2.7.1 Spark Streaming 2.7.2 Flink 2.8 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...监控》 《Flink教程（28）- Flink性能优化》 《Flink教程（29）- Flink内存管理》 本文主要讲解Flink与Spark的区别。...02 Flink VS Spark 2.1 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...2.2 生态 Spark： Flink： 2.3 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，流程如图所示...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。
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。
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)....SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest...; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import...org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple10; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.java.BatchTableEnvironment
前面，已经有一篇文章讲解了spark的checkpoint 同时，浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。...spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。...简介 Apache Flink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。...Apache Kafka具有这种能力，Flink与Kafka的连接器利用了该功能。...Flink用于制作这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了描述。 它受到分布式快照的标准Chandy-Lamport算法的启发，专门针对Flink的执行模型而定制。
和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。 ?...2 Flink vs Spark 2.1 框架 Spark把streaming看成是更快的批处理，而Flink把批处理看成streaming的special case。...这里面的思路决定了各自的方向，其中两者的差异点有如下这些： 实时 vs 近实时的角度：Flink提供了基于每个事件的流式处理机制，所以可以被认为是一个真正的流式计；而Spark，不是基于事件的粒度，而是用小批量来模拟流式...所以Spark被认为是近实时的处理系统。 Spark streaming 是更快的批处理，而Flink Batch是有限数据的流式计算。...而Flink将流式计算和批处理分别抽象出来DataStream和DataSet两种API，这一点上Flink相对于spark来说是一个糟糕的设计。 2.2 社区活跃度对比 ? ?
前面文章基于Java实现Avro文件读写功能我们说到如何使用java读写avro文件，本文基于上述文章进行扩展，展示flink和spark如何读取avro文件。...Flink读写avro文件 flink支持avro文件格式，内置如下依赖： org.apache.flink flink-avro ${flink.version} 使用flink sql将数据以avro文件写入本地...读写avro文件 在文章基于Java实现Avro文件读写功能中我们使用java写了一个users.avro文件，现在使用spark读取该文件并重新将其写入新文件中： SparkConf...sparkConf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("Java Spark
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。
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。...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）？...Spark和Flink都会使用类似于transform操作实现Pipeline。...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
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。
[记录点滴] 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
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
Spark架构模式与Flink的对比 Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架，通过流来模拟批，Spark属于批处理框架，通过批来模拟流。...所以说Flink计算任务分配是固定的，将StreamGraph拆分为Task后分布执行在不同的节点的slot内。 Spark vs Flink Flink是一个流处理系统，采用Dataflow架构。...Flink和Spark虽然都支持Exactly once的语义一致性，但是其原理不同，Spark 使用checkpoint,只能保证数据不丢失，不能做到一致性。...Spark 和 Flink 的应用场景 Spark 适合于吞吐量比较大的场景，数据量非常大而且逻辑复杂的批数据处理，并且对计算效率有较高要求（比如用大数据分析来构建推荐系统进行个性化推荐、广告定点投放等...Spark的生态更健全，SQL操作也更加健全，已经存在Spark生态的可以直接使用。 Flink 主要用来处理要求低延时的任务，实时监控、实时报表、流数据分析和实时仓库。
Flink Job 重启 Flink 集群模式的选型 ......每天群里的童鞋会提很多遇到的 Flink 问题，但是我发现得到的回答比较少，其实这并不是因为群里大佬不活跃，而是因为大家对 Flink 的了解还不是很多，比如有的是大数据工程师但之前是搞 Spark 这块的...专栏内容 预备篇 介绍实时计算常见的使用场景，讲解 Flink 的特性，并且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎，然后准备环境并通过两个...Flink 应用程序带大家上手 Flink。...▲Flink 专栏思维导图 多图讲解 Flink 知识点 ? ▲Flink 支持多种时间语义 ? ▲Flink 提供灵活的窗口 ? ▲Flink On YARN ?
Spark 默认在其库中支持 Parquet，因此我们不需要添加任何依赖库。下面展示如何通过spark读写parquet文件。...本文以flink-1.13.3为例，将文件下载到flink的lib目录下 cd lib/ wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink.../flink-sql-parquet_2.12/1.13.3/flink-sql-parquet_2.12-1.13.3.jar 在完成下述测试之前，在本地启一个flink standalone集群环境...bin/start-cluster.sh 执行如下命令进入Flink SQL Client bin/sql-client.sh 读取spark写入的parquet文件 在上一节中，我们通过spark写入了...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string
Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前，我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。...Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的，在之前呢，只能通过限制最大消费速度（这个要人为压测预估），对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate...更多Spark教程，关注浪尖公众号：Spark学习技巧 Flink的BackPressure 如果你看到一个task的back pressure告警（比如，high），这意味着生产数据比下游操作算子消费的速度快...栗子 在flink的webui 的job界面中可以看到背压。 正在进行的采样 这意味着JobManager对正在运行的tasks触发stack trace采样。默认配置，这将会花费五秒钟完成。...Flink的背压就不仅限于从kafka拉去数据这块，而且背压方式不相同，他是通过一定时间内stack traces采样，阻塞的比率来确定背压的。
Spark Streaming 3. Flink 对存储在磁盘上的数据进行大规模计算处理，大数据批处理 对实时产生的大规模数据进行处理，大数据流计算 1....Spark Streaming Spark Streaming 巧妙地利用了 Spark 的分片和快速计算的特性，将实时传输进来的数据按照时间进行分段，把一段时间传输进来的数据合并在一起，当作一批数据，...再去交给 Spark 去处理。...Spark Streaming 主要负责 将流数据转换成小的批数据，剩下的交给 Spark 去做 3....Flink 既可以 流处理，也可以 批处理 初始化相应的执行环境 在数据流或数据集上执行数据转换操作 流计算就是将 大规模实时计算的 资源管理 和 数据流转 都统一管理起来 开发者只要开发 针对小数据量的
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 TaskManager...Flink 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。
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...Flink设计之初就引入了状态管理，其最突出的表现也是能够进行有状态处理 （Stateful Processing），示意图如下： 时间语义 Spark Streaming只支持处理时间，到了Structured...Flink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
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。
Jobmanager和TaskManager之间通信类似于Spark 的早期版本，采用的是actor系统。 根据以上描述，绘制出运行架构图就是下图： ? Task到底是什么玩意？...讲到这可以先回顾一下Spark了，主要三个概念： 1. Shuffle Spark 任务job中shuffle个数决定着stage个数。 2....分区 Spark 算子中RDD的分区数决定者stage任务的并行度。 3. 分区传递 复杂的入union，join等暂不提。...上述讲解主要是想带着大家搞明白，以下几个概念： Flink的并行度由什么决定的？ Flink的task是什么？ 1. Flink的并行度由什么决定的？...这个是实际上是flink又一次优化。 默认情况下，flink允许如果任务是不同的task的时候，允许任务共享slot，当然，前提是必须在同一个job内部。
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