Razlika između Apache Spark i Apache Flink
Apache Spark je računalni okvir s otvorenim kodom klastera koji je razvio Apache Software. Apache Spark je vrlo brz i može se koristiti za veliku obradu podataka. To je alternativa postojećim velikim alatima za obradu podataka na području velikih podataka. Apache Flink je okvir otvorenog koda za obradu podataka za streaming aplikacija za streaming podataka za visoku dostupnost, visoke performanse, stabilnost i točnost distribuiranih aplikacija. Apache Flink pruža malu latenciju, visoku propusnost u motoru za strujanje s tolerancijom grešaka u slučaju kvara podataka ili stroja.
Proučimo detaljnije o Apache Spark i Apache Flink:
- Spark je open-source klasterski računalni okvir razvijen od strane Apache Software Foundation koji je izvorno razvio kalifornijsko sveučilište Berkeley, a kasnije je doniran Fondaciji Apache kako bi ga učinio otvorenim kodom.
- Apache Flink je softverski program otvorenog koda koji je razvila Apache Software Foundation. Osnovna komponenta Flink-a je motor distribuiranog streaminga i obrade podataka koji je napisan na Javi i Scali.
- Apache Spark je vrlo brz i može se koristiti za obimnu obradu podataka koja se u današnje vrijeme razvija sjajno. Postala je alternativa mnogim postojećim alatima za obradu velikih podataka na području velikih podataka.
- Apache Spark može se koristiti za pokretanje programa 100 puta brže od poslova Map Map Reduct u Hadoop okruženju što ovo čini prednost. Iskre se može pokrenuti i na Hadoop ili Amazon AWS oblaku stvaranjem primjerka Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) ili samostalnog načina klastera, a može pristupiti i različitim bazama podataka, poput Cassandra, DB Amazon Dynamo itd.,
Usporedba između Apache Spark i Apache Flink (Infographics)
Ispod je top 8 usporedba između Apache Spark i Apache Flink
Ključne razlike između Apache Spark i Apache Flink
- Spark je skup aplikacijskih programskih sučelja (API) od svih postojećih projekata povezanih s Hadoop više od 30. Apache Flink prethodno je bio istraživački projekt nazvan Stratosphere prije nego što su njegovi tvorci promijenili ime u Flink.
- Spark pruža API-je visoke razine u različitim programskim jezicima kao što su Java, Python, Scala i R. Godine 2014. Apache Flink je prihvaćen kao Apache Incubator Project od Apache Projects Group.
- Spark ima osnovne značajke kao što su Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (za obradu grafikona) i Spark Streaming, a Flink koristi se za izvođenje cikličkih i iterativnih procesa iteriranjem zbirki.
- I Apache Spark i Apache Flink općenito su platforme za strujanje ili obradu podataka u okruženju velikih podataka. Način iskrećeg klastera može se koristiti za strujanje i obradu podataka na različitim klasterima za velike podatke kako bi se brzo i paralelno obrađivali.
- Način iskrećeg klastera imat će aplikacije koje se pokreću kao pojedinačni procesi u klasteru. Flink je snažan alat s visokim učinkom za poslove serije i procesa zakazivanja poslova.
- Komponente klastera Spark su Upravitelj upravljačkih programa, Program vozača i Radni čvorovi. Flink ima još jednu značajku dobrog kompatibilnog načina podržavanja različitih Apache projekata, poput Apache oluje i mapiranja, čime se smanjuju poslovi na njegovom izvršnom stroju, kako bi se poboljšale performanse streaminga podataka.
- Spark ima na raspolaganju različite tipove upravitelja klastera, kao što su HADOOP pređi klastera, samostalni način rada (već smo razgovarali gore), Apache Mesos (opći upravitelj klastera) i Kubernetes (eksperimentalni sustav otvorenog koda za automatizaciju uvođenja). Flink ima samo motor za obradu podataka u usporedbi s Sparkom koji ima različite osnovne komponente.
- Funkcije komponenti iskrivih klastera imaju zadatke, predmemoriju i izvršitelje unutar radnog čvora gdje upravitelj klastera može imati više radnih čvorova. Flink arhitektura djeluje na takav način da se potoci ne moraju otvarati i zatvarati svaki put.
- Spark i Flink imaju upravljanje u memoriji. Spark sruši čvor kada mu ponestane memorije, ali ima toleranciju grešaka. Flink ima drugačiji pristup upravljanju memorijom. Flink piše na disk kad nestane in-memory.
- I Apache Spark i Apache Flink rade na projektu Apache Kafka koji je razvio LinkedIn koji je također snažna aplikacija za strujanje podataka s visokom tolerancijom grešaka.
- Spark može imati mogućnost dijeljenja memorije u različitim aplikacijama koje se nalaze u njemu, dok Flink ima eksplicitno upravljanje memorijom koje sprečava povremene šiljke prisutne u Apache Spark.
- Spark ima više svojstava konfiguracije dok Flink ima manje konfiguracijskih svojstava.
- Flink može približiti tehnike obradbe serija, a Spark je objedinio motor koji se može pokrenuti neovisno na vrhu Hadoopa povezivanjem s mnogim drugim upraviteljima klastera i platformama za pohranu ili poslužiteljima.
- Upotreba mreže Apache Spark u mreži je manja u početku vremena posla kada se pokreće, što uzrokuje određeno kašnjenje u izvršavanju posla. Apache Flink koristi mrežu od početka što ukazuje da Flink učinkovito koristi svoj resurs.
- Manja upotreba resursa u Apache Spark uzrokuje manje produktivnost, dok je u Apache Flunk iskorištenje resursa učinkovito, što ga čini produktivnijim i boljim rezultatima.
Apache Spark vs Apache Flink tablica usporedbe
| OSNOVA ZA
USPOREDBA | Apache Spark | Apache Flink |
| definicija | Brzi klaster otvorenog koda za veliku obradu podataka | Klaster otvorenog koda za strujanje i obradu podataka |
| Prednost | Više je preferirano i može se koristiti zajedno s mnogim projektima Apache | Flink se razvija u posljednje vrijeme, manje se preferira |
| Jednostavnost korištenja | Lakše je pozivati API-je i koristiti | Ima manje API-ja u odnosu na Spark |
| Platforma | Operira pomoću trećih proizvođača klastera | Više platformi i podržavaju većinu integracija aplikacija |
| Općenitost | Otvoreni izvor i koriste ga mnoge velike tvrtke koje se temelje na podacima | Otvoreni izvor i u posljednje vrijeme je sve popularniji |
| Zajednica | Nešto veća zajednica korisnika | Zajednica treba rasti u odnosu na Spark |
| Suradnici | Vrlo veliki suradnici s otvorenim kodom | Imajte veliku bazu suradnika |
| Vrijeme izvođenja | Provodi se procesi 100 puta brže od Hadoopa | Malo sporije u odnosu na Spark |
Zaključak - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark i Apache Flink obojica su aplikacije za obradu toka podataka opće namjene gdje su API-i koje su dobili te arhitektura i osnovne komponente različiti. Spark ima više osnovnih komponenti za obavljanje različitih zahtjeva aplikacije, dok Flink ima samo kapacitet za strujanje i obradu podataka.
Ovisno o poslovnim zahtjevima, može se odabrati softverski okvir. Spark postoji od nekoliko godina dok se Flink danas postepeno razvija u industriji i postoje šanse da Apache Flink nadvlada Apache Spark.
Za integriranje s više okvira Spark se preferira u odnosu na Flink kako bi podržao više aplikacija u distribuiranom okruženju.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Apache Spark vs Apache Flink, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 usporedbi koje morate znati!
- Najbolje stvari naučite o Apache iskru (vodič)
- Apache Storm vs Apache Spark - Naučite 15 korisnih razlika
- Najboljih 15 stvari koje morate znati o MapReduceu vs Spark