Spark Streaming 和 Flink 都是串流處理框架，具有不同的功能：程式設計模型：Spark Streaming 是基於 Spark RDD 模型，而 Flink 擁有自己的串流處理 API。狀態管理：Flink 內建狀態管理，而 Spark Streaming 需要外部解決方案。容錯性：Flink 是基於快照，而 Spark Streaming 是基於檢查點。擴充性：Flink 是基於串流操作符鏈，而 Spark Streaming 是基於叢集擴充。在即時資料聚合用例中，Flink 通常效能優於 Spark Streaming，因為它提供了更好的吞吐量和延遲。
Spark Streaming 與Flink：串流處理框架的比較
簡介
流處理框架是處理即時資料的強大工具。 Spark Streaming 和 Flink 是兩個領先的串流處理框架，在處理大規模資料流方面具有出色的效能和功能。本文將比較這兩個框架的主要特性，並透過實戰案例來展示它們在實際應用上的差異。
特性比較
| 特性 | Spark Streaming | ##Flink|
|---|---|---|
| 程式設計模型 | ||
| #自身的串流處理API | ##狀態管理 | 難以管理，需要外部解決方案 |
| #容錯性 | 基於檢查點 | |
| 擴充功能 | 基於叢集擴充 | |
| 社群支持 | 龐大且活躍 |
#實戰案例
###### ###使用案例：即時資料聚合#########我們考慮一個即時資料聚合的用例，其中來自感測器的串流資料需要不斷聚合以計算平均值。 #########Spark Streaming 實作######
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");
}
}以上是Spark Streaming與Flink的對比的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
