在大数据计算领域，先后出现了Hadoop、Spark、Storm、Flink等多个计算框架，并且每每当一个新兴计算引擎出现，大家就忍不住拿来与早期的计算引擎进行对比。然后就会出现诸如Flink会取代Spark吗，Flink和Spark哪个好等等的问题讨论。今天我们就来聊聊大数据框架之间的竞争。 作为目前应用最广泛的大数据框架之一，Spark一直以来是受到多方的青睐的，而随着2015年Flink框架
Flink vs Spark Apache Spark和Flink都是下一代大数据工具抢占业界关注的焦点。两者都提供与Hadoop和NoSQL数据库的本机连接，并且可以处理HDFS数据。两者都是几个大数据的好方法问题。但由于其底层架构，Flink比Spark更快。Apache Spark是Apache存储库中最活跃的组件。Spark拥有非常强大的社区支持，并且
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2023-06-21 11:54:22
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前言 一些处理框架可同时处理批处理和流处理工作负载。这些框架可以用相同或相关的组件和API处理两种类型的数据，借此让不同的处理需求得以简化。这一特性主要是由Spark和Flink实现的，下文将介绍这两种框架。 实现这样的功能重点在于两种不同处理模式如何进行统一，以及要对固定和不固定数据集之间的关系进行何种假设。虽然侧重于某一种处理类型的项目会更好地满足具体用例的要求，但混合框架意在提供一种数据处理
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2023-06-19 06:57:35
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实时处理（流处理）结论Spark和Flink的数据源最好都是Kafka等消息队列，这样才能更好的保证Exactly-Once（精准一次）；作为流处理框架，Flink是当前最优秀的实时处理框架，并处于飞速发展的状态中；Spark社区活跃度高，生态圈庞大，Spark-Streaming技术成熟稳定，且Spark是批处理框架中使用最为广泛的框架，如果需要批处理的情况下，批处理和流处理都是用Spark，可
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2023-07-12 03:11:05
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新一代Flink计算引擎（1） Flink概述目前开源大数据计算引擎有很多的选择，比如流处理有Storm、Samza、Flink、Spark等，批处理有Spark、Hive、Pig、Flink等。既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark。 虽然Spark和Flink都支持流计算，但Spark是基于批来模拟流的计算，而Flink则完
Spark缺点 无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming,Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所提
大数据处理引擎Spark与Flink对比大数据技术正飞速地发展着，催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎，无论是Hadoop、Storm，还是后来的Spark、Flink。然而，毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景，也就说明不可能有任何
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2023-07-14 17:09:02
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在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。1. Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API情况如下：Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：2. Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connecto
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2023-08-29 16:57:17
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一、引言随着大数据的普及，出现了许多的的流式处理框架，比如我们常用的Spark，Flink，Storm以及Samza，这里主要列举Spark和Flink的区别。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spark自2014年以来迅速普及。它提供了一个适用常见数据处理场景的统一引擎
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2023-07-30 13:57:20
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【背景】在flink和spark中，都有akka和netty的身影出现，对比着看能加深理解akka和netty在flink和spark中的作用 Flink：Flink内部节点之间的通信是用Akka，比如JobManager和TaskManager之间的通信（例如jm发送task给tm就是用akka）。而operator之间的数据传输是利用Netty。Spark：1.6版本之前Spark的通信机制
Spark缺点 无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming, Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所
http://m.elecfans.com/article/885471.html1,技术理念不同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。 而Flink是基于事件驱动的，它是一个面向流的处理框架, 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
前言丑话说在前面，笔者无意于撩拨 Flink 和 Spark 两个群体的矛盾，社区间取长补短也好，互相抄袭也好，都不是个事，关键在于用户群体的收益。在各种会上，经常会被问到 Spark 和 Flink 的区别，如何取舍？下面从数据模型、运行时架构、调度、时延和吞吐、反压、状态存储、SQL 扩展性、生态、适用场景等方面来逐一分析。1. 数据模型Spark 的数据模型Spark 最早采用 RDD 模型
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2023-08-18 16:52:46
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15 | 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming我前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过HDFS存储在磁盘上，使用MapReduce或者Spark这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时
经常有粉丝问我该选flink和spark streaming？业务选型对新手来说是件非常困难的事情，对于经验丰富又经常思考的人来说就很简单。选型的时候个人准备知识：1.深入了解框架。2.深入了解框架的周边生态。3.深入了解你自己的业务场景。就拿flink和spark streaming来说吧，要是理解其设计灵感就会很简单的理解该选谁：spark 是做批处理起家，然后以微批的形式开创了流处理。使用场
流处理的几个流派在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。4.2Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API pk如下所示： Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connectors如下所示： Flink支持的C
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2023-07-26 10:56:43
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虽然企业部署Hadoop大数据系统的最终目的是进行“性感”的分析应用，但是大多数企业距离这一目标还很远很远。根据IDC发布的Hadoop-MapReduce软件生态系统预测报告，Hadoop市场正在以60%的年复合增长率高速扩张。但是该报告也揭示了一个让人吃惊的事实，作为大数据分析应用的代名词，Hadoop的流行其实与数据分析无关。实际上大多数采用Hadoop的公司都没有将Hadoop用于大数据分
Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架1,技术理念不同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。 而Flink是基于事件驱动的，它是一个面向流的处理框架, 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
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2023-06-19 06:57:50
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1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
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# Flink、Spark、Storm之间的比较与选择
## 引言
在大数据领域的实时处理中，Flink、Spark和Storm是最常用的三个框架。它们都具有强大的实时计算能力，但在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择适合的框架。本文将从流程、特点和使用场景等方面对这三个框架进行比较，并给出选择的建议。
## 流程
下面是一个简单的流程图，展示了选择框架的一般步骤：
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