Forskjellen mellom Apache Spark og Apache Flink
Apache Spark er et open source klyngedatamenteringsramme utviklet av Apache Software. Apache Spark er veldig rask og kan brukes til databehandling i stor skala. Det er et alternativ for eksisterende storskala databehandlingsverktøy innen big data-teknologier. Apache Flink er et open source-rammeverk for strømbehandling av datastreaming-applikasjoner for høy tilgjengelighet, høy ytelse, stabilitet og nøyaktighet i distribuerte applikasjoner. Apache Flink gir lav latenstid, høy gjennomstrømning i streaming-motoren med feiltoleranse i tilfelle datamaskin eller maskinfeil.
La oss studere mye mer om Apache Spark og Apache Flink i detalj:
- Spark er et rammeverk for rammeverk med åpen kildekode utviklet av Apache Software Foundation som opprinnelig ble utviklet av University of California Berkeley og ble donert til Apache Foundation senere for å gjøre den åpen kildekode.
- Apache Flink er et open source programvarerammeverk utviklet av Apache Software Foundation. Kjernekomponenten i Flink er en distribuert strømnings- og databehandlingsmotor som ble skrevet i Java og Scala.
- Apache Spark er veldig rask og kan brukes til databehandling i stor skala, som utvikler seg stort i dag. Det har blitt et alternativ for mange eksisterende storskala databehandlingsverktøy innen big data-teknologier.
- Apache Spark kan brukes til å kjøre programmer 100 ganger raskere enn Map Reduce jobber i Hadoop-miljøet, noe som gjør dette mer foretrukket. Spark kan også kjøres på Hadoop eller Amazon AWS sky ved å opprette Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -forekomst eller frittstående klyngemodus, og kan også få tilgang til forskjellige databaser som Cassandra, Amazon Dynamo DB, etc.,
Sammenligning fra topp til hodet mellom Apache Spark vs Apache Flink (Infographics)
Nedenfor er topp 8-sammenligningen mellom Apache Spark vs Apache Flink
Viktige forskjeller mellom Apache Spark vs Apache Flink
- Spark er et sett med applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (APIer) av alle de eksisterende Hadoop-relaterte prosjektene mer enn 30. Apache Flink var tidligere et forskningsprosjekt kalt Stratosphere før hun endret navnet til Flink av sine skaperne.
- Spark tilbyr APIer på høyt nivå i forskjellige programmeringsspråk som Java, Python, Scala og R. I 2014 ble Apache Flink akseptert som Apache Incubator Project av Apache Projects Group.
- Spark har kjernefunksjoner som Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (for grafbehandling) og Spark Streaming og Flink brukes til å utføre sykliske og iterative prosesser ved å iterere samlinger.
- Både Apache Spark og Apache Flink er streamingform eller databehandlingsplattformer til generelle formål i big data-miljøet. Spark Cluster-modus kan brukes til å streame og behandle dataene på forskjellige klynger for storskala data for å kunne behandle raskt og parallelt.
- Spark Cluster-modus vil ha applikasjoner som kjøres som individuelle prosesser i klyngen. Flink er et sterkt og høytytende verktøy for batchbehandlingsjobber og jobbplanleggingsprosesser.
- Komponentene i gnistklyngen er Driver Manager, Driver Program og Worker Nodes. Flink har en annen funksjon i god kompatibilitetsmodus for å støtte forskjellige Apache-prosjekter, for eksempel Apache-storm og kartredusere jobber på sin utførelsesmotor for å forbedre ytelsen til datastrømming.
- Spark har forskjellige typer klyngestyrer tilgjengelig som HADOOP Yarn cluster manager, frittstående modus (allerede diskutert ovenfor), Apache Mesos (en generell cluster manager) og Kubernetes (eksperimentelt som er et open source system for automatisering distribusjon). Flink har bare databehandlingsmotor sammenlignet med Spark som har forskjellige kjernekomponenter.
- Funksjoner for gnisteklyngekomponent har oppgaver, hurtigbuffer og kjørere i en arbeiderknute hvor en klyngebestyrer kan ha flere arbeiderknuter. Flink-arkitektur fungerer på en slik måte at bekkene ikke trenger å åpnes og lukkes hver gang.
- Spark og Flink har styring i minnet. Gnist krasjer noden når den går tom for minne, men har feiltoleranse. Flink har en annen tilnærming til minnestyring. Flink skriver til disk når minnet går tom.
- Både Apache Spark og Apache Flink jobber med Apache Kafka-prosjektet utviklet av LinkedIn som også er en sterk datastreamingsapplikasjon med høy feiltoleranse.
- Spark kan ha delingsegenskaper for hukommelse i forskjellige applikasjoner som bor i det, mens Flink har eksplisitt minnehåndtering som forhindrer sporadiske pigger som er til stede i Apache Spark.
- Spark har flere konfigurasjonsegenskaper mens Flink har mindre konfigurasjonsegenskaper.
- Flink kan tilnærme batch-prosesseringsteknikkene og Spark har enhetlig motor som kan kjøres uavhengig på toppen av Hadoop ved å koble til mange andre klyngestyrer og lagringsplattformer eller servere.
- Nettverksbruken av Apache Spark er mindre i begynnelsestiden for jobben når den utløses som forårsaker en viss forsinkelse i utførelsen av en jobb. Apache Flink bruker nettverket fra begynnelsen som indikerer at Flink bruker ressursen sin effektivt.
- Jo mindre ressursutnyttelse i Apache Spark forårsaker mindre produktiv, mens i Apache er flunkens ressursutnyttelse effektiv og gjør den mer produktiv med bedre resultater.
Apache Spark vs Apache Flink sammenligningstabell
| BASIS FOR
SAMMENLIGNING | Apache Spark | Apache Flink |
| Definisjon | En rask open source-klynge for databehandling | En åpen kildeklynge for strømming og prosessering av data |
| Preference | Mer foretrukket og kan brukes sammen med mange Apache-prosjekter | Flink utvikler seg nylig er mindre foretrukket |
| Brukervennlighet | Enklere å ringe API-er og bruke | Har mindre APIer sammenlignet med Spark |
| Plattform | Opereres ved bruk av tredjeparts klyngesjefer | Kryssplattform og støtter de fleste applikasjonsintegrasjoner |
| generalitet | Open source og brukes av mange storskala databaserte selskaper | Åpen kildekode og har fått popularitet nylig |
| Samfunnet | Litt mer brukerbase | Fellesskapet må vokse sammenlignet med Spark |
| bidragsytere | Veldig store open source-bidragsytere | Har en stor base av bidragsytere |
| Kjøretid | Kjører prosesser 100 ganger raskere enn Hadoop | Litt tregere sammenlignet med Spark |
Konklusjon - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark og Apache Flink er begge generelle formålstrømbehandlingsapplikasjoner der APIene som leveres av dem og arkitekturen og kjernekomponentene er forskjellige. Spark har flere kjernekomponenter for å utføre forskjellige applikasjonskrav, mens Flink bare har datastrømming og prosesseringskapasitet.
Avhengig av virksomhetens krav, kan programvarerammen velges. Spark eksisterer siden noen få år, mens Flink utvikler seg gradvis i dag i bransjen, og det er sjanser for at Apache Flink kommer til å overhale Apache Spark.
For å integrere med flere rammer er Spark heller foretrukket sammenlignet med Flink for å støtte flere applikasjoner i et distribuert miljø.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Apache Spark vs Apache Flink, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabellen og konklusjonen. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 sammenligninger du må vite!
- Beste ting å lære om Apache Spark (guide)
- Apache Storm vs Apache Spark - Lær 15 nyttige forskjeller
- De 15 beste tingene du trenger å vite om MapReduce vs Spark