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替代Spark：一场大数据计算框架的新生之路
随着大数据技术的飞速发展，Apache Spark 成为了大数据处理领域的翘楚。但是近年来，Apache Flink 作为一款新兴的流式计算框架，逐渐崭露头角，被认为有望取代 Spark 成为新的宠儿。本文将介绍 Flink 相对于 Spark 的优势，以及如何使用 Flink 替代 Spark 进行大数据计算。
## Flink v
原创
2024-06-19 06:02:44
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我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？ 当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。 一开始仔细看了fli
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2024-08-13 12:56:37
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Flink和Spark对比通过学习，我们了解到，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APl，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 APl的函数式编程模式；•都有完善的错误恢复机制；•都支
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2023-10-01 15:35:41
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# Flink 可以替代 Spark 吗？
## 一、流程概述
在开始讨论是否可以用 Flink 替代 Spark 之前，首先我们需要了解 Flink 和 Spark 各自的特点和适用场景。Flink 是一个流式计算引擎，特点是低延迟、高吞吐量，在处理实时数据时表现出色；而 Spark 是一个通用的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询和流式处理，适用于多种场景。如果你有实时处理需求且对性能有较
原创
2024-05-08 10:29:42
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当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。 一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，
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2023-08-25 22:13:57
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1.State： 即为状态，状态是计算过程中的数据信息，包括计算中间结果和元数据信息等等。状态在容错恢复，flink的增量计算等方面起着重要的地位。 在Flink中，State中主要分为Operator State以及KeyedState。每种类型的state都可以以两种形式存在原生状态(raw state)和托管状态（managed state）。推荐使用ManagedState管理状态数据Op
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2023-11-10 11:15:53
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在当今大数据处理的浪潮中，Apache Flink 和 Apache Spark 是两种非常流行的分布式计算框架。尽管两者在某些场景下提供了相似的功能，但总有一些情况下，Flink 比 Spark 更难以完全替代后者。本文将重点探讨“flink为什么替代不了spark”的问题场景，并逐步通过理论分析和实际应用来寻找答案。
### 背景定位
在处理实时数据流和批处理时，业界普遍关注 Flink
Flink 是一个默认就有状态的分析引擎，前面的 WordCount 案例可以做到单词的数量的累加，其实是因为在内存中保证了每个单词的出现的次数，这些数据其实就是状态数据。但是如果一个 Task 在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义（At -least-once 和 Exactly-once）上来说，Flink引入了 Sta
Apache Spark是目前应用最广泛、最流行的大数据计算平台之一，在2.X版本中，Apache Spark已经开始摒弃RDD的数据模型，采用Spark SQL的Dataset作为统一的数据模型来构建更加高效的计算框架。然而，2015年成为Apache顶级项目的Apache Flink却被很多人认为是未来最有可能取代Spark的新一代大数据计算引擎。本文将简单介绍二者的区别以及为什么会有这种说法
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2024-03-14 08:17:47
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# Spark替代方案探索
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据生态系统中。然而，随着技术的不断发展，越来越多的替代方案和工具应运而生。本文将探讨一些常见的 Spark 替代方案，并介绍它们的特点和使用示例。
## 一、Spark的优势与局限性
在深入替代方案之前，让我们首先简要回顾一下 Spark 的优势与局限性。
### 优势
1. **高速数据
一、Apache Flink介绍Apache Flink® is an open-source stream processing framework for distributed, high-performing, always-available, and accurate data streaming applications.flink 是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎，已经发
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2023-12-06 13:00:00
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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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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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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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Spark框架一、Spark概述1.1 Spark是什么1.2 Spark & Hadoop1.3 Spark / Hadoop（1）Hadoop MapReduce（2） Spark1.4 Spark核心模块 一、Spark概述1.1 Spark是什么Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark & HadoopSpark与Hadoop的
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2023-09-01 11:06:45
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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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