走进大数据 Spark Streaming VS Flink

Spark简介

Spark的历史比较悠久,已经发展了很长时间,目前在大数据领域也有了一定的地位.Spark是Apache的一个顶级项目。它是一种快速的、轻量级、基于内存、分布式迭代计算的大数据处理框架。可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2003年加入Apache孵化器项目后得到迅猛的发展，如今已成为Apache的顶级项目。

Flink简介

Flink出来的时间比较晚,可以说是大数据流计算的新贵,但是发展速度很快,劲头不容小觑,其实刚开始的时候Flink也是做批处理的,但是当时,spark已经在批处理领域有所建树,所以Flink决定放弃批处理,直接在流处理方面发力.所以 Volker Markl 教授参考了谷歌的流计算最新论文 MillWheel，决定以流计算为基础，开发一个流批结合的分布式流计算引擎 Flink。

两者最重要的区别(流和微批)

Micro Batching 模式(spark)

Micro-Batching 计算模式认为 "流是批的特例"， 流计算就是将连续不断的批进行持续计算，如果批足够小那么就有足够小的延时，在一定程度上满足了99%的实时计算场景。那么那1%为啥做不到呢?这就是架构的魅力，在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程，这在一定程度上就增加了延时。

Native Streaming 模式(flink)

Native Streaming 计算模式认为 ""批是流的特例"，这个认知更贴切流的概念，比如一些监控类的消息流，数据库操作的binlog，实时的支付交易信息等等自然流数据都是一条，一条的流入。Native Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算，这种计算模式显得更自然，并且延时性能达到更低。

运行时架构

Spark 运行时架构

批计算是把 DAG 划分为不同 stage，DAG 节点之间有血缘关系，在运行期间一个 stage 的 task 任务列表执行完毕，销毁再去执行下一个 stage；Spark Streaming 则是对持续流入的数据划分一个批次，定时去执行批次的数据运算。Structured Streaming 将无限输入流保存在状态存储中，对流数据做微批或实时的计算。

Flink 运行时架构

Flink 有统一的 runtime，在此之上可以是 Batch API、Stream API、ML、Graph、CEP 等，DAG 中的节点上执行上述模块的功能函数，DAG 会一步步转化成 ExecutionGraph，即物理可执行的图，最终交给调度系统。节点中的逻辑在资源池中的 task 上被 apply 执行，task 和 Spark 中的 task 类似，都对应线程池中的一个线程。

在 DAG 的执行上，Spark 和 Flink 有一个比较显著的区别。在 Flink 的流执行模式中，一个事件在一个节点处理完后的输出就可以发到下一个节点立即处理。这样执行引擎并不会引入额外的延迟。与之相应的，所有节点是需要同时运行的。而 Spark 的 micro batch 和一般的 batch 执行一样，处理完上游的 stage 得到输出之后才开始下游的 stage。

在流计算的运行时架构方面，Flink 明显更为统一且优雅一些。