文章目录前言1. 数据处理架构2. 数据模型和运行架构3. Spark 还是 Flink？ 前言 Apache Spark 是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家得以从 Hadoop 繁重的 MapReduce 程序中解脱出来。除了计算速度快、可扩展性强，Spark 还为批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）
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2023-08-08 07:41:23
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在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。 Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学
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2023-08-31 08:33:42
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Flink特点：重要特点：1.1事件驱动型，是具有状态的应用，从事件流中提取数据，并根据时间来触发计算、更新状态或其他操作。SparkStreaming就是为批次处理，这是与Flink的最大区别。 1.2.流与批的世界观：其中，批处理的特点是，有界、持久、大量，数据是一个批次一个批次的来，通常用于T+1模式。流处理的特点，无界、实时，数据是一条一条的来，通常用于T+0的模式。在Spark中,一切都
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2023-08-18 16:40:18
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概述: 将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比，为实时计算平台和业务提供数据参考。1. 背景Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试)，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量
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2024-09-26 19:05:33
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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
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2024-08-28 16:38:28
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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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采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB
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2024-06-24 15:28:47
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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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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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这是数据处理引擎的发电站，它们正竞相定义下一个大数据时代当涉及到大数据时，流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外，当涉及到流计算时，无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。自2014年以来，Apache Spark的受欢迎程度迅速上升，在某些情况下，它的性能超过了Hadoop MapReduce的三位数，提供了一个统一的引擎，支持所有常见的数据处理场景，如
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2023-08-30 22:48:08
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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 |
|
原创
2024-04-26 10:22:45
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原创
2022-10-31 12:23:49
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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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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
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2024-06-03 20:23:18
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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
原创
2024-05-08 10:29:20
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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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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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Hadoop和Spark的关系中，最重要一点是，它们并不是非此即彼的关系，因为它们不是相互排斥，也不是说一方是另一方的简易替代者。两者彼此兼容，这使得这对组合成为一种功能极其强大的解决方案，适合诸多大数据应用场合。两者定义
Hadoop是Apache.org的一个项目，其实是一种软件库和框架，以便使用简单的编程模型，跨计算器集群对庞大数据集(大数据)进行分布式 处理。Hadoop可灵活扩展，
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2023-07-12 11:59:07
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各种大数据框架近几年发展得如火如荼，比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, Kylin 等，各个框架的角色是怎么样的？如何配合起来使用？本文将从时间顺序上逐个说明。首先要介绍一下Hadoop，现在Hadoop分为3部分，分别是HDFS，Yarn和Mrv2近几年大数据潮流的推进，是需求和技术相互促进的结果，对大数据需求最强烈公司非G
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2024-06-19 10:14:05
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