Comparaison entre Spark Streaming et Flink

Spark Streaming et Flink sont tous deux des frameworks de traitement de flux avec des fonctionnalités différentes : Modèle de programmation : Spark Streaming est basé sur le modèle Spark RDD, tandis que Flink possède sa propre API de streaming. Gestion de l'état : Flink dispose d'une gestion d'état intégrée, tandis que Spark Streaming nécessite une solution externe. Tolérance aux pannes : Flink est basé sur des instantanés, tandis que Spark Streaming est basé sur des points de contrôle. Évolutivité : Flink est basé sur des chaînes d'opérateurs de streaming, tandis que Spark Streaming est basé sur la mise à l'échelle du cluster. Dans les cas d'utilisation de l'agrégation de données en temps réel, Flink fonctionne généralement mieux que Spark Streaming car il offre un meilleur débit et une meilleure latence.

Spark Streaming vs. Flink : Comparaison des frameworks de traitement de flux

Introduction

Les frameworks de traitement de flux sont des outils puissants pour traiter des données en temps réel. Spark Streaming et Flink sont deux frameworks de traitement de flux de premier plan dotés d'excellentes performances et capacités pour gérer des flux de données à grande échelle. Cet article comparera les principales caractéristiques de ces deux frameworks et démontrera leurs différences dans leurs applications pratiques à travers des cas pratiques. "Comparaison des fonctionnalités"

Gestion des statuts

import org.apache.spark.streaming.{StreamingContext, Seconds}
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession 和 StreamingContext
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("StreamingAggregation").getOrCreate()
val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(1))

// 从文件数据流中创建 DStream
val lines = ssc.textFileStream("sensor_data.txt")

// 提取传感器 ID 和数值
val values = lines.map(line => (line.split(",")(0), line.split(",")(1).toDouble))

// 计算每分钟平均值
val windowedCounts = values.window(Seconds(60), Seconds(60)).mapValues(v => (v, 1)).reduceByKey((a, b) => (a._1 + b._1, a._2 + b._2))
val averages = windowedCounts.map(pair => (pair._1, pair._2._1 / pair._2._2))

// 打印结果
averages.foreachRDD(rdd => rdd.foreach(println))

// 启动 StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkStreamingAggregation {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 StreamExecutionEnvironment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从文件数据流中创建 DataStream
        DataStream<String> lines = env.readTextFile("sensor_data.txt");

        // 提取传感器 ID 和数值
        DataStream<Tuple2<String, Double>> values = lines
                .flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(","))
                        .map(v -> new Tuple2<>(v.split("_")[0], Double.parseDouble(v.split("_")[1])))
                        .iterator());

        // 计算每分钟平均值
        DataStream<Tuple2<String, Double>> averages = values
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(60), Time.seconds(60))
                .reduce((a, b) -> new Tuple2<>(a.f0, (a.f1 + b.f1) / 2));

        // 打印结果
        averages.print();

        // 执行 Pipeline
        env.execute("StreamingAggregation");
    }
}

Conclusion

Spark Streaming et Flink sont tous deux de puissants frameworks de traitement de flux avec leurs propres avantages et inconvénients. En fonction des exigences spécifiques de votre application, le choix du bon framework est crucial. Si vous avez besoin d'un haut degré de personnalisation et d'intégration avec l'écosystème Spark, Spark Streaming peut être un bon choix. D'un autre côté, si vous avez besoin de hautes performances, d'une gestion d'état intégrée et d'évolutivité, Flink est plus adapté. Grâce à la comparaison de cas réels, nous pouvons comprendre plus intuitivement les performances et l'application de ces deux cadres dans des scénarios réels.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!