park和Flink有什么不同

這篇文章主要介紹“park和Flink有什么不同”，在日常操作中，相信很多人在park和Flink有什么不同問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”park和Flink有什么不同”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

Spark簡介

Spark是基于內存的計算框架，計算速度非?？?。如果想要對接外部的數據，比如HDFS讀取數據，需要事先搭建一個Hadoop 集群。Apache  Spark是一個開源集群運算框架，相對于Hadoop的MapReduce會在運行完工作后將中介數據存放到磁盤中，Spark使用了存儲器內運算技術，能在數據尚未寫入硬盤時即在存儲器內分析運算。

Flink簡介

Flink 是一個針對流數據和批數據的分布式處理引擎。它主要是由 Java 代碼實現。目前主要還是依靠開源社區的貢獻而發展。對 Flink  而言，其所要處理的主要場景就是流數據，批數據只是流數據的一個極限特例而已。再換句話說，Flink 會把所有任務當成流來處理，這也是其最大的特點。Flink  可以支持本地的快速迭代，以及一些環形的迭代任務。

Flink 和 Spark 對比

Spark和Flink都支持批處理和流處理，接下來讓我們對這兩種流行的數據處理框架在各方面進行對比。首先，這兩個數據處理框架有很多相同點。

• 都基于內存計算;

• 都有統一的批處理和流處理APl，都支持類似SQL的編程接口;

• 都支持很多相同的轉換操作，編程都是用類似于Scala Collection APl的函數式編程模式;

• 都有完善的錯誤恢復機制;

• 都支持Exactly once的語義一致性。

當然，它們的不同點也是相當明顯，我們可以從4個不同的角度來看。

• 從流處理的角度來講，Spark基于微批量處理，把流數據看成是一個個小的批處理數據塊分別處理，所以延遲性只能做到秒級。而Flink基于每個事件處理，每當有新的數據輸入都會立刻處理，是真正的流式計算，支持毫秒級計算。由于相同的原因，Spark只支持基于時間的窗口操作(處理時間或者事件時間)，而Flink支持的窗口操作則非常靈活，不僅支持時間窗口，還支持基于數據本身的窗口，開發者可以自由定義想要的窗口操作。

• 從SQL 功能的角度來講，Spark和Flink分別提供SparkSQL和Table  APl提供SQL交互支持。兩者相比較，Spark對SQL支持更好，相應的優化、擴展和性能更好，而Flink在SQL支持方面還有很大提升空間。

• 從迭代計算的角度來講，Spark對機器學習的支持很好，因為可以在內存中緩存中間計算結果來加速機器學習算法的運行。但是大部分機器學習算法其實是一個有環的數據流，在Spark中，卻是用無環圖來表示。而Flink支持在運行時間中的有環數據流，從而可以更有效的對機器學習算法進行運算。

• 從相應的生態系統角度來講，Spark  的社區無疑更加活躍。Spark可以說有著Apache旗下最多的開源貢獻者，而且有很多不同的庫來用在不同場景。而Flink由于較新，現階段的開源社區不如Spark活躍，各種庫的功能也不如Spark全面。但是Flink還在不斷發展，各種功能也在逐漸完善。

如何選擇Spark和Flink

對于以下場景，你可以選擇 Spark。

• 數據量非常大而且邏輯復雜的批數據處理，并且對計算效率有較高要求(比如用大數據分析來構建推薦系統進行個性化推薦、廣告定點投放等);

• 基于歷史數據的交互式查詢，要求響應較快;

• 基于實時數據流的數據處理，延遲性要求在在數百毫秒到數秒之間。

到此，關于“park和Flink有什么不同”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！