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  • 实时计算双星-Flink VS Spark 部署模式对比

    本文主要对Flink和Spark集群的standalone模式及on yarn模式进行分析对比。Flink与Spark的应用调度和执行的核心区别是Flink不同的job在执行时,其task同时运行在同一个进程TaskManager进程中;Spark的不同job的task执行时,会启动不同的executorStandalone模式Flink 和Spark均支持standalone模式(不依赖其他集群资源管理和调度)的部署,启动自身的MasterSlave架构的集群管理模式,完成应用的调度与执行。Flink ?Spark ?Flink和Spark在On yarn模式下的各进程核心功能对比如下?
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  • 漫谈加持Blink的Flink和Spark

    那和Spark的对比怎么样?Spark 和 Flink不在一个level级别战斗。Flink,Spark性能好对机器学习有啥影响有人会问,机器学习对性能不是很在乎么?现在flink性能据说那么好?最后加一句不要再拿Spark streaming 和Flink比了,请拿Structured streaming 以及Continue Processing 来和Flink比。为啥国内还在拿Spark Streaming 和Flink比?加上flink有阿里加持,宣传势头很大,可能有的直接就从,spark streaming 切到flink去了。
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  • 说几个flink好做spark却不好做的场景

    经常有粉丝问我该选flink和spark streaming?业务选型对新手来说是件非常困难的事情,对于经验丰富又经常思考的人来说就很简单。选型的时候个人准备知识:1.深入了解框架。就拿flink和spark streaming来说吧,要是理解其设计灵感就会很简单的理解该选谁:spark 是做批处理起家,然后以微批的形式开创了流处理。这样貌似还是很抽象,就以具体场景来说吧,flink好做而spark streaming不好做的:1.全局去重,全局聚合操作,比如distinct ,uv等业务场景。flink适合,spark streaming做起来比较麻烦,后者要借助状态算子或者第三方存储,比如redis,alluxio等。2.开窗操作且要求同一个窗口多次输出。这个可以用flink的trigger,spark streaming比较麻烦。3.仅一次处理。spark streaming实现仅一次处理大部分都是依赖于输出端的幂等性。
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  • 比拼生态和未来,Spark和Flink哪家强?

    从 API 上来看,Spark 和 Flink 提供的功能领域大致相当。当然具体看各个方向支持的程度会有差异。Spark 发展的时间长一些还是有优势,特别是数据分析常用的 Python 和 R。Spark connectors? Flink connectors? 有了 API,再有数据就可以开工了。Zeppelin 支持 Spark 和 Flink,Jupyter 还只支持 Spark。 数据工程师的工作更倾向于把比较确定的数据处理生产化,能快速把代码写出来是一方面。Spark 和 Flink 在这方面差不多。运行环境部署模式 集群管理 开源闭源? 应用开发完后要提交到运行环境。Spark 和 Flink 都支持各种主流的部署环境,在这方面都算做得比较好的。企业级平台 既然 Spark 和 Flink 都支持各种部署方式,那一个企业是否可以使用开源代码快速搭建一个支持 Spark 或者 Flink 的平台呢? 这个要看想要达到什么效果了。
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  • flink与Spark的对比分析

    一开始仔细看了flink的几个例子,感觉和spark非常类似,心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。所以,深入了解flink也许可以帮助我们分布式数据处理的未来之路是怎样的在后面的文章里,我会把自己作为一个spark开发者对flink的第一感受写出来。Apache Flink是什么 flink是一款新的大数据处理引擎,目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和spark和类似。没错,flink也在尝试解决spark在解决的问题。我不太确定spark是否能引入这些API,不过到目前为止,Flink的windowing支持是要比spark好的。结论 目前Spark相比Flink是一个更为成熟的计算框架,但是Flink的很多思路很不错,Spark社区也意识到了这一点,并且逐渐在采用Flink中的好的设计思路,所以学习一下Flink能让你了解一下
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  • 由Dataflow模型聊Flink和Spark

    顺带以Spark和Flink为例,简单地描述Dataflow模型是如何影响Spark和Flink对于流的设计和实现。时间域Spark和Flink都在其官方文档中提到了事件时间和处理时间,Flink还进一步将进入时间(Ingress Time)从事件时间抽离出来。events enter Flink.从官方定义上看,Spark的对于处理时间的定义更像是Flink对进入时间的定义,Spark没有明确的区分应用在处理过程中处理时间的变化,而Flink更接近于Dataflow这一点的变化影响了Spark和Flink后面关于API的设计,相较于Flink的灵活,Spark就显得比较死板了。计算的结果是什么(What results are calculated)?虽说在理论模型上Flink远胜Spark,但是相对于Spark周边生态圈的完善(在Github搜索Spark,可以找到57,042个repository,而Flink只有2,551个repository
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  • 寻找数据统治力:比较Spark和Flink

    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 Spark自2014年以来迅速普及。当Spark早期用户在实时流处理等场景中面临可用性问题时,Flink提供了一个支持各种场景的高级流处理引擎,Flink的优势还不仅仅于此。Spark和Flink处理引擎本章节重点介绍Spark和Flink引擎的体系结构特性(潜力和局限性)。除了数据和处理模型不同以外,这两个引擎在数据处理场景、状态处理方法和编程模型的侧重点也不相同。Flink还提供支持机器学习和图形计算等场景的库,在这方面,它和Spark没有什么不同。值得注意的是,Flink的低级API可以单独使用Flink集群来实现一些数据驱动的分布式服务。Flink的API也遵循一套类似的目标和开发路径,因此,Flink和Spark的核心API在功能上大体能够对应上。
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  • 独家 | 寻找数据统治力:比较Spark和Flink

    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。?当Spark早期用户在实时流处理等场景中面临可用性问题时,Flink提供了一个支持各种场景的高级流处理引擎,Flink的优势还不仅仅于此。Spark和Flink处理引擎本章节重点介绍Spark和Flink引擎的体系结构特性(潜力和局限性)。除了数据和处理模型不同以外,这两个引擎在数据处理场景、状态处理方法和编程模型的侧重点也不相同。Flink还提供支持机器学习和图形计算等场景的库,在这方面,它和Spark没有什么不同。值得注意的是,Flink的低级API可以单独使用Flink集群来实现一些数据驱动的分布式服务。Flink的API也遵循一套类似的目标和开发路径,因此,Flink和Spark的核心API在功能上大体能够对应上。
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  • Spark Streaming VS Flink

    图 2:Flink 生态,via Flink官网运行模型Spark Streaming 是微批处理,运行的时候需要指定批处理的时间,每次运行 job 时处理一个批次的数据,流程如图 3 所示:?图 3,via Spark 官网Flink 是基于事件驱动的,事件可以理解为消息。图 4,via Fink 官网 编程模型对比 编程模型对比,主要是对比 flink 和 Spark Streaming 两者在代码编写上的区别。flink 是数据在拓扑结构里流动执行,而 Spark Streaming 则是对数据缓存批次并行处理。不过与 Spark 无需做任何配置不同的是,flink 动态发现 kafka 新增分区,这个功能需要被使能的。
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  • 大数据那些事(35):Flink和Spark Streaming

    Flink的出现是2014年大数据发展的一个重要的事件。 Data Artisans这家位于柏林的大数据创业公司目前是Flink背后的公司。就像DataBricks是Spark的主要开发者一般。我觉得很有意思的事情是Flink的火起来也是很奇怪。如果去湾区看看的话,Flink可能并没有那么的流行。三大Hadoop批发商都有给Spark打工的但是都还没有给Flink打工的。他个人的观点是Spark Streaming并不构成威胁,Flink不好说。但是这个对话是去年上半年。很多人都问我Flink和Spark到底哪个能够活下去活的更好。其实毫无疑问的一点Spark已经是一个足够成熟的体系。很多公司都在用,像IBM更是ALL IN了。但是Flink如果想取得Spark今天的成就,其产品成熟度还是任重道远了。
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  • 「大数据分析」寻找数据优势:Spark和Flink终极对决

    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。在Spark和Flink中处理引擎本节重点讨论Spark和Flink引擎的架构特性,重点讨论它们架构的潜力和局限性。Flink的顶点与Spark中的阶段大致相同,将操作符划分为顶点与上图中Spark DAG中的划分阶段基本相同。?Spark和Flink在DAG执行方面有一个显著的区别。Flink还提供了一些库来支持机器学习和图形计算等场景。在这方面,它与Spark并没有太大的区别。值得注意的是,Flink的低级API可以单独使用Flink集群来实现一些数据驱动的分布式服务。Flink的API遵循了一组类似的目标和开发路径。Flink和Spark的核心api可以看作是粗略的对应。在过去的两年里,通过对机器学习和深度学习的集成,Spark的API总体上更加完整。
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  • Flink SQL vs Spark SQL

    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。并提供2个简单的例子,以供参考。也就是说和spark不同, flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules).SQLimport org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.SparkSession;public class SparkSQLTest;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;import org.apache.flink.api.java.DataSet;import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple10
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  • Spark vs. Flink -- 核心技术点

    两者都是优秀的框架,究竟有何不同,Spark还没学好现在又来了一个Flink,程序猿攻城狮们能接住招吗!本文主要从部分功能上聊一聊这两款大数据处理引擎。Flink与Spark类似,同样提供了多种编程模型,从流计算到批处理,再到结构化数据处理以及机器学习、图计算等。流处理方面对比Flink更多的是作为一个流处理引擎,而Spark在流处理方面支持Spark Streaming和Structured Streaming(2.x),下面主要从流处理机制、状态管理、时间语义具体实现思路可以参考 https:flink.apache.orgfeatures20180301end-to-end-exactly-once-apache-flink.html总结总的来说,SparkFlink更多的是一个流计算引擎,但又不仅仅是流计算,其实有着和Spark相似的计算模型,特别是流计算的诸多方面要优于Spark。欢迎留言区发表自己的看法~喜欢本文 那就点个在看吧
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  • 抢尽 Spark 风头的 Flink 强在哪里?

    至今 Flink 虽然很强,但依旧不能替代 Spark. 尤其是加入 ASF 的时间,尤为重要。?Flink 的版本历史 Spark 是 2009 年创立的,2012年成为 Apache 顶级项目?历史,确实是块明镜02,图说流式计算业内人士都知道,Spark 与 Flink 之战,本质是在 Data Streaming (数据流)上的战争。那么流式计算的流到底是个怎么回事呢?回到 Spark 与 Flink 的比较中来,这个时候优劣就很明显了。Spark 对流的处理,就像是一杯杯接水,先预存一段时间,然后一个个小批次的拿来用;而 Flink 则是像花洒洗头一样,即来即用,一点延迟都没有。Spark 的核心是 RDD, 将一段时间内预存的数据集合起来,进行处理;Flink 的核心是 Data Stream, 当数据流动的时候,总有线程去捞起来,再处理。
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  • Spark 和 Flink之争,阿里、滴滴等技术大牛揭秘:你的项目该用哪个?

    做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算,而提到实时流计算,就是Spark 和 Flink两面大旗。比如2018 大数据和 AI 全景(来源:http:mattturck.combigdata2018)“ 学习Flink,解放技术人 ”这也不难理解为什么Spark 和 Flink一出来就能被快速接受与追捧好比甜咸两党,Spark 和 Flink也各有自己的追捧者。 1号选手Spark 14年出道,如日中天优势:高性能、支持各种常见性场景。相比而言,Spark和Flink都有自己的应用场景和技术定位,但是随着目前市场“越来越快”的趋势, Flink的实时流关联分析势必是大趋势。“ Flink:更快,更强,更牛气!了解分布式框架,热衷分布式技术,为公司业务提供Spark&Flink开发支持。此外负责基于实时计算的秒级异常检测算法,为滴滴提供P0级别的报警服务。?
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  • Spark迁移到Flink的几个点

    Spark迁移到Flink的几个点0x00 三个问题点有三个Spark API需要找到对应的Flink API或者替代方法 reduceByKeyAndWindow 函数reduceByKeyAndWindow
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  • Flink及Storm、Spark主流流框架比较,到底谁会更胜一筹?

    那么有spark和storm这样成熟的计算框架存在,为什么flink还能占有一席之地呢?今天我们就从流处理的角度将flink和这两个框架进行一些分析和比较。随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷。虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处理框架,输入在flink中是无界的,流数据是flink中的头等公民。说到这里,大家一定觉得flink和storm有几分相似,确实是这样。那么有spark和storm这样成熟的计算框架存在,为什么flink还能占有一席之地呢?2 SQL API目前flink相比spark,对streaming sql的支持还是比较初级的。三:总 结综合对比spark、storm和flink的功能、容错和性能(总结如下图)不难发现, flink是一个设计良好的框架,它不但功能强大,而且性能出色。
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  • Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何选择流处理框架

    天生无国籍 在许多高级功能方面落后于Flink Flink :Flink也来自类似Spark这样的学术背景。Spark来自加州大学伯克利分校,而Flink来自柏林工业大学。虽然Spark本质上是一个批处理,其中Spark流是微批处理,并且是Spark Batch的特例,但Flink本质上是一个真正的流引擎,将批处理视为带边界数据流的特例。在Flink中,诸如map,filter,reduce等的每个函数都实现为长时间运行的运算符(类似于Storm中的Bolt)Flink看起来像是Storm的真正继承者,就像Spark批量继承了hadoop如果答案是肯定的,则最好继续使用高级流框架(例如Spark Streaming或Flink)。一旦对一项技术进行了投资和实施,其变更的困难和巨大成本将在以后改变。同样,如果处理管道基于Lambda架构,并且Spark Ba​​tch或Flink Batch已经到位,则考虑使用Spark Streaming或Flink Streaming是有意义的。
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  • 阅读源码|Spark 与 Flink 的 RPC 实现

    出于提供一个实际的例子的考量,正好此前综合地阅读 Spark 的 RPC 实现、Flink 基于 Akka 的 RPC 实现和 Actor Model 的通信模型,写成本文分享我阅读分布式计算系统 Spark这些具体的概念和名词属于 Akka,我们会在后面看到它们如何在 Spark 和 Flink 中被一一对应。我们的分布式系统例如 Spark 和 Flink 本身有自己的集群管理策略,在 Spark 中有 Driver 和 Worker 的概念,在 Flink 中有 JobManager 和 TaskManagerFlink 的 RPC 实现现在我们转过头来看 Flink 的 RPC 实现。总的来说 Flink 的 RPC 实现依然是基于 Akka 的,这一点与 Spark 基于 Netty 开发的一套不同。阅读代码的技巧简述上面就是我阅读 Spark 和 Flink 的 RPC 实现代码的过程和思考。
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  • spark比flink好用的点

    开头还是那句话,spark是以批处理起家,发展流处理,所以微批处理吞吐优先,可以选用。flink以实时处理起家,然后去做批处理,所以更适合实时性高的场景。那么生产中真的都要求那么高的实时性吗?假如此事你想在flink的sink处加上批处理,肯定是可以提高性能的,这就降低了实时性,而且也还有一个问题:假如此事业务进行迁移,迁移到新的topic或者kafka集群,数据迁移之后,迁移flink任务还有就是spark streaming已然极其稳定了,flink的bug比较多。举一个kafkajsontablesource的bug吧,就是数据格式是json的话,可以直接反序列化,解析注册为row,但是假如有一条数据不是json,那么就会导致flink任务挂掉,因为flink内部算子实现的是仅一次处理spark就不会出现。还有一些就不列举了。但是对于研发来说,都掌握还是最好的,而且flink在流处理领域确实还是很优秀的。
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