Ero Apache Sparkin ja Apache Flinkin välillä
Apache Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskentajärjestelmä, jonka on kehittänyt Apache Software. Apache Spark on erittäin nopea ja sitä voidaan käyttää suurten tietojen käsittelyyn. Se on vaihtoehto olemassa oleville suurten tietojenkäsittelyvälineille suurten tietotekniikoiden alueella. Apache Flink on avoimen lähdekoodin kehys tietojen suoratoistosovellusten prosessoinnille hajautettujen sovellusten korkean saatavuuden, korkean suorituskyvyn, vakauden ja tarkkuuden saavuttamiseksi. Apache Flink tarjoaa alhaisen viiveen, korkean suorituskyvyn virtausmoottorissa ja vikatoleranssilla tietokonemoottorin tai konevian sattuessa.
Tutkitaan paljon enemmän Apache Sparkista ja Apache Flinkistä yksityiskohtaisesti:
- Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskentajärjestelmä, jonka on kehittänyt Apache Software Foundation, jonka alun perin kehitti Kalifornian Berkeleyn yliopisto ja joka lahjoitettiin myöhemmin Apache-säätiölle avoimen lähdekoodin tekemiseksi.
- Apache Flink on avoimen lähdekoodin ohjelmistokehys, jonka on kehittänyt Apache Software Foundation. Flinkin ydinosa on hajautettu suoratoisto- ja tietojenkäsittelykone, joka kirjoitettiin Java- ja Scala-kirjoissa.
- Apache Spark on erittäin nopea ja sitä voidaan käyttää suuren mittakaavan tietojenkäsittelyyn, joka kehittyy nykyään loistavasti. Siitä on tullut vaihtoehto monille olemassa oleville suurten tietojenkäsittelyvälineille suurten tietotekniikoiden alalla.
- Apache Sparkkia voidaan käyttää ohjelmien ajamiseen 100 kertaa nopeammin kuin Map Reduce -työt Hadoop-ympäristössä, mikä tekee siitä parempana. Spark voidaan suorittaa myös Hadoop- tai Amazon AWS -pilvessä luomalla Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -ilmentymä tai erillinen klusteritila, ja se voi käyttää myös erilaisia tietokantoja, kuten Cassandra, Amazon Dynamo DB jne.,
Head to Head -vertailu Apache Sparkin ja Apache Flinkin välillä (infografia)
Alla on 8 parasta vertailua Apache Sparkin ja Apache Flinkin välillä
Tärkeimmät erot Apache Sparkin ja Apache Flinkin välillä
- Spark on joukko sovellusohjelmointirajapintoja (API) kaikista olemassa olevista Hadoop-liittyvistä hankkeista, yli 30. Apache Flink oli aiemmin Stratosphere-niminen tutkimusprojekti, ennen kuin sen tekijät muuttivat nimen Flinkiksi.
- Spark tarjoaa korkean tason sovellusliittymiä eri ohjelmointikielillä, kuten Java, Python, Scala ja R. Vuonna 2014 Apache Flink hyväksyttiin Apache-projektiryhmän Apache-inkubaattoriprojektiksi.
- Sparkilla on ydinominaisuuksia, kuten Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (graafien käsittelyyn) ja Spark Streaming ja Flink käytetään syklisten ja iteratiivisten prosessien suorittamiseen kokoelmien iteroimalla.
- Sekä Apache Spark että Apache Flink ovat yleiskäyttöisiä suoratoisto- tai tietojenkäsittelyalustoja isossa tietoympäristössä. Spark-klusteritilaa voidaan käyttää virtaamaan ja käsittelemään eri klusterien tietoja suuren mittakaavan datan käsittelemiseksi nopeasti ja rinnakkain.
- Spark Cluster -tilassa sovellukset toimivat klusterin yksittäisinä prosesseina. Flink on vahva ja tehokas työkalu eräprosessointityöhön ja työn ajoitusprosesseihin.
- Spark-klusterin komponentit ovat Driver Manager, Driver Program ja Worker Nodes. Flinkillä on toinen ominaisuus hyvästä yhteensopivuustilasta, joka tukee erilaisia Apache-projekteja, kuten Apache myrskyä ja kartta vähentää töitä sen suoritusmoottorissa tiedonsiirtonopeuden parantamiseksi.
- Sparkilla on saatavana erityyppisiä klusterinhallintaohjelmia, kuten HADOOP Yarn-klusterinhallinta, itsenäinen tila (jo käsiteltiin edellä), Apache Mesos (yleinen klusterinhallinta) ja Kubernetes (kokeellinen, joka on avoimen lähdekoodin järjestelmä automaation käyttöönotolle). Flinkillä on vain tietojenkäsittelymoottori verrattuna Sparkiin, jolla on erilaiset ydinkomponentit.
- Spark-klusterikomponenttitoiminnoissa on tehtävät, välimuisti ja suorittajat työntekijän solmun sisällä, jossa klusterin hallinnalla voi olla useita työntekijän solmuja. Flink-arkkitehtuuri toimii siten, että virtoja ei tarvitse avata ja sulkea joka kerta.
- Sparkilla ja Flinkillä on muistinhallinta. Spark kaatuu solmulle, kun sen muistia loppuu, mutta sillä on vikasietoisuus. Flinkillä on erilainen lähestymistapa muistin hallintaan. Flink kirjoittaa levylle, kun muisti loppuu.
- Sekä Apache Spark että Apache Flink toimivat LinkedIn: n kehittämän Apache Kafka -projektin kanssa, joka on myös vahva tiedonsiirtosovellus, jolla on korkea vikasietoisuus.
- Sparkilla voi olla muistin jakamisominaisuus siinä sijaitsevissa sovelluksissa, kun taas Flinkillä on nimenomainen muistinhallinta, joka estää Apache Sparkissa esiintyviä satunnaisia piikkejä.
- Sparkilla on enemmän määritysominaisuuksia, kun taas Flinkillä on vähemmän määritysominaisuuksia.
- Flink voi lähentää eräkäsittelytekniikoita, ja Sparkilla on yhtenäinen moottori, jota voidaan käyttää itsenäisesti Hadoopin päällä yhdistämällä moniin muihin klusterin hallintaan ja tallennusalustoihin tai palvelimiin.
- Apache Sparkin verkkokäyttö on vähemmän työn alkamisaikana, kun se käynnistetään, mikä aiheuttaa jonkin verran viivettä työn suorittamisessa. Apache Flink käyttää verkkoa alusta alkaen, mikä osoittaa, että Flink käyttää resurssiaan tehokkaasti.
- Apache Sparkin vähemmän resurssien käyttö aiheuttaa vähemmän tuottavuutta, kun taas Apache Flunk -sovelluksen resurssien käyttö on tehokasta, mikä tekee siitä tuottavamman ja parempien tulosten.
Apache Spark vs Apache Flink -vertailutaulukko
| PERUSTA
VERTAILU | Apache Spark | Apache Flink |
| Määritelmä | Nopea avoimen lähdekoodin klusteri isojen tietojen käsittelyyn | Avoimen lähdekoodin klusteri tietojen suoratoistoon ja käsittelyyn |
| etusija | Suositeltavampi ja sitä voidaan käyttää monien Apache-projektien kanssa | Flink kehittyy viime aikoina on vähemmän suositeltava |
| Helppokäyttöisyys | Helpointa soittaa sovellusliittymille ja käyttää | Siinä on vähemmän sovellusliittymiä kuin Sparkissa |
| foorumi | Toiminnassa käytetään ulkopuolisia klusterinhallintaohjelmia | Monialustainen ja tukee suurimpaa osaa sovellusintegraatioista |
| yleisyys | Avoin lähdekoodi, ja sitä käyttävät monet suuret datapohjaiset yritykset | Avoin lähdekoodi ja on kasvussa viime aikoina |
| Yhteisö | Hieman enemmän käyttäjäkuntayhteisöä | Yhteisön täytyy kasvaa Sparkiin verrattuna |
| Osallistujat | Erittäin suuret avoimen lähdekoodin avustajat | Sinulla on suuri tukijakunta |
| Ajoaika | Suorittaa prosessit 100 kertaa nopeammin kuin Hadoop | Hieman hitaampi kuin Spark |
Johtopäätös - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark ja Apache Flink ovat molemmat yleiskäyttöisiä tiedonsiirtosovelluksia, joissa niiden tarjoamat sovellusliittymät sekä arkkitehtuuri ja ydinkomponentit ovat erilaisia. Sparkilla on useita ydinkomponentteja suorittamaan erilaisia sovellusvaatimuksia, kun taas Flinkillä on vain tiedonsiirto- ja käsittelykapasiteetti.
Ohjelmistokehys voidaan valita liiketoimintavaatimuksista riippuen. Spark on ollut olemassa muutamien vuosien ajan, kun taas Flink on kehittynyt asteittain nykyään teollisuudessa ja on mahdollista, että Apache Flink ohittaa Apache Sparkin.
Integrointi useisiin kehyksiin Spark on melko edullinen kuin Flink, jotta voidaan tukea useita sovelluksia hajautetussa ympäristössä.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Apache Spark vs. Apache Flink -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head-Head-vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parasta vertailua, jotka sinun on tiedettävä!
- Parhaat asiat, jotka oppivat Apache Sparkista (opas)
- Apache Storm vs Apache Spark - Opi 15 hyödyllistä eroa
- 15 parasta asiaa, jotka sinun on tiedettävä MapReduce vs Spark -sovelluksesta