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。
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
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。
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。
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。
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 ?
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 ? Spark 的版本历史 两者有着相似的发展步伐，平均每年3-4次大的更新。...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。
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
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 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
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。
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
[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
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。
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 ? ?
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
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。
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
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。
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
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