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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Spark is considered as 3G of Big Data, whereas Flink is as 4G of Big Data (在流处理方面我同意这个结论). 1. Objective In this tutorial, we will discuss the comparison between Apache Spark and Apache Flink.
原创
2022-01-04 14:47:47
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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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从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Strming 与 Flink。
原创
2021-07-23 17:16:11
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从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Strming 与 Flink。
原创
2021-07-23 17:11:27
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#编程模型对比 运行角色 Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有： 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 Sp ...
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2021-10-11 11:38:00
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#编程模型对比 运行角色 Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有： 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 Sp ...
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2021-09-27 15:02:00
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本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容
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2022-11-15 12:33:08
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数据模型 Flink基本数据模型是数据流，以及事件序列。
Spark采用RDD模型，Spark Streaming的DStream实际上也就是一组组小批
数据RDD的集合。
运行时架构 Flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节
点进行处理。
Spark是批计算，将DAG划分为不同的Stage，一个完成后才可以计算下一个。
原创
2023-10-11 23:32:20
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文章目录01 引言02 Flink VS Spark2.1 运行角色2.2 生态2.3 运行模型2.4 编程模型对比2.5 任务调度原理2.6 时间机制对比2.7 kafka 动态分区检测2.7.1 Spark Streaming2.7.2 Flink2.8 容错机制及处理语义2.8.1 Spark Streaming 保证仅一次处理2.8.2 Flink 与 kafka 0.11 保证仅一次处理
原创
2022-03-22 11:55:04
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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。Flink。一开始仔细看了Flink的几个例子，感觉和Spark非常类
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2024-06-10 18:04:14
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看了下flink，然后找到了一篇对比文章，但是这篇文章的作者是偏向于flink的，有些对比，我们就看看，不说话。
个人认为spark是批处理的老大，flink是流式处理的老大。
至于表处理，spark也是不落下，列式存储parquet以及列式数据集dataFrame，以及执行计划的自动优化使得数据的处理性能，和hive2 Tenz / impala有点一拼，但是掌握spark技术栈，可以应
原创
2022-01-04 14:48:12
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参考资料： drill 官网：http://drill.apache.org/ drill安装使用：https://segmentfault.com/a/1190000002652348 drill简介：http://www.csdn.net/article/2012-08-20/2808871 S
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2021-08-05 00:06:23
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Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提...
原创
2021-07-06 14:19:42
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Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提...
原创
2022-02-03 15:39:19
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目录1 Flink VS Spark运行角色2 生态3 运行模型4 编程模型对比5 任务调度原理6 时间机制对比7 kafka 动态分区检测8 容错机制及处理语义9 Back pressure背压/反压 1 Flink VS Spark运行角色⚫ Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有
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2021-09-13 23:11:59
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Flink的Window机制(一） 目录Flink的Window机制(一）1.窗口概述2.窗口的分类2.1 基于时间的窗口2.2 基于元素个数的窗口总结 1.窗口概述flink是目前各大公司都广泛使用的一款实时数据流计算引擎，今天我这里主要介绍Flink的窗口机制，并提供简单的实操案例。流数据，即生产中源源不断的数据，我们不可能等到每个数据都来到才对数据进行处理，虽然我们可以每到一个数据就处理一条
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2024-01-03 21:55:42
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比较指标Apache SparkApache Flink数据处理Hadoop生态：基于批处理，
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2022-11-15 20:25:43
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关于spark与hadoop的关系我们可以通过一个简单的例子来了解，Hadoop是一家大型包工队，可以组织一大堆人合作(HDFS)搬砖盖房(用MapReduce)，但是速度比较慢。Spark是另一家包工队，虽然成立得晚一些，但是搬砖很快、很灵活，可以实时交互地盖房子，比Hadoop快得多。Hadoop开始升级，指定调度专家YARN调度工人。Sp
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2023-08-10 09:12:56
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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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