Skillnaden mellan Apache Spark och Apache Flink
Apache Spark är ett ramverk för öppen källkod, utvecklat av Apache Software. Apache Spark är mycket snabbt och kan användas för storskalig databehandling. Det är ett alternativ för befintliga storskaliga databehandlingsverktyg inom området big data-teknik. Apache Flink är en öppen källkodsram för strömbehandling av dataströmningsapplikationer för hög tillgänglighet, hög prestanda, stabilitet och noggrannhet i distribuerade applikationer. Apache Flink ger låg latens, hög genomströmning i strömningsmotorn med feltolerans vid datamotor eller maskinfel.
Låt oss studera mycket mer om Apache Spark och Apache Flink i detalj:
- Spark är ett ramverk för öppen källkodsutveckling utvecklat av Apache Software Foundation som ursprungligen utvecklades av University of California Berkeley och donerades till Apache Foundation senare för att göra det open source.
- Apache Flink är en öppen källkodsramverk utvecklad av Apache Software Foundation. Kärnkomponenten i Flink är en distribuerad strömnings- och databehandlingsmotor som skrevs i Java och Scala.
- Apache Spark är mycket snabbt och kan användas för storskalig databehandling som utvecklas bra idag. Det har blivit ett alternativ för många befintliga storskaliga databehandlingsverktyg inom området stordatateknologi.
- Apache Spark kan användas för att köra program 100 gånger snabbare än Map Reduce-jobb i Hadoop-miljön, vilket gör detta mer föredraget. Spark kan också köras på Hadoop eller Amazon AWS-moln genom att skapa Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -instans eller fristående klusterläge och kan också komma åt olika databaser som Cassandra, Amazon Dynamo DB, etc.,
Head to Head Jämförelse mellan Apache Spark vs Apache Flink (Infographics)
Nedan visas topp 8-jämförelsen mellan Apache Spark vs Apache Flink
Viktiga skillnader mellan Apache Spark vs Apache Flink
- Spark är en uppsättning applikationsprogrammeringsgränssnitt (API: er) av alla befintliga Hadoop-relaterade projekt mer än 30. Apache Flink var tidigare ett forskningsprojekt som heter Stratosphere innan man ändrade namnet till Flink av dess skapare.
- Spark tillhandahåller API: er på hög nivå i olika programmeringsspråk som Java, Python, Scala och R. 2014 accepterades Apache Flink som Apache Incubator Project av Apache Projects Group.
- Spark har kärnfunktioner som Spark Core, Spark SQL, MLib (maskinbibliotek), GraphX (för grafbehandling) och Spark Streaming och Flink används för att utföra cykliska och iterativa processer genom att iterera samlingar.
- Både Apache Spark och Apache Flink är plattformar för allmän användning eller databehandlingsplattformar i big data-miljön. Spark Cluster-läge kan användas för att strömma och bearbeta data på olika kluster för storskaliga data för att bearbeta snabbt och parallellt.
- Spark Cluster-läge har applikationer som körs som enskilda processer i klustret. Flink är ett starkt och högpresterande verktyg för batchbehandlingsjobb och jobbschemaläggningsprocesser.
- Komponenterna i Spark-klustret är Driver Manager, Driver Program och Worker Nodes. Flink har en annan funktion i bra kompatibilitetsläge för att stödja olika Apache-projekt som Apache-storm och kartor reducera jobb på dess exekveringsmotor för att förbättra dataströmprestanda.
- Spark har olika typer av klusterhanterare tillgängliga som HADOOP Yarn cluster manager, fristående läge (redan diskuterat ovan), Apache Mesos (en allmän klusterhanterare) och Kubernetes (experimentellt som är ett öppet källkodssystem för automatisering). Flink har endast databehandlingsmotor jämfört med Spark som har olika kärnkomponenter.
- Spark klusterkomponentfunktioner har uppgifter, cache och körare i en arbetsknod där en klusterhanterare kan ha flera arbetarkoder. Flink-arkitekturen fungerar så att strömmarna inte behöver öppnas och stängas varje gång.
- Spark och Flink har hantering av minnet. Spark kraschar noden när den slutar i minnet men har feltolerans. Flink har en annan inställning till minneshantering. Flink skriver till disken när minnet tar slut.
- Både Apache Spark och Apache Flink arbetar med Apache Kafka-projektet utvecklat av LinkedIn vilket också är en stark dataströmningsapplikation med hög feltolerans.
- Spark kan ha delningsförmåga till minne inom olika applikationer som finns i det medan Flink har explicit minneshantering som förhindrar enstaka spikar som finns i Apache Spark.
- Spark har fler konfigurationsegenskaper medan Flink har mindre konfigurationsegenskaper.
- Flink kan ungefärliga batchbehandlingstekniker och Spark har en enhetlig motor som kan köras oberoende ovanpå Hadoop genom att ansluta till många andra klusterhanterare och lagringsplattformar eller servrar.
- Nätverksanvändningen av Apache Spark är mindre i början av jobbet när det utlöses som orsakar viss försening i utförandet av ett jobb. Apache Flink använder nätverket från början vilket indikerar att Flink använder sin resurs effektivt.
- Det mindre resursutnyttjandet i Apache Spark orsakar mindre produktivt medan i Apache Flunk resursutnyttjande är effektivt vilket gör det mer produktivt med bättre resultat.
Apache Spark vs Apache Flink jämförelsetabell
| GRUND FÖR
JÄMFÖRELSE | Apache Spark | Apache Flink |
| Definition | Ett snabbt open source-kluster för stordatabehandling | En öppen källkod för strömning och bearbetning av data |
| Preferens | Mer föredraget och kan användas tillsammans med många Apache-projekt | Flink utvecklas nyligen är mindre föredraget |
| Enkel användning | Lättare att ringa API: er och använda | Har mindre API: er jämfört med Spark |
| Plattform | Drivs med hjälp av tredjeparts klusterhanterare | Cross-platform och stöder de flesta applikationsintegrationer |
| genera~~POS=TRUNC | Open source och används av många storskaliga databaserade företag | Öppen källkod och vinner popularitet nyligen |
| gemenskap | Något mer användarbas community | Gemenskapen måste växa jämfört med Spark |
| Medverkande | Mycket stora bidrag med öppen källkod | Har en stor bas av bidragsgivare |
| Körtid | Kör processer 100 gånger snabbare än Hadoop | Lite långsammare jämfört med Spark |
Slutsats - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark och Apache Flink är båda applikationer för databasbehandling för allmänna ändamål där API: erna tillhandahålls av dem och arkitekturen och kärnkomponenterna är olika. Spark har flera kärnkomponenter för att utföra olika applikationskrav medan Flink bara har dataströmning och behandlingskapacitet.
Beroende på verksamhetens krav kan mjukvaruramen väljas. Spark existerar sedan några år medan Flink utvecklas gradvis idag i branschen och det finns chanser att Apache Flink kommer att komma över Apache Spark.
För att integrera med flera ramar är Spark ganska föredraget jämfört med Flink för att stödja flera applikationer i en distribuerad miljö.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Apache Spark vs Apache Flink, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 jämförelser du måste känna till!
- Bästa saker att lära sig om Apache Spark (guide)
- Apache Storm vs Apache Spark - Lär dig 15 användbara skillnader
- De 15 bästa sakerna du behöver veta om MapReduce vs Spark