Forskellen mellem Apache Spark og Apache Flink
Apache Spark er en open source-klyngeregistreringsramme udviklet af Apache Software. Apache Spark er meget hurtig og kan bruges til stor databehandling. Det er et alternativ til eksisterende storskala databehandlingsværktøjer inden for big datateknologier. Apache Flink er en open-source ramme til strømbehandling af datastreamingsapplikationer for høj tilgængelighed, høj ydeevne, stabilitet og nøjagtighed i distribuerede applikationer. Apache Flink giver lav latens, høj gennemstrømning i streaming-motoren med fejltolerance i tilfælde af datamotor eller maskinsvigt.
Lad os studere meget mere om Apache Spark og Apache Flink i detaljer:
- Spark er en open source-klyngeregistreringsramme udviklet af Apache Software Foundation, som oprindeligt blev udviklet af University of California Berkeley og blev doneret til Apache Foundation senere for at gøre det til open source.
- Apache Flink er en open source-software-ramme udviklet af Apache Software Foundation. Kernekomponenten i Flink er en distribueret streaming- og databehandlingsmotor, der blev skrevet i Java og Scala.
- Apache Spark er meget hurtig og kan bruges til stor databehandling, der udvikler sig meget i dag. Det er blevet et alternativ til mange eksisterende store databehandlingsværktøjer inden for big datateknologier.
- Apache Spark kan bruges til at køre programmer 100 gange hurtigere end Map Reduce-job i Hadoop-miljøet, hvilket gør dette mere foretrukket. Gnist kan også køres på Hadoop eller Amazon AWS-sky ved at oprette Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -forekomst eller standalone cluster-tilstand og kan også få adgang til forskellige databaser, såsom Cassandra, Amazon Dynamo DB osv.,
Head to Head Sammenligning mellem Apache Spark vs Apache Flink (Infographics)
Nedenfor er Top 8 sammenligningen mellem Apache Spark vs Apache Flink
Vigtige forskelle mellem Apache Spark vs Apache Flink
- Spark er et sæt af applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er) af alle de eksisterende Hadoop-relaterede projekter mere end 30. Apache Flink var tidligere et forskningsprojekt kaldet Stratosphere, før det skiftede navnet til Flink af dets skabere.
- Spark leverer API'er på højt niveau i forskellige programmeringssprog som Java, Python, Scala og R. I 2014 blev Apache Flink accepteret som Apache Incubator Project af Apache Projects Group.
- Spark har kernefunktioner såsom Spark Core, Spark SQL, MLib (Maskinbibliotek), GraphX (til grafbehandling) og Spark Streaming og Flink bruges til at udføre cykliske og iterative processer ved at iterere samlinger.
- Både Apache Spark og Apache Flink er streamingform eller databehandlingsplatforme til generelle formål i big data-miljøet. Gnistklyngetilstand kan bruges til at streame og behandle dataene på forskellige klynger til storskala-data for at behandle hurtig og parallel.
- Spark Cluster-tilstand vil have applikationer, der kører som individuelle processer i klyngen. Flink er et stærkt, højtydende værktøj til batchbehandlingsjob og jobplanlægningsprocesser.
- Komponenterne i gnistklyngen er Driver Manager, Driver Program og Worker Noder. Flink har en anden funktion i god kompatibilitetstilstand til at understøtte forskellige Apache-projekter, såsom Apache-storm og kortreduktionsjob på dens eksekveringsmotor for at forbedre datastreamingsydelsen.
- Spark har forskellige typer klynghåndtere til rådighed, såsom HADOOP Yarn cluster manager, standalone mode (allerede omtalt ovenfor), Apache Mesos (en generel cluster manager) og Kubernetes (eksperimentelt som er et open source system til automatisering implementering). Flink har kun databehandlingsmotor sammenlignet med Spark, der har forskellige kernekomponenter.
- Funktioner med gnistklynkomponenter har opgaver, cache og eksekutører i en arbejdsknudepunkt, hvor en klyngestyring kan have flere arbejdsternoder. Flink-arkitektur fungerer på en sådan måde, at streams ikke behøver at åbnes og lukkes hver gang.
- Spark og Flink har styring i hukommelsen. Gnist styrter noden, når den løber tør for hukommelsen, men har fejltolerance. Flink har en anden tilgang til hukommelsesstyring. Flink skriver til disken, når hukommelsen løber tør.
- Både Apache Spark og Apache Flink arbejder med Apache Kafka-projektet udviklet af LinkedIn, som også er en stærk datastreaming-applikation med høj fejltolerance.
- Spark kan have hukommelsesdelingsegenskaber inden for forskellige applikationer, der bor i det, mens Flink har eksplicit hukommelsesstyring, der forhindrer lejlighedsvise pigge, der findes i Apache Spark.
- Spark har flere konfigurationsegenskaber, mens Flink har mindre konfigurationsegenskaber.
- Flink kan omtrentlige batchbehandlingsteknikker, og Spark har en samlet motor, der kan køres uafhængigt oven på Hadoop ved at oprette forbindelse til mange andre klyngestyrere og lagerplatforme eller servere.
- Netværksforbruget af Apache Spark er mindre i begyndelsestidspunktet for jobbet, når det udløses, hvilket medfører en vis forsinkelse i udførelsen af et job. Apache Flink bruger netværket fra starten, hvilket indikerer, at Flink bruger sin ressource effektivt.
- Den mindre ressourceudnyttelse i Apache Spark forårsager mindre produktiv, mens i Apache er Flunk-ressourceudnyttelse effektiv, hvilket får den til at være mere produktiv med bedre resultater.
Apache Spark vs Apache Flink sammenligningstabel
| GRUNDLÆGGELSE FOR
SAMMENLIGNING | Apache gnist | Apache Flink |
| Definition | En hurtig open source-klynge til behandling af big data | En open source-klynge til streaming og behandling af data |
| Preference | Mere foretrukket og kan bruges sammen med mange Apache-projekter | Flink udvikler sig for nylig er mindre foretrukket |
| Brugervenlighed | Nemmere at kalde API'er og bruge | Har mindre API'er sammenlignet med Spark |
| Platform | Opereres ved hjælp af tredjeparts klyngestyrere | Cross-platform og understøtter de fleste af applikationsintegrationerne |
| almenhed | Open source og bruges af mange store databaserede virksomheder | Open source og vinder popularitet for nylig |
| Fællesskab | Lidt mere brugerbase-community | Fællesskabet har behov for at vokse sammenlignet med Spark |
| Bidragydere | Meget store open source-bidragydere | Har en stor base af bidragydere |
| Kørselstid | Kører processer 100 gange hurtigere end Hadoop | Lidt langsommere i forhold til Spark |
Konklusion - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark og Apache Flink er begge generelle formålstrømbehandlingsapplikationer, hvor API'erne, der leveres af dem, og arkitekturen og kernekomponenterne er forskellige. Spark har flere kernekomponenter til at udføre forskellige applikationskrav, mens Flink kun har datastrømning og behandlingskapacitet.
Afhængig af forretningskravene kan softwarerammen vælges. Spark findes siden få år, hvorimod Flink udvikler sig gradvist i dag i branchen, og der er chancer for, at Apache Flink overhaler Apache Spark.
At integrere med flere rammer Spark foretrækkes snarere sammenlignet med Flink for at understøtte flere applikationer i et distribueret miljø.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Apache Spark vs Apache Flink, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 sammenligninger, du skal vide!
- De bedste ting at lære om Apache Spark (Guide)
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskelle
- De 15 bedste ting, du skal vide om MapReduce vs Spark