# 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 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 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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# 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 |
| ---- |
原创
2023-09-02 14:29:52
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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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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
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2024-09-30 17:59:39
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总结Flink SQL如何实现状态清0Flink State的TTLFlink的Timer机制Flink 的topN实现Flink 反压导致checkpoint不成功Flink写入HBase如果网络断了如何保证数据全部写入Kafka消息积压如何处理spark处理不过来如何处理Flink的底层是什么Flink 流任务忽然中断如何查看Flink如何保证EOSSpark如何保证EOS流处理和批处理的结
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2023-08-29 10:53:50
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最近被Spark和Flink的内存管理搞吐了，所以专门整理一下??Spark的内存管理Spark1.6版本之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理机制的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，统一内存管理的堆内结构如图所示，统一内存管理的堆外内存结构如下图所示：其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：设定基本的存储内存和执行内存区域（Spark.storage
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2023-11-06 23:00:33
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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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本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。 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 Spa
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2023-10-01 16:41:53
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本文目录0 初识Flink1 运行时环境2 基本算子介绍3 扩展sink算子4 多流操作5 并行度相关概念6 时间语义、WaterMark、窗口7 Flink状态8 CheckPoint机制9 容错机制10 Flink分布式部署 0 初识Flink批计算vs流式计算?明确一点,对比两种计算方式本质就是区别两种流(有界流和无界流);批计算输入的是有界流即处理前为完成的数据集,因此输出得到的就是最终
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2023-07-11 17:03:55
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sparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！
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2023-07-11 17:04:25
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2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。最近Spark社区，来自Databricks、NVIDIA、Google以及阿里巴巴的工程师们正在为Apache Spark 3.0添
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2023-07-26 13:38:14
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Flink带头大哥 02-1522:46 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 API Spark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
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2023-11-08 18:15:18
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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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一. 概述 大数据生态圈大多数技术都是master-slave架构，Spark、Storm、Flink无一例外都是这种架构，Spark是目前批计算的主流，Flink目前逐渐取代Storm成为了流式计算的主流，Storm逐渐被市场淘汰，但是不得不说Storm也是一个非常优秀的流式计算框架，其实时性非常好。 在分布式计算框架中，角色即进程，任务通常是以线程的形式跑在计算层的JVM进程中，但是每个框架中
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2023-07-26 11:03:57
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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：流处理和批处理的对比
## 引言
数据处理是现代计算领域的关键部分。为了处理大规模数据集，我们需要使用高性能的分布式数据处理引擎。Apache Flink 和 Apache Spark 是当今最受欢迎的开源工具之一，用于实时流处理和批处理。本文将介绍这两个工具的主要特点，以及它们在不同场景下的优势和劣势。
## Flink：流处理引擎
Apache Flin
原创
2024-02-02 07:32:23
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# 实现Flink + Spark
## 1. 概述
在本文中，我将教你如何使用Flink和Spark实现数据处理和分析。Flink是一个分布式流处理框架，而Spark是一个用于批处理和实时处理的大数据处理框架。结合使用这两个框架，你可以实现高效的数据处理和分析任务。
## 2. 整体流程
下面的表格展示了整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-08-30 15:04:28
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最近开发了sparkstreaming的程序，且开发语言是采用python的，下述记录了开发的具体代码和过程，方便今后重复使用；使用场景需要从kafka的topic上消费数据，最终写入到hadoop集群中，这里面有几个方案； （1）采用kudu作为存储系统，直接将消费到的数据写入到kudu存储中，之后利用该数据; （2）消费写入到文件中，放在hdfs上，采用hive-load的方式写入到hive表
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2023-08-06 08:33:05
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