作者：王海涛本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。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，如批处理、流处理、交互式查询和机器学习。在某些情况下，它的性能是前一代Hadoop MapReduce
我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集 1.有限数据集：数据大小有限
本文章主要通过spark sql实现新闻网站关键指标的离线分析功能1 页面pv统计以及排序2 页面uv统计以及排序3 新用户注册比例统计4 用户跳出比例统计5 板块热度排行榜统计首先需要生成对应的访问数据import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
im
一、flink简介flink介绍flink是一个分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态的计算。 * 流处理：数据大小未知，简单操作，及时响应，再次提取数据代价大，数据到达次序独立 * 批处理：数据大小固定，复杂操作，需要一段时间，数据量大，方便查询计算结果无界流和有界流无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无
Flink的特点1、事件驱动型（Event-Driven）2、流与批3、分层API4、支持有状态计算5、支持exactly-once语义6、支持事件时间（Event Time） 1、事件驱动型（Event-Driven）事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应
1、Spark Streaming 概述1.1、离线&实时离线计算：计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会发生变化，一般计算量级较大，计算时间较长，例如月初对上月整月数据或者一天凌晨对前一天数据进行分析计算。一般使用常用hive作为分析引擎。实时计算：输入数据是可以以序列化的方式一个个并行的处理，也就是说开始计算的时候并不知道所有的输入数据。与离线计算相比,运行时间短，计算量级相对较小，
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2023-08-12 23:14:38
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Benchmarking Streaming Computation Engines: Storm, Flink and Spark Streaming[1]简介：雅虎发布的一份各种流处理引擎的基准测试，包括Storm, Flink, Spark Streaming动机：贴近生产环境，使用Kafka和Redis进行数据获取和存储，设计并实现了一个真实的流处理基准。结论：由于只是一篇基准测试报告，其
1、Spark在SQL上的优化，尤其是DataFrame到DataSet其实是借鉴的Flink的。Flink最初一开始对SQL支持得就更好。
2、Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判断的，而不是用户来指定的，因为Flink对数据的处理不像Spark以RDD为单位，就是一种细粒度的处理，对内存的规划更好。
3、Flink原来用Java写确实很难看
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2023-07-26 13:38:23
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最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人，演讲时不分析代码原理，不根据事实，直接吹嘘flink比spark好，flink 能干掉spark 的话，今天就跟大家从技术，应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性：1.spark中批处理使用 RDD， 流处理使用 DStream，flink中批处理使用 Dataset， 流处理使用 DataStreams。目前flin
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2023-08-18 16:54:41
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目录0. 相关文章链接1. 离线 Compaction1.1. 设置参数1.2. 原理1.3. 使用方式1.3.1. 执行命令1.3.2. 参数配置1.3.3. 案例演示2. 离线 Clustering2.1. 设置参数2.2. 原理2.3. 使用方式2.3.1. 执行命令2.3
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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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
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2020-08-27 21:34:00
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2评论
# Flink vs. Spark vs. Storm 对比
## 整体流程
下面是一个基本的对比三者的流程表格：
| 步骤 | Flink | Spark | Storm |
| ------ | ------ | ------ | ------ |
| 1 | 数据处理 | 数据处理 | 数据处理 |
| 2 | 流式计算 | 批处理/流式计算 | 流式计算 |
| 3 | 分析数据
Apache Flink和Apache Spark是流行的大数据处理框架，它们都提供了高效的数据处理能力，但在一些方面有所不同。本文将介绍如何实现对比这两个框架，并给出代码示例来帮助新手理解。
首先，让我们从整个流程开始，列出实现“flink 和 spark 对比”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置开发环境 |
| 2 | 编写数据处理程序 |
|
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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原创
2022-10-31 12:23:49
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1 checkpoint Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点checkpoint。 在Spark Streaming中仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint，处理的是当前时间点所有分区当前数据的状态。在Flink中不能把当前所有分区的数据直接存下来，因为是有状态的流式计算所以除了当前处理的数据之外还应该有当前的状态。因为在状态编程中，我
（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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目录一. SparkStreaming简介1. 相关术语2. SparkStreaming概念3. SparkStreaming架构4. 背压机制二. Dstream入门1. WordCount案例实操2. WordCount解析3. web UI注意三. Dstream创建1. RDD队列（测试使用）2. 自定义数据源3. Kafka直连案例实现数据零丢失四. DStream转化 (API)无状
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2023-07-13 20:00:54
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