Różnica między Apache Spark a Apache Flink
Apache Spark to środowisko obliczeniowe klastrowe typu open source opracowane przez Apache Software. Apache Spark jest bardzo szybki i może być wykorzystywany do przetwarzania danych na dużą skalę. Jest to alternatywa dla istniejących narzędzi przetwarzania danych na dużą skalę w obszarze technologii dużych zbiorów danych. Apache Flink to platforma typu open source do przetwarzania strumieniowego aplikacji do przesyłania strumieniowego danych w celu zapewnienia wysokiej dostępności, wysokiej wydajności, stabilności i dokładności w aplikacjach rozproszonych. Apache Flink zapewnia niskie opóźnienia, wysoką przepustowość w silniku strumieniowym z tolerancją na awarie w przypadku awarii silnika danych lub maszyny.
Przyjrzyjmy się szczegółowo o Apache Spark i Apache Flink:
- Spark to open-source klastrowe środowisko obliczeniowe opracowane przez Apache Software Foundation, które zostało pierwotnie opracowane przez University of California Berkeley i zostało przekazane na rzecz Apache Foundation później, aby stało się open source.
- Apache Flink to platforma oprogramowania typu open source opracowana przez Apache Software Foundation. Podstawowym składnikiem Flink jest rozproszony silnik przesyłania strumieniowego i przetwarzania danych napisany w Javie i Scali.
- Apache Spark jest bardzo szybki i może być używany do przetwarzania danych na dużą skalę, który ewoluuje obecnie świetnie. Stał się alternatywą dla wielu istniejących narzędzi do przetwarzania danych na dużą skalę w obszarze technologii dużych zbiorów danych.
- Apache Spark może być używany do uruchamiania programów 100 razy szybciej niż zadania Map Reduce w środowisku Hadoop, co czyni to bardziej preferowanym. Spark można również uruchomić w chmurze Hadoop lub Amazon AWS, tworząc instancję Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) lub samodzielny tryb klastra, a także można uzyskać dostęp do różnych baz danych, takich jak Cassandra, Amazon Dynamo DB itp.,
Porównanie bezpośrednio między Apache Spark a Apache Flink (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie Top 8 między Apache Spark a Apache Flink
Kluczowe różnice między Apache Spark a Apache Flink
- Spark to zestaw interfejsów programowania aplikacji (API) spośród wszystkich istniejących projektów związanych z Hadoop ponad 30. Apache Flink był wcześniej projektem badawczym o nazwie Stratosphere, zanim jego twórcy zmienili nazwę na Flink.
- Spark zapewnia interfejsy API wysokiego poziomu w różnych językach programowania, takich jak Java, Python, Scala i R. W 2014 r. Apache Flink został zaakceptowany przez Apache Projects Group jako Projekt Inkubatora Apache.
- Spark ma podstawowe funkcje, takie jak Spark Core, Spark SQL, MLib (biblioteka maszyn), GraphX (do przetwarzania wykresów) oraz Spark Streaming, a Flink służy do wykonywania cyklicznych i iteracyjnych procesów poprzez iterację kolekcji.
- Zarówno Apache Spark, jak i Apache Flink to platformy do przesyłania strumieniowego lub przetwarzania danych ogólnego przeznaczenia w środowisku dużych zbiorów danych. Tryb klastra Spark może być używany do przesyłania strumieniowego i przetwarzania danych w różnych klastrach dla danych na dużą skalę w celu szybkiego i równoległego przetwarzania.
- W trybie Spark Cluster aplikacje będą działać jako pojedyncze procesy w klastrze. Flink jest silnym i wydajnym narzędziem do zadań przetwarzania wsadowego i procesów planowania zadań.
- Składniki klastra Spark to Driver Manager, Driver Program i Worker Nodes. Flink ma kolejną funkcję trybu dobrej kompatybilności do obsługi różnych projektów Apache, takich jak burza Apache i mapa zmniejszająca zadania w silniku wykonawczym, aby poprawić wydajność przesyłania strumieniowego danych.
- Spark ma różne typy menedżerów klastrów, takie jak menedżer klastrów HADOOP Yarn, tryb autonomiczny (już omówiony powyżej), Apache Mesos (ogólny menedżer klastrów) i Kubernetes (eksperymentalny, który jest systemem open source do wdrażania automatyzacji). Flink ma tylko silnik przetwarzania danych w porównaniu do Spark, który ma różne podstawowe komponenty.
- Funkcje komponentu klastra Spark mają zadania, pamięć podręczną i executory w węźle procesu roboczego, w którym menedżer klastra może mieć wiele węzłów procesu roboczego. Architektura Flink działa w taki sposób, że strumienie nie muszą być otwierane i zamykane za każdym razem.
- Spark i Flink mają zarządzanie w pamięci. Spark powoduje awarię węzła, gdy zabraknie mu pamięci, ale ma odporność na awarie. Flink ma inne podejście do zarządzania pamięcią. Flink zapisuje na dysk, gdy skończy się pamięć.
- Zarówno Apache Spark, jak i Apache Flink współpracują z projektem Apache Kafka opracowanym przez LinkedIn, który jest również silną aplikacją do przesyłania danych o wysokiej odporności na uszkodzenia.
- Spark może współdzielić pamięć w różnych aplikacjach, które się w nim znajdują, natomiast Flink ma jawne zarządzanie pamięcią, które zapobiega sporadycznym skokom występującym w Apache Spark.
- Spark ma więcej właściwości konfiguracyjnych, a Flink ma mniej właściwości konfiguracyjnych.
- Flink może przybliżyć techniki przetwarzania wsadowego, a Spark ma zunifikowany silnik, który można uruchamiać niezależnie na Hadoop, łącząc się z wieloma innymi menedżerami klastrów oraz platformami lub serwerami pamięci masowej.
- Wykorzystanie sieciowe Apache Spark jest mniejsze w momencie rozpoczęcia zadania, gdy jest wyzwalane, co powoduje pewne opóźnienie w wykonywaniu zadania. Apache Flink od samego początku korzysta z sieci, co oznacza, że Flink efektywnie wykorzystuje swoje zasoby.
- Mniejsze wykorzystanie zasobów w Apache Spark powoduje mniej produktywności, podczas gdy w Apache Flunk wykorzystanie zasobów jest efektywne, co powoduje, że jest bardziej produktywny z lepszymi wynikami.
Tabela porównawcza Apache Spark vs Apache Flink
| PODSTAWA DO
PORÓWNANIE | Apache Spark | Apache Flink |
| Definicja | Szybki klaster open source do przetwarzania dużych zbiorów danych | Klaster typu open source do przesyłania strumieniowego i przetwarzania danych |
| Pierwszeństwo | Bardziej preferowany i może być używany wraz z wieloma projektami Apache | Flink ewoluuje ostatnio, jest mniej preferowany |
| Łatwość użycia | Łatwiej jest wywoływać interfejsy API i korzystać z nich | Ma mniej interfejsów API w porównaniu do Spark |
| Platforma | Obsługiwane za pomocą zewnętrznych menedżerów klastrów | Wieloplatformowy i obsługuje większość integracji aplikacji |
| Ogólność | Open source i jest używany przez wiele dużych firm opartych na danych | Open source i ostatnio zyskuje na popularności |
| Społeczność | Nieco większa baza użytkowników | Społeczność musi się rozwijać w porównaniu do Spark |
| Współtwórcy | Bardzo duzi współautorzy open source | Mają dużą bazę współpracowników |
| Czas pracy | Uruchamia procesy 100 razy szybciej niż Hadoop | Trochę wolniej w porównaniu do Spark |
Wniosek - Apache Spark vs. Apache Flink
Apache Spark i Apache Flink to aplikacje do ogólnego przetwarzania strumieni danych, w których interfejsy API przez nie dostarczane oraz architektura i podstawowe komponenty są różne. Spark ma wiele podstawowych komponentów do spełnienia różnych wymagań aplikacji, podczas gdy Flink ma tylko możliwości przesyłania danych i przetwarzania.
W zależności od wymagań biznesowych można wybrać strukturę oprogramowania. Spark istnieje od kilku lat, podczas gdy Flink ewoluuje obecnie stopniowo w branży i są szanse, że Apache Flink przejmie Apache Spark.
W celu integracji z wieloma platformami Spark jest raczej preferowany niż Flink w celu obsługi wielu aplikacji w środowisku rozproszonym.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Apache Spark vs Apache Flink, ich znaczeniu, porównaniu głowy, różnicach kluczowych, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 najlepszych porównań, które musisz znać!
- Najlepsze rzeczy do nauczenia się o Apache Spark (przewodnik)
- Apache Storm vs Apache Spark - poznaj 15 przydatnych różnic
- 15 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć o MapReduce vs. Spark