Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎，目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟的生态系统。是下一代大数据引擎最有力的竞争者。 Spark 的生态总体更完善一些，在机器学习的集成和易用性上暂时领先。 Flink 在流计算上有明显优势，核心架构和模型也更透彻和灵活一些。 Flink 和 Spark 对比 通过前面的学习，我们了解到，Spark和Fl
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2023-08-16 05:02:53
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# Spark和Flink面试指南
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何准备和实施一次关于Spark和Flink的面试。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示整个流程，并为每个步骤提供代码示例和解释。希望这篇文章能够帮助你成功地准备和完成面试。
## 流程概览
下面是整个流程的概述，其中包含了准备、实施和总结的步骤。我们将使用表格展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-02 14:29:52
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# Flink and Spark: A Comparative Study
## Introduction
In the world of big data processing, Apache Flink and Apache Spark are two popular open-source frameworks. Both frameworks offer distributed co
原创
2023-08-23 09:02:21
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Spark Core面试篇01一、简答题1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中获得元数据信息，恢复
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2023-07-18 22:55:45
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根据个人面试经历总结： 1、简单说一下hadoop和spark的shuffle相同和差异?联系： Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称
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2023-07-11 17:47:45
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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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1.Spark是微批处理，Flink基于一个个事件流式处理 2.Spark是没有状态的， Flink基于状态编程，3.Spark是通过微批数据模拟流数据处理，秒级数据延迟；Flink 可以用流数据模拟批数据更好扩展4.时间机制：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
原创
2022-09-19 00:31:54
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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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流式计算模型比较分析一、Spark Streaming1.1 Spark概述1.2 Spark Streaming 概述二、Flink2.1 Flink 概述2.2 Flink的基本架构三、Flink和Spark Streaming流式计算对比分析3.1 时间机制3.2 容错机制和一致性语义四、分析总结 一、Spark Streaming1.1 Spark概述Spark是UC Berkeley
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2023-07-18 13:19:35
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1. Spark 的运行流程？ 具体运行流程如下：SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行 Executor资源管理器分配 Executor，然后资源管理器启动 ExecutorExecutor 发送心跳至资源管理器SparkContext 构建 DAG 有向无环图将 DAG 分解成 Stage（TaskSet）把 Stage
Flink VS Spark Streaming 文章目录Flink VS Spark Streaming数据处理模式运行时结构编程模型Flink编程模型Spark Streaming编程模型APIStreaming处理特性对Time的支持对Window的支持生态集成总结 数据处理模式Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据引擎，为数据流上的分
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2023-08-30 16:48:18
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目录Spark vs Flink 概述编程模型流处理方面对比流处理机制状态管理时间语义Exactly-Once语义总结往期推荐 Spark vs Flink 概述Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀
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2023-07-18 13:11:44
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一、Spark Stream、Kafka Stream、Storm等存在的问题在设计一个低延迟、exactly once、流和批统一的，能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎时，Spark Stream等的劣势就显现出来。Spark Streaming的本质还是一个基于microbatch计算的引擎。这种引擎一个天生的缺点就是每个microbatch的调度开销比较大，当我们要求的延迟越低，额外的开
Spark是一种快速、通用的计算集群系统，Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD)，它是一个元素集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中，使其能在并行操作中被有效的重复使用。Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台，设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流式计算系统等，支持增量迭代计算。原理 Spark 1
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2023-08-30 22:48:21
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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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我们都知道，Spark和Flink都支持批处理和流处理，接下来让我们对这两种流行的数据处理框架在各方面进行对比。首先，这两个数据处理框架有很多相同点： • 都基于内存计算： • 都有统一的批处理和流处理API，都支持类似SQL的编程接口； • 都支持很多相同的转换操作，编程都是用类似于Scala Collection API的函数式
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2023-09-19 05:15:18
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Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。今年 6 月的 Spark+AI 峰会参加人数超过 4000。 Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 H
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2023-07-14 17:08:14
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（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
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2023-07-21 12:17:46
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sparkstreaming和flink的区别–组件：sparkstreaming：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；Driver:用户入口程序执行的地方，即 SparkContext 执行的地方，主要是 DGA 生成、stage 划分、task 生成及调度；Executor:负责执行 tas
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2023-08-11 23:56:23
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