Razlika med Apache Spark in Apache Flink
Apache Spark je odprtokodni računalniški okvir za grozde, ki ga je razvil Apache Software. Apache Spark je zelo hiter in se lahko uporablja za obsežno obdelavo podatkov. Je alternativa obstoječim obsežnim orodjem za obdelavo podatkov na področju velikih podatkovnih tehnologij. Apache Flink je odprtokodni okvir za obdelavo pretokov aplikacij za pretakanje podatkov za visoko razpoložljivost, visoko zmogljivost, stabilnost in natančnost distribuiranih aplikacij. Apache Flink zagotavlja nizko zamudo, visoko prepustnost v pretočnem motorju z odstopanjem napak v primeru okvare podatkovnega stroja ali stroja.
Preučimo podrobneje o Apache Spark in Apache Flink:
- Spark je open-source grozdni računalniški okvir, ki ga je razvila Apache Software Foundation, ki ga je prvotno razvila kalifornijska univerza Berkeley in je bil kasneje podarjen fundaciji Apache, da bi postal odprtokodni.
- Apache Flink je program odprtega programa, ki ga je razvila Apache Software Foundation. Osrednja komponenta Flink je mehanizem porazdeljenega pretakanja in obdelave podatkov, ki je bil napisan v Javi in Scali.
- Apache Spark je zelo hiter in ga je mogoče uporabiti za obsežno obdelavo podatkov, ki se danes zelo razvija. Postala je alternativa številnim obstoječim obsežnim orodjem za obdelavo podatkov na področju velikih podatkovnih tehnologij.
- Apache Spark lahko uporabljate za izvajanje programov 100-krat hitreje kot Map Map zmanjšuje opravila v okolju Hadoop, zaradi česar je to bolj zaželeno. Spark se lahko zažene tudi v oblaku Hadoop ali Amazon AWS, tako da ustvari primerek Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) ali samostojni način grozda, prav tako pa lahko dostopa do različnih baz podatkov, kot so Cassandra, DB Amazon Dynamo itd.,
Primerjava med glavo med Apache Spark in Apache Flink (Infographics)
Spodaj je zgornjih 8 primerjav med Apache Spark proti Apache Flink
Ključne razlike med Apache Spark in Apache Flink
- Spark je niz aplikacijskih programskih vmesnikov (API-jev) iz vseh obstoječih projektov, povezanih s Hadoopom, več kot 30. Apache Flink je bil prej raziskovalni projekt, imenovan Stratosphere, preden so njegovi ustvarjalci spremenili ime v Flink.
- Spark ponuja API-je na visoki ravni v različnih programskih jezikih, kot so Java, Python, Scala in R. Leta 2014 je Apache Flink sprejela za projekt Apache Incubator od Apache Projects Group.
- Spark ima osnovne funkcije, kot so Spark Core, Spark SQL, MLib (strojna knjižnica), GraphX (za obdelavo grafik) in Spark Streaming, Flink pa se uporablja za izvajanje cikličnih in iterativnih procesov z iteracijo zbirk.
- Tako Apache Spark kot Apache Flink sta platformi za pretakanje ali obdelavo podatkov splošnega pomena v okolju velikih podatkov. Način z iskrenimi grozdi se lahko uporablja za pretakanje in obdelavo podatkov v različnih grozdih za obsežne podatke za hitro in vzporedno obdelavo.
- V načinu Spark Cluster se bodo aplikacije izvajale kot posamezni procesi v grozdu. Flink je močno zmogljivo orodje za paketna opravila in procese načrtovanja opravil.
- Sestavni deli grozda so upravitelj gonilnikov, program gonilnikov in delovna vozlišča. Flink ima še eno značilnost dobrega načina združljivosti, da podpira različne projekte Apache, kot so nevihta Apache in preslikava, zmanjšuje delovna mesta na njegovem izvajalnem mehanizmu za izboljšanje učinkovitosti pretoka podatkov.
- Spark ima na voljo različne tipe upraviteljev grozdov, kot so upravitelj grozdov preje HADOOP, samostojni način (že smo razpravljali zgoraj), Apache Mesos (splošni upravitelj grozdov) in Kubernetes (eksperimentalni, ki je odprtokodni sistem za uvajanje avtomatizacije). Flink ima samo motor za obdelavo podatkov v primerjavi s Spark, ki ima različne osnovne sestavne dele.
- Funkcije komponent iskrih grozdov imajo naloge, predpomnilnik in izvršitelje znotraj vozlišča delavcev, kjer ima upravitelj grozda več delovnih vozlišč. Flink arhitektura deluje tako, da tokov ni treba vsakič odpirati in zapirati.
- Spark in Flink imata upravljanje pomnilnika. Spark zruši vozlišče, ko mu zmanjka pomnilnika, vendar ima toleranco. Flink ima drugačen pristop do upravljanja pomnilnika. Flink zapiše na disk, ko zmanjka pomnilnika.
- Tako Apache Spark kot Apache Flink sodelujeta s projektom Apache Kafka, ki ga je razvil LinkedIn, ki je tudi močna aplikacija za pretakanje podatkov z visoko odstopanjem napak.
- Spark ima zmožnost skupne rabe pomnilnika v različnih aplikacijah, ki so v njem, medtem ko ima Flink izrecno upravljanje pomnilnika, ki preprečuje občasne trge, ki so prisotni v Apache Spark.
- Spark ima več konfiguracijskih lastnosti, medtem ko ima Flink manj konfiguracijskih lastnosti.
- Flink lahko približa tehnike obdelave paketov, Spark pa ima poenoten motor, ki ga je mogoče na Hadoop neodvisno zagnati s povezovanjem s številnimi drugimi upravitelji grozdov in shranjevalnimi platformami ali strežniki.
- Omrežna uporaba Apache Spark je v začetnem času opravila manjša, ko se sproži, kar povzroči nekaj zamude pri izvajanju opravila. Apache Flink omrežje uporablja od začetka, kar kaže, da Flink svoje vire učinkovito uporablja.
- Manjša poraba virov v Apache Spark povzroči manj produktivnosti, medtem ko je pri uporabi Apache Flunk uporaba virov učinkovita, zaradi česar je bolj produktivna z boljšimi rezultati.
Primerjalna tabela Apache Spark vs Apache Flink
| PODLAGA ZA
PRIMERJAVA | Apache iskrica | Apache Flink |
| Opredelitev | Hiter open source grozd za obdelavo velikih podatkov | Odprta koda za pretakanje in obdelavo podatkov |
| Prednost | Bolj prednostna in se lahko uporablja skupaj s številnimi projekti Apache | Flink se razvija v zadnjem času, je manj zaželen |
| Enostavnost uporabe | Preprosteje kličete API-je in uporabljate | V primerjavi s Spark ima manj API-jev |
| Platforma | Deluje s tretjimi upravljavci grozdov | Cross-platform in podpira večino integracij aplikacij |
| Splošnost | Odprti vir in ga uporabljajo številna velika podjetja, ki temeljijo na podatkih | Open source in v zadnjem času pridobiva na priljubljenosti |
| Skupnost | Nekoliko več skupnosti uporabnikov | Skupnost mora rasti v primerjavi s Sparkom |
| Sodelujoči | Zelo veliko odprtokodnih prispevkov | Imeti veliko bazo prispevkov |
| Čas teka | Procesi potekajo 100-krat hitreje kot Hadoop | Nekoliko počasnejši v primerjavi s Sparkom |
Zaključek - Apache Spark proti Apache Flink
Apache Spark in Apache Flink sta programa za obdelavo podatkov splošnega pomena, kadar sta API-ji, ki ju ponujata, in arhitektura ter osnovne komponente različni. Spark ima več jedrnih komponent za izvajanje različnih zahtev aplikacije, medtem ko ima Flink samo zmogljivost pretoka in obdelave podatkov.
Glede na poslovne zahteve je mogoče izbrati programski okvir. Iskrica obstaja že nekaj let, medtem ko se danes Flink postopoma razvija v industriji in obstaja verjetnost, da bo Apache Flink prehitel Apache Spark.
Za integracijo z več okviri je Spark raje v primerjavi s Flink, da bi podprl več aplikacij v porazdeljenem okolju.
Priporočeni članek
To je vodnik za Apache Spark proti Apache Flink, njihov pomen, primerjava med glavo, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Apache Hadoop in Apache Spark | Top 10 primerjav, ki jih moraš vedeti!
- Najboljše stvari, ki se jih naučite o Apache Spark (vodnik)
- Apache Storm proti Apache Spark - Naučite se 15 uporabnih razlik
- Najboljših 15 stvari, ki jih morate vedeti o MapReduce vs Spark