Різниця між Apache Spark та Apache Flink
Apache Spark - це обчислювальна система з відкритим кодом, розроблена Apache Software. Apache Spark дуже швидкий і його можна використовувати для широкомасштабної обробки даних. Це альтернатива існуючим широкомасштабним засобам обробки даних у галузі великих технологій передачі даних. Apache Flink - це рамка з відкритим кодом для обробки потокових програм потокових даних для високої доступності, високої продуктивності, стабільності та точності в розподілених додатках. Apache Flink забезпечує низьку затримку, високу пропускну здатність в потоковому двигуні з відмовою у випадку несправності двигуна даних або машини.
Давайте докладніше вивчимо детальніше про Apache Spark та Apache Flink:
- Spark - це система кластерних обчислень з відкритим кодом, розроблена Фондом програмного забезпечення Apache, спочатку розроблена Каліфорнійським університетом Берклі та подарована Фонду Apache пізніше, щоб зробити його відкритим кодом.
- Apache Flink - це програма з відкритим кодом, розроблена Фондом програмного забезпечення Apache. Основним компонентом Flink є движок розподіленого потоку та обробки даних, який був написаний на Java та Scala.
- Apache Spark дуже швидкий і його можна використовувати для широкомасштабної обробки даних, яка розвивається в наш час. Це стало альтернативою для багатьох існуючих широкомасштабних інструментів для обробки даних у галузі великих технологій передачі даних.
- Apache Spark можна використовувати для запуску програм у 100 разів швидше, ніж Map Reduction jobs в середовищі Hadoop, що робить це більш кращим. Іскру можна також запустити на хмарі Hadoop або Amazon AWS, створивши екземпляр Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) або автономний кластерний режим, а також отримати доступ до різних баз даних, таких як Cassandra, Amazon Dynamo DB тощо.
Порівняння «голова до голови» між Apache Spark і Apache Flink (Інфографіка)
Нижче наводиться 8 найкращих порівнянь між Apache Spark і Apache Flink
Ключові відмінності між Apache Spark і Apache Flink
- Spark - це набір інтерфейсів прикладного програмування (API) з усіх існуючих проектів, пов'язаних з Hadoop, більше 30 років. Apache Flink раніше був дослідницьким проектом під назвою Stratosphere, перш ніж змінити ім'я на Flink його творцями.
- Spark пропонує API високого рівня в різних мовах програмування, таких як Java, Python, Scala та R. У 2014 році Apache Flink була прийнята Apache Incubator Project групою Apache Projects Group.
- Spark має основні функції, такі як Spark Core, Spark SQL, MLib (машинна бібліотека), GraphX (для обробки графіків) та Spark Streaming, а Flink використовується для виконання циклічних та ітеративних процесів шляхом ітерації колекцій.
- І Apache Spark, і Apache Flink є платформами потокового потоку або обробки даних загального призначення в середовищі великих даних. Режим іскрових кластерів може використовуватися для передачі та обробки даних у різних кластерах для великомасштабних даних для швидкої та паралельної обробки.
- У режимі іскрових кластерів програми будуть працювати як окремі процеси в кластері. Flink є потужним високоефективним інструментом для пакетної роботи та процесів планування завдань.
- Компоненти кластера Spark - це Менеджер драйверів, Програма драйверів та Робочі вузли. У Flink є ще одна особливість хорошого режиму сумісності для підтримки різних проектів Apache, таких як шторм Apache та карта, зменшення завдань на його механізмі виконання для покращення продуктивності потокової передачі даних.
- У Spark є різні типи менеджерів кластерів, такі як менеджер кластерів HADOOP Пряжа, автономний режим (вже обговорювалося вище), Apache Mesos (загальний менеджер кластерів) та Kubernetes (експериментальний, який є системою з відкритим кодом для автоматизації розгортання). Flink має лише механізм обробки даних у порівнянні з Spark, який має різні основні компоненти.
- Функції компонентів іскрових кластерів мають завдання, кеш і виконавці всередині робочого вузла, де менеджер кластерів може мати декілька робочих вузлів. Архітектура Flink працює таким чином, що потоки не потрібно відкривати та закривати кожен раз.
- Spark і Flink мають управління пам’яттю. Іскра вибиває вузол, коли у нього не вистачає пам'яті, але він має відмовостійкість. Flink має інший підхід до управління пам'яттю. Flink записує на диск, коли закінчується пам'ять.
- І Apache Spark, і Apache Flink працюють з проектом Apache Kafka, розробленим LinkedIn, який також є сильним додатком для потокового передачі даних з високою відмовленістю.
- Spark може мати можливість обміну пам'яттю в різних додатках, що знаходяться в ній, тоді як Flink має чітке управління пам’яттю, що запобігає випадкові сплески, присутні в Apache Spark.
- Іскра має більше конфігураційних властивостей, тоді як Flink має менші властивості конфігурації.
- Flink може наблизити методи пакетної обробки, і Spark має уніфікований двигун, який можна запустити незалежно на вершині Hadoop, підключившись до багатьох інших менеджерів кластерів та платформ зберігання чи серверів.
- Використання мережі Apache Spark в мережі менше на початку роботи, коли воно запускається, що спричиняє деяку затримку у виконанні завдання. Apache Flink використовує мережу з самого початку, що вказує на те, що Flink ефективно використовує свій ресурс.
- Менше використання ресурсів в Apache Spark призводить до менш продуктивного використання, тоді як в Apache Flunk використання ресурсів ефективне, що робить його більш продуктивним і з кращими результатами.
Таблиця порівняння Apache Spark vs Apache Flink
| ОСНОВА ДЛЯ
ПОРІВНЯЙТЕ | Apache Spark | Apache Flink |
| Визначення | Швидкий кластер з відкритим кодом для обробки великих даних | Кластер з відкритим кодом для потокової передачі та обробки даних |
| Перевага | Більш бажаний і може використовуватися разом з багатьма проектами Apache | Flink розвивається останнім часом, є менш бажаним |
| Простота використання | Простіше викликати API та використовувати | Має менше API в порівнянні з Spark |
| Платформа | Діє за допомогою сторонніх менеджерів кластерів | Міжплатформна і підтримує більшість інтеграцій додатків |
| Загальність | Відкритий код і використовується багатьма масштабними компаніями, що базуються на даних | Відкритий код і набирає популярності останнім часом |
| Громада | Трохи більше спільноти користувачів | Спільнота повинна зростати порівняно зі Спарком |
| Дописувачі | Дуже великі учасники з відкритим кодом | Мають велику базу вкладників |
| Час виконання | Виконує процеси в 100 разів швидше, ніж Hadoop | Трохи повільніше порівняно з іскоркою |
Висновок - Apache Spark vs Apache Flink
І Apache Spark, і Apache Flink - це програми для обробки потоків даних загального призначення, де надані ними API, архітектура та основні компоненти відрізняються. Spark має декілька основних компонентів для виконання різних вимог до додатків, тоді як Flink має лише потокову передачу та обробку даних.
Залежно від вимог бізнесу, може бути обраний програмний каркас. Іскра існує з декількох років, тоді як Flink в даний час розвивається поступово в промисловості, і є шанси, що Apache Flink обійде Apache Spark.
Для інтеграції з декількома рамками Spark є більш кращим порівняно з Flink для підтримки декількох додатків у розподіленому середовищі.
Рекомендована стаття
Це керівництво щодо Apache Spark vs Apache Flink, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ-10 порівнянь, які ти повинен знати!
- Найкращі речі, які дізнаються про Apache Spark (Керівництво)
- Apache Storm vs Apache Spark - дізнайтеся 15 корисних відмінностей
- Найкращі 15 речей, які потрібно знати про MapReduce vs Spark