Perbandingan antara Spark Streaming dan Flink

Spark Streaming dan Flink adalah kedua-dua rangka kerja pemprosesan strim dengan ciri berbeza: Model pengaturcaraan: Spark Streaming adalah berdasarkan model Spark RDD, manakala Flink mempunyai API penstriman sendiri. Pengurusan negeri: Flink mempunyai pengurusan keadaan terbina dalam, manakala Spark Streaming memerlukan penyelesaian luaran. Toleransi kesalahan: Flink adalah berdasarkan syot kilat, manakala Spark Streaming adalah berdasarkan pusat pemeriksaan. Kebolehskalaan: Flink adalah berdasarkan rangkaian operator penstriman, manakala Spark Streaming adalah berdasarkan penskalaan kelompok. Dalam kes penggunaan pengagregatan data masa nyata, Flink secara amnya berprestasi lebih baik daripada Spark Streaming kerana ia memberikan daya pemprosesan dan kependaman yang lebih baik.

Spark Streaming vs. Flink: Perbandingan Rangka Kerja Pemprosesan Strim

Pengenalan

Rangka kerja pemprosesan strim ialah alat yang berkuasa untuk memproses data masa nyata. Spark Streaming dan Flink ialah dua rangka kerja pemprosesan strim terkemuka dengan prestasi dan keupayaan cemerlang untuk mengendalikan strim data berskala besar. Artikel ini akan membandingkan ciri utama kedua-dua rangka kerja ini dan menunjukkan perbezaannya dalam aplikasi praktikal melalui kes praktikal. Perbandingan ciri

Pengurusan status

Pengurusan yang sukar, memerlukan penyelesaian luaran Pengurusan keadaan terbina dalam berdasarkan syot kilat Sokongan komuniti Besar dan aktif Aktif dan berkembang Kes praktikal Kes penggunaan: Pengagregatan data masa nyata KesimpulanSpark Streaming dan Flink adalah kedua-dua rangka kerja pemprosesan strim yang berkuasa dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing. Bergantung pada keperluan khusus aplikasi anda, memilih rangka kerja yang betul adalah penting. Jika anda memerlukan tahap penyesuaian dan penyepaduan yang tinggi dengan ekosistem Spark, Spark Streaming mungkin merupakan pilihan yang baik. Sebaliknya, jika anda memerlukan prestasi tinggi, pengurusan keadaan terbina dalam dan kebolehskalaan, Flink lebih sesuai. Melalui perbandingan kes sebenar, kita dapat memahami dengan lebih intuitif prestasi dan aplikasi kedua-dua rangka kerja ini dalam senario sebenar.

	Toleransi kesalahan	berdasarkan pusat pemeriksaan
Skalabiliti	berdasarkan penskalaan rantaian
Kami menganggap kes penggunaan data masa nyata sebagai penstriman daripada data masa nyata untuk diagregatkan secara berterusan untuk mengira purata. Perlaksanaan Spark Streaming Ini kerana API penstriman dan kebolehskalaan Flink berdasarkan rantaian operator penstriman memberikan daya pemprosesan dan kependaman yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Perbandingan antara Spark Streaming dan Flink. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!