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flinkFlink是基于事件驱动的是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。 sparkSpark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。
2、架构不同
flinkFlink 在运行时主要包含Jobmanager、Taskmanager和Slot。 sparkSpark在运行时的主要角色包括Master、Worker、Driver、Executor。
3、任务调度不同
flinkFlink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph经过优化生成 JobGraph然后提交给 JobManager进行处理JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraphExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。 sparkSpark Streaming 连续不断的生成微小的数据批次构建有向无环图DAG根据DAG中的action操作形成job每个job有根据窄宽依赖生成多个stage。
4、时间机制不同
flinkflink支持三种时间机制事件时间注入时间处理时间同时支持 watermark 机制处理迟到的数据,说明Flink在处理乱序大实时数据的时候,更有优势。 sparkSpark Streaming 支持的时间机制有限只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差 如果产生数据堆积的话误差则更明显。
5、容错机制不同
flinkFlink 则使用两阶段提交协议来保证exactly once。 sparkSpark Streaming的容错机制是基于RDD的容错机制会将经常用的RDD或者对宽依赖加Checkpoint。利用SparkStreaming的direct方式与Kafka可以保证数据输入源的处理过程输出过程符合exactly once。
6、吞吐量与延迟不同
flinkFlink是基于事件的,消息逐条处理,而且他的容错机制很轻量级,所以他能在兼顾高吞吐量的同时又有很低的延迟,它的延迟能够达到毫秒级;
sparkspark是基于微批的,而且流水线优化做的很好,所以说他的吞入量是最大的,但是付出了延迟的代价,它的延迟是秒级;
7、状态不同
flinkflink是事件驱动型应用是一类具有状态的应用我们要把它看成一个个event记录去处理当遇到窗口时会进行阻塞等待窗口的聚合操作是无状态的。过了窗口后DataStream的算子聚合操作就是有状态的操作了所以flink要把聚合操作都放到窗口操作之前才能进行无状态的聚合操作。而spark全程都是无状态的所以在哪聚合都可以。 sparkspark本身是无状态的所以我们可以把它看成一个rdd一个算子一个rdd的去处理就是说可以看成分段处理。
8、数据不同
flink在flink的世界观中一切都是由流组成的离线数据是有界限的流实时数据是一个没有界限的流这就是所谓的有界流和无界流。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作而是对通过系统传输的每个数据项执行操作一般用于实时统计。 spark在spark的世界观中一切都是由批次组成的离线数据是一个大批次而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。批处理的特点是有界、持久、大量非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作一般用于离线统计。
有界数据流和无界数据流
无界数据流无界数据流有一个开始但是没有结束它们不会在生成时终止并提供数据必须连续处理无界流也就是说必须在获取后立即处理event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达因为输入是无界的并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序例如事件发生的顺序获取event以便能够推断结果完整性。 有界数据流有界数据流有明确定义的开始和结束可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流处理有界流不需要有序获取因为可以始终对有界数据集进行排序有界流的处理也称为批处理。
