Spark与Flink的区别
分析&回答
(1)设计理念
1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。
2、Flink是基于事件驱动的,是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理,是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。
(2)架构方面
1、Spark在运行时的主要角色包括:Master、Worker、Driver、Executor。
2、Flink 在运行时主要包含:Jobmanager、Taskmanager和Slot。
(3)任务调度
1、Spark Streaming 连续不断的生成微小的数据批次,构建有向无环图DAG,根据DAG中的action操作形成job,每个job有根据窄宽依赖生成多个stage。
2、Flink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph,经过优化生成 JobGraph,然后提交给 JobManager进行处理,JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph,ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构,JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。
(4)时间机制
1、Spark Streaming 支持的时间机制有限,只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差, 如果产生数据堆积的话,误差则更明显。
2、flink支持三种时间机制:事件时间,注入时间,处理时间,同时支持 watermark 机制处理迟到的数据,说明Flink在处理乱序大实时数据的时候,更有优势。
(5)容错机制
1、SparkStreaming的容错机制是基于RDD的容错机制,会将经常用的RDD或者对宽依赖加Checkpoint。利用SparkStreaming的direct方式与Kafka可以保证数据输入源的,处理过程,输出过程符合exactly once。
2、Flink 则使用两阶段提交协议来保证exactly once。
(6)吞吐量与延迟
1、spark是基于微批的,而且流水线优化做的很好,所以说他的吞入量是最大的,但是付出了延迟的代价,它的延迟是秒级;
2、而Flink是基于事件的,消息逐条处理,而且他的容错机制很轻量级,所以他能在兼顾高吞吐量的同时又有很低的延迟,它的延迟能够达到毫秒级;
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