Verschil tussen Apache Spark en Apache Flink
Apache Spark is een open-source cluster computing framework ontwikkeld door Apache Software. Apache Spark is erg snel en kan worden gebruikt voor grootschalige gegevensverwerking. Het is een alternatief voor bestaande grootschalige gegevensverwerkingstools op het gebied van big data-technologieën. Apache Flink is een open-source framework voor streamverwerking van datastreaming-applicaties voor hoge beschikbaarheid, hoge prestaties, stabiliteit en nauwkeurigheid in gedistribueerde applicaties. Apache Flink biedt lage latentie, hoge doorvoer in de streaming-engine met fouttolerantie in het geval van een data-engine of een machinestoring.
Laten we veel meer over Apache Spark en Apache Flink in detail bestuderen:
- Spark is een open-source cluster computing-raamwerk ontwikkeld door Apache Software Foundation, oorspronkelijk ontwikkeld door de Universiteit van Berkeley en later aan Apache Foundation geschonken om het open source te maken.
- Apache Flink is een open-source softwareframework ontwikkeld door Apache Software Foundation. De kerncomponent van Flink is een gedistribueerde streaming- en gegevensverwerkingsengine die is geschreven in Java en Scala.
- Apache Spark is erg snel en kan worden gebruikt voor grootschalige gegevensverwerking die tegenwoordig geweldig evolueert. Het is een alternatief geworden voor veel bestaande grootschalige gegevensverwerkingstools op het gebied van big data-technologieën.
- Apache Spark kan worden gebruikt om programma's 100 keer sneller uit te voeren dan Map Reduce-taken in de Hadoop-omgeving, waardoor dit meer de voorkeur verdient. Spark kan ook worden uitgevoerd op Hadoop of Amazon AWS-cloud door een Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) -instantie of standalone clustermodus te maken en heeft ook toegang tot verschillende databases zoals Cassandra, Amazon Dynamo DB, enz.,
Head-to-Head vergelijking tussen Apache Spark vs Apache Flink (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 8-vergelijking tussen Apache Spark vs Apache Flink
Belangrijkste verschillen tussen Apache Spark versus Apache Flink
- Spark is een set Application Programming Interfaces (API's) van alle bestaande Hadoop-gerelateerde projecten van meer dan 30. Apache Flink was eerder een onderzoeksproject genaamd Stratosphere voordat de naam door de makers werd gewijzigd in Flink.
- Spark biedt API's op hoog niveau in verschillende programmeertalen zoals Java, Python, Scala en R. In 2014 werd Apache Flink aanvaard als Apache Incubator Project door Apache Projects Group.
- Spark heeft kernfuncties zoals Spark Core, Spark SQL, MLib (machinebibliotheek), GraphX (voor grafiekverwerking) en Spark Streaming en Flink wordt gebruikt voor het uitvoeren van cyclische en iteratieve processen door collecties te itereren.
- Zowel Apache Spark als Apache Flink zijn algemene streaming- of gegevensverwerkingsplatforms in de big data-omgeving. De Spark-clustermodus kan worden gebruikt voor het streamen en verwerken van de gegevens op verschillende clusters voor grootschalige gegevens om snel en parallel te kunnen worden verwerkt.
- In de Spark Cluster-modus worden applicaties als afzonderlijke processen in het cluster uitgevoerd. Flink is een sterke en goed presterende tool voor batchverwerkingstaken en taakplanningsprocessen.
- De componenten van Spark cluster zijn Driver Manager, Driver Program en Worker Nodes. Flink heeft nog een functie van de goede compatibiliteitsmodus om verschillende Apache-projecten te ondersteunen, zoals Apache Storm en Map Reduce Jobs op de uitvoering-engine om de datastreamingprestaties te verbeteren.
- Spark heeft verschillende soorten clusterbeheerders beschikbaar, zoals HADOOP Yarn clustermanager, standalone-modus (hierboven al besproken), Apache Mesos (een algemene clustermanager) en Kubernetes (experimenteel, dat is een open source-systeem voor automatisering). Flink heeft alleen een gegevensverwerkingsengine vergeleken met Spark die verschillende kerncomponenten heeft.
- Spark-clustercomponentfuncties hebben Taken, Cache en Executors binnen een werkknooppunt waar een clustermanager meerdere werkknooppunten kan hebben. Flink-architectuur werkt zo dat de streams niet elke keer hoeven te worden geopend en gesloten.
- Spark en Flink hebben geheugenbeheer. Spark crasht het knooppunt als het onvoldoende geheugen heeft maar fouttolerantie heeft. Flink heeft een andere benadering van geheugenbeheer. Flink schrijft naar schijf wanneer het geheugen opraakt.
- Zowel de Apache Spark als Apache Flink werken met het Apache Kafka-project ontwikkeld door LinkedIn, dat ook een krachtige datastreaming-applicatie is met een hoge fouttolerantie.
- Spark kan geheugencapaciteit delen binnen verschillende applicaties, terwijl Flink expliciet geheugenbeheer heeft dat incidentele pieken in Apache Spark voorkomt.
- Spark heeft meer configuratie-eigenschappen, terwijl Flink minder configuratie-eigenschappen heeft.
- Flink kan de batchverwerkingstechnieken benaderen en Spark heeft een uniforme engine die onafhankelijk van Hadoop kan worden uitgevoerd door verbinding te maken met vele andere clusterbeheerders en opslagplatforms of servers.
- Het netwerkgebruik van Apache Spark is minder in de begintijd van de taak wanneer deze wordt geactiveerd, wat enige vertraging in de uitvoering van een taak veroorzaakt. Apache Flink gebruikt het netwerk vanaf het begin, wat aangeeft dat Flink de bron effectief gebruikt.
- Het minder gebruik van hulpbronnen in Apache Spark veroorzaakt minder productief, terwijl in Apache Flunk het gebruik van hulpbronnen effectief is, waardoor het productiever is met betere resultaten.
Vergelijkingstabel Apache Spark vs Apache Flink
| BASIS VOOR
VERGELIJKING | Apache Spark | Apache Flink |
| Definitie | Een snel open source cluster voor big data-verwerking | Een open source cluster voor het streamen en verwerken van gegevens |
| Voorkeur | Meer voorkeur en kan worden gebruikt in combinatie met veel Apache-projecten | Flink evolueert de laatste tijd minder |
| Makkelijk te gebruiken | Gemakkelijker API's aan te roepen en te gebruiken | Heeft minder API's in vergelijking met Spark |
| Platform | Operated met behulp van externe clusterbeheerders | Platformoverschrijdend en ondersteunt de meeste applicatie-integraties |
| Algemeenheid | Open source en wordt door veel grootschalige op gegevens gebaseerde bedrijven gebruikt | Open source en wint onlangs aan populariteit |
| Gemeenschap | Iets meer gebruikersbasiscommunity | Community moet groeien in vergelijking met Spark |
| medewerkers | Zeer grote open source-bijdragers | Heb een grote basis van bijdragers |
| Looptijd | Draait processen 100 keer sneller dan Hadoop | Beetje langzamer in vergelijking met Spark |
Conclusie - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark en Apache Flink zijn beide algemene datastroomverwerkingstoepassingen waarbij de door hen geleverde API's en de architectuur en kerncomponenten verschillen. Spark heeft meerdere kerncomponenten om verschillende applicatie-eisen uit te voeren, terwijl Flink alleen datastreaming en verwerkingscapaciteit heeft.
Afhankelijk van de zakelijke vereisten kan het softwarekader worden gekozen. Spark bestaat sinds enkele jaren, terwijl Flink tegenwoordig geleidelijk evolueert in de branche en er zijn kansen dat Apache Flink Apache Spark zal inhalen.
Om te integreren met meerdere frameworks heeft Spark de voorkeur boven Flink om meerdere applicaties in een gedistribueerde omgeving te ondersteunen.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Apache Spark vs Apache Flink, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 vergelijkingen die u moet weten!
- Beste dingen over Apache Spark (gids)
- Apache Storm vs Apache Spark - Leer 15 nuttige verschillen
- De beste 15 dingen die u moet weten over Map Reduce vs Spark