Különbség az Apache Spark és az Apache Flink között
Az Apache Spark az Apache Software által kifejlesztett nyílt forrású fürtszámítási keret. Az Apache Spark nagyon gyors és nagyszabású adatfeldolgozásra használható. Ez alternatíva a meglévő nagyszabású adatfeldolgozási eszközök számára a nagy adattechnológiák területén. Az Apache Flink egy nyílt forráskódú keret az adatfolyam-feldolgozási alkalmazások adatfeldolgozásához az elosztott alkalmazások magas rendelkezésre állás, nagy teljesítmény, stabilitás és pontosság érdekében. Az Apache Flink alacsony késleltetést és nagy teljesítményt nyújt a streaming motorban, hibatűréssel adatmotor vagy gép meghibásodása esetén.
Vizsgáljuk meg részletesebben az Apache Spark-ot és az Apache Flink-et:
- A Spark egy nyílt forrású fürtszámítási keret, amelyet az Apache Software Foundation fejlesztett ki, amelyet eredetileg a Kaliforniai Berkeley Egyetem fejlesztett ki, majd később az Apache Alapítványnak adományozott, hogy nyílt forrásúvá tegye.
- Az Apache Flink egy nyílt forrású szoftverkeret, amelyet az Apache Software Foundation fejlesztett ki. Az Flink központi eleme egy elosztott streaming és adatfeldolgozó motor, amelyet Java és Scala nyelven írtak.
- Az Apache Spark nagyon gyors és nagyszabású adatfeldolgozáshoz használható, amely manapság nagyszerűen fejlődik. Alternatívává vált számos létező nagyszabású adatfeldolgozó eszköz számára a nagy adattechnológiák területén.
- Az Apache Spark a programok 100-szor gyorsabb futtatásához használható, mint a Map Reduce feladatok a Hadoop környezetben, ez pedig még inkább előnyös. A Spark a Hadoop vagy az Amazon AWS felhőn is futtatható Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) példány vagy önálló fürt üzemmód létrehozásával, és különféle adatbázisokhoz is hozzáférhet, például Cassandra, Amazon Dynamo DB stb.,
Összehasonlítás az Apache Spark és az Apache Flink között (Infographics)
Az alábbiakban az Apache Spark és az Apache Flink 8 legjobb összehasonlítása található
Az Apache Spark és az Apache Flink közötti különbségek
- A Spark az összes meglévő Hadoop-nal kapcsolatos, 30-nál több projektből álló alkalmazásprogramozási felület (API) halmaza. Az Apache Flink korábban Stratosphere nevű kutatási projekt volt, mielőtt az alkotók megváltoztatták a nevét Flink-nek.
- A Spark magas szintű API-kat biztosít különféle programozási nyelveken, például Java, Python, Scala és R. 2014-ben az Apache Flink-et az Apache Projects Group elfogadta Apache inkubátorprojektként.
- A Spark olyan alapvető funkciókkal rendelkezik, mint a Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (a Graph feldolgozásához), valamint a Spark Streaming és az Flink ciklikus és iteratív folyamatok végrehajtására szolgál a gyűjtemények iterálása révén.
- Mind az Apache Spark, mind az Apache Flink általános célú adatfolyam- vagy adatfeldolgozó platformok a nagy adatkörnyezetben. A szikrafürt üzemmód használható az adatfolyam továbbvitelére és feldolgozására különféle fürtökön nagyméretű adatok érdekében, a gyors és párhuzamos feldolgozás érdekében.
- A Spark Cluster módban az alkalmazások az önálló folyamatokként futnak a fürtben. Az Flink erős, nagy teljesítményű eszköz kötegelt feldolgozási feladatokhoz és a feladatok ütemezéséhez.
- A Spark-fürt alkotóelemei: Driver Manager, Driver Program és Worker Nodes. Az Flinknek a jó kompatibilitási mód másik jellemzője, hogy támogatja a különféle Apache-projekteket, például az Apache-viharot és a térképcsökkentést a végrehajtó motorján, hogy javítsa az adatfolyam-teljesítményt.
- A Spark különféle típusú fürtkezelőket kínál, például HADOOP fonalfürt-kezelőt, önálló módot (a fentiekben már tárgyaltunk), Apache Mesos (általános klaszterkezelő) és Kubernetes (kísérleti, amely nyílt forrású rendszer az automatizálás üzembe helyezéséhez). Az Flinknek csak az adatfeldolgozó motorja van a Sparkhoz képest, amelynek különféle alapvető elemei vannak.
- A szikrafürt-összetevő függvényei a Feladatok, Gyorsítótár és Végrehajtók munkavállaló csomópontjában találhatók, ahol a fürtkezelőnek több munkavállaló csomópontja lehet. A Flink architektúra úgy működik, hogy a patakokat nem kell minden alkalommal megnyitni és bezárni.
- A Spark és az Flink rendelkezik memórián belüli menedzsmenttel. A Spark összeomlik a csomóponton, amikor az elfogy a memóriából, de hibatűréssel rendelkezik. Az Flink eltérő módon kezeli a memóriakezelést. Az Flink a lemezre írja, amikor a memória elfogy.
- Az Apache Spark és az Apache Flink működik együtt a LinkedIn által kifejlesztett Apache Kafka projekttel, amely szintén erős adatfolyam-alkalmazás, nagy hibatűréssel.
- A Spark memóriamegosztó képességgel bírhat a benne található különböző alkalmazásokon belül, míg az Flink kifejezett memóriakezeléssel rendelkezik, amely megakadályozza az Apache Sparkban előforduló esetenkénti tüskéket.
- A Spark-nak több konfigurációs tulajdonsága van, míg az Flink-nek kevesebb konfigurációs tulajdonsága van.
- Az Flink megközelítheti a kötegelt feldolgozási technikákat, és a Spark egységes motorral rendelkezik, amely függetlenül futtatható a Hadoop tetején, sok más fürtkezelőhöz, tárolóplatformhoz vagy kiszolgálóhoz kapcsolódva.
- Az Apache Spark hálózati felhasználása kevesebb a feladat kezdeti idején, amikor elindul, ami némi késleltetést okoz a feladat végrehajtásában. Az Apache Flink a kezdetektől használja a hálózatot, ami azt jelzi, hogy az Flink az erőforrást hatékonyan használja.
- Az Apache Spark kevesebb erőforrás-felhasználása kevésbé eredményes, míg az Apache Flunk erőforrás-felhasználása hatékony, eredményesebbé teszi a jobb eredményeket.
Apache Spark vs Apache Flink összehasonlító táblázat
| AZ ALAPJA
ÖSSZEHASONLÍTÁS | Apache Spark | Apache Flink |
| Meghatározás | Gyors nyílt forráskódú fürt a nagy adatfeldolgozáshoz | Nyílt forráskódú fürt az adatok streamingjéhez és feldolgozásához |
| Előnyben | Kedvezőbb, és sok Apache projekttel együtt használható | Az Flink az utóbbi időben fejlődik kevésbé előnyös |
| Egyszerű használat | Könnyebb API-k hívása és használata | Kevesebb API-val rendelkezik, mint a Spark |
| Felület | Harmadik féltől származó fürtkezelőkkel működik | Platformközi és támogatja az alkalmazásintegrációk nagy részét |
| Általánosság | Nyílt forráskódú, és sok nagyméretű, adat alapú vállalat használja | Nyílt forráskódú, és a közelmúltban egyre népszerűbb |
| Közösség | Kissé több felhasználói bázis közösség | A közösségnek Sparkhoz képest növekednie kell |
| Közreműködők | Nagyon nagy nyílt forráskódú közreműködők | Nagy a hozzájárulók bázisa |
| Futási idő | Fut 100-szor gyorsabban, mint a Hadoop | Kicsit lassabb a Sparkhoz képest |
Következtetés - Apache Spark vs Apache Flink
Az Apache Spark és az Apache Flink általános célú adatfolyam-feldolgozó alkalmazások, amelyekben az általuk biztosított API-k, valamint az architektúra és az alapvető alkotóelemek különböznek. A Sparknak több alapvető összetevője van, amelyek különböző alkalmazási követelményeket hajtanak végre, míg a Flink csak az adatfolyam és -feldolgozási kapacitással rendelkezik.
Az üzleti igényektől függően a szoftver keretét választhatjuk. A Spark néhány éve óta létezik, míg a Flink manapság fokozatosan fejlődik az iparban, és van esély arra, hogy az Apache Flink meghaladja az Apache Sparkot.
A több keretrendszerbe történő integráláshoz a Spark inkább előnyben részesíti az Flink-hez képest, hogy több alkalmazás támogatott legyen egy elosztott környezetben.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Apache Spark és az Apache Flink között, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | A tíz legjobb összehasonlítás, amit tudnod kell!
- A legjobb dolgok az Apache Sparkról (útmutató)
- Apache Storm vs Apache Spark - Tanulj meg 15 hasznos különbséget
- A legjobb 15 dolog, amelyet tudnia kell a MapReduce vs Spark termékről