra datele de pe diferite clustere pentru date la scară largă pentru a procesa rapid și paralel.
- Modul Spark Cluster va avea aplicații care rulează ca procese individuale în cluster. Flink este un instrument puternic și performant pentru procesarea loturilor și procesele de planificare a lucrărilor.
- Componentele clusterului Spark sunt Driver Manager, Programul Driver și Nodurile Lucrătorului. Flink are o altă caracteristică a modului de compatibilitate bun pentru a sprijini diferite proiecte Apache, cum ar fi furtuna Apache și harta, reduc lucrările pe motorul său de execuție pentru a îmbunătăți performanța fluxului de date.
- Spark are diferite tipuri de manageri de cluster disponibile, cum ar fi HADOOP Yarn manager de cluster, modul autonom (deja discutat mai sus), Apache Mesos (un manager general de cluster) și Kubernetes (experimental, care este un sistem open source pentru implementarea automatizării). Flink are doar un motor de procesare a datelor comparativ cu Spark, care are diferite componente de bază.
- Funcțiile componente ale clusterului Spark au Sarcini, memorie cache și executanți într-un nod muncitor unde un manager de cluster poate avea mai multe noduri de lucrător. Arhitectura Flink funcționează astfel încât fluxurile nu trebuie să fie deschise și închise de fiecare dată.
- Spark și Flink au un management în memorie. Spark se prăbușește cu nodul atunci când rămâne fără memorie, dar are toleranță la erori. Flink are o abordare diferită în managementul memoriei. Flink scrie pe disc când memoria se termină.
- Atât Apache Spark, cât și Apache Flink lucrează cu proiectul Apache Kafka dezvoltat de LinkedIn, care este, de asemenea, o aplicație puternică de transmisie de date cu toleranță ridicată la erori.
- Spark poate avea capacitatea de partajare a memoriei în cadrul diferitelor aplicații care se află în ea, în timp ce Flink are o gestionare explicită a memoriei care împiedică apăsările ocazionale prezente în Apache Spark.
- Spark are mai multe proprietăți de configurare, în timp ce Flink are mai puține proprietăți de configurare.
- Flink poate aproxima tehnicile de procesare a loturilor, iar Spark are un motor unificat care poate fi rulat independent în partea de sus a Hadoop prin conectarea la multe alte manageri de cluster și la platformele sau serverele de stocare.
- Utilizarea rețelei de Apache Spark este mai mică în timpul de început al lucrării atunci când este declanșat ceea ce provoacă o anumită întârziere în execuția unei lucrări. Apache Flink folosește de la început rețeaua, ceea ce indică faptul că Flink își folosește eficient resursele.
- Utilizarea mai mică a resurselor în Apache Spark provoacă mai puține productivități, în timp ce în Apache Flunk utilizarea resurselor este eficientă ceea ce o face mai productivă cu rezultate mai bune.
Tabelul de comparare Apache Spark și Apache Flink
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Scânteie Apache | Apache Flink |
| Definiție | Un cluster open source rapid pentru procesarea datelor mari | Un cluster open source pentru transmisie și procesare de date |
| Preferinţă | Mai preferat și poate fi utilizat împreună cu multe proiecte Apache | Flink evoluează recent este mai puțin preferat |
| Ușurință în utilizare | Mai ușor să apelați API-uri și să le utilizați | Are mai puține API-uri în comparație cu Spark |
| Platformă | Funcționează folosind manageri de cluster terți | Cross-platform și acceptă majoritatea integrărilor de aplicații |
| Generalitate | Sursă deschisă și este utilizat de multe companii pe scară largă bazate pe date | Open source și câștigă popularitate recent |
| Comunitate | Mai puțin comunitatea bazei de utilizatori | Comunitatea trebuie să crească în comparație cu Spark |
| Contribuabili | Colaboratori foarte mari la sursă deschisă | Au o bază mare de contribuabili |
| Durata de rulare | Se execută procesele de 100 de ori mai rapid decât Hadoop | Un pic mai lent comparativ cu Spark |
Concluzie - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark și Apache Flink sunt aplicații de procesare a fluxurilor de date cu scop general, unde API-urile furnizate de aceștia și arhitectura și componentele de bază sunt diferite. Spark are mai multe componente de bază pentru a îndeplini cerințe de aplicare diferite, în timp ce Flink are doar flux de date și capacitate de procesare.
În funcție de cerințele de afaceri, cadrul software poate fi ales. Spark există de câțiva ani, în timp ce Flink evoluează treptat în ziua de azi în industrie și există șanse ca Apache Flink să depășească Apache Spark.
Pentru a se integra cu mai multe cadre Spark este mai degrabă preferat în comparație cu Flink pentru a sprijini mai multe aplicații într-un mediu distribuit.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Apache Spark și Apache Flink, semnificația lor, Comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparații pe care trebuie să le știi!
- Cele mai bune lucruri Aflați despre Apache Spark (Ghid)
- Apache Storm vs Apache Spark - Aflați 15 diferențe utile
- Cele mai bune 15 lucruri pe care trebuie să le știi despre MapReduce vs Spark