Erinevus Apache Sparki ja Apache Flinki vahel
Apache Spark on avatud lähtekoodiga klastri arvutamisraamistik, mille on välja töötanud Apache Software. Apache Spark on väga kiire ja seda saab kasutada suuremahuliseks andmetöötluseks. See on alternatiiv olemasolevatele suuremahulistele andmetöötlusriistadele suurandmete tehnoloogia valdkonnas. Apache Flink on avatud lähtekoodiga raamistik andmevoogesituse rakenduste voo töötlemiseks, et tagada hajutatud rakenduste kõrge kättesaadavus, kõrge jõudlus, stabiilsus ja täpsus. Apache Flink pakub voogesitusmootoris väikest latentsusaega, suurt läbilaskevõimet ja tõrketaluvust andmemootori või masina rikke korral.
Uurime lähemalt lähemalt Apache Sparki ja Apache Flinki kohta:
- Spark on Apache Tarkvara Sihtasutuse välja töötatud avatud lähtekoodiga klastrite arvutamise raamistik, mille töötas välja algselt California Berkeley ülikool ja mis annetati hiljem Apache Foundationile, et muuta see avatud lähtekoodiga.
- Apache Flink on avatud lähtekoodiga tarkvararaamistik, mille on välja töötanud Apache Software Foundation. Flinki põhikomponent on hajutatud voogesituse ja andmetöötluse mootor, mis kirjutati Java ja Scala keeles.
- Apache Spark on väga kiire ja seda saab kasutada suuremahuliseks andmetöötluseks, mis areneb tänapäeval suurepäraselt. Sellest on saanud alternatiiv paljudele olemasolevatele suuremahulistele andmetöötlusriistadele suurandmete tehnoloogia valdkonnas.
- Apache Sparki saab kasutada programmide käitamiseks 100 korda kiiremini kui Map Reduce töökohti Hadoopi keskkonnas, muutes selle eelistatavamaks. Sparkit saab käivitada ka Hadoopi või Amazon AWS-i pilves, luues Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) eksemplari või eraldiseisva klastrirežiimi ning pääseda juurde ka erinevatele andmebaasidele nagu Cassandra, Amazon Dynamo DB jne.
Apache Sparki ja Apache Flinki (Infographics) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on kaheksa parimat võrdlust Apache Sparki ja Apache Flinki vahel
Apache Spark ja Apache Flink peamised erinevused
- Spark on rakenduse programmeerimisliideste (API) kogum kõigist olemasolevatest Hadoopi projektidest, mis on seotud enam kui 30. Apache Flink oli varem uurimisprojekt nimega Stratosphere, enne kui loojad selle nime Flinkiks muutsid.
- Spark pakub kõrgetasemelisi API-sid erinevates programmeerimiskeeltes nagu Java, Python, Scala ja R. 2014. aastal aktsepteeriti Apache Flink Apache Projects Groupi poolt Apache inkubaatoriprojektiks.
- Sparkil on põhifunktsioonid, nagu Spark Core, Spark SQL, MLib (masinakogu), GraphX (graafiku töötlemiseks) ning Sparki voogesitust ja Flinkit kasutatakse tsükliliste ja iteratiivsete protsesside teostamiseks kogude iteratsiooni teel.
- Nii Apache Spark kui ka Apache Flink on üldotstarbelised voogesituse või andmetöötluse platvormid suures andmekeskkonnas. Sädeklastrirežiimi saab kasutada suuremahuliste andmete jaoks erinevate klastrite andmete voogesitamiseks ja töötlemiseks, et töödelda kiiresti ja paralleelselt.
- Režiimis Spark Cluster rakendused töötavad klastris üksikute protsessidena. Flink on tugev ja suure jõudlusega tööriist pakkide töötlemise ja tööde ajastamise protsesside jaoks.
- Sparki klastri komponendid on draiverihaldur, draiveriprogramm ja töötaja sõlmed. Flinkil on veel üks hea ühilduvusrežiimi funktsioon, et toetada erinevaid Apache-projekte, näiteks Apache tormi ja kaarti, et vähendada selle täidesaatmismootoris töökohti, et parandada andmevoogesituse jõudlust.
- Sparkil on saadaval erinevat tüüpi klastrihaldureid, näiteks HADOOP lõnga klastrihaldur, eraldiseisev režiim (millest on juba eespool juttu), Apache Mesos (klastri üldhaldur) ja Kubernetes (katseline, mis on automatiseeritud juurutamiseks avatud lähtekoodiga süsteem). Võrreldes Sparkiga, millel on erinevad põhikomponendid, on Flinkil ainult andmetöötlusmootor.
- Spikriklastri komponendi funktsioonidel on töötaja sõlmes tööülesanded, vahemälu ja teostajad, kus klastrihalduril võib olla mitu töötaja sõlme. Flink-arhitektuur töötab nii, et vooge ei pea iga kord avama ja sulgema.
- Sparkil ja Flinkil on mäluhaldus. Säde jookseb sõlme otsa, kui tal mälu otsa saab, kuid tal on tõrketaluvust. Flinkil on mäluhalduses erinev lähenemisviis. Kui sisemälu saab otsa, kirjutab Flink kettale.
- Nii Apache Spark kui ka Apache Flink töötavad koos LinkedIni välja töötatud projektiga Apache Kafka, mis on ka tugev rikastaluvusega tugev andmevoogesituse rakendus.
- Sparkil võib olla mälu jagamisvõimalus selles asuvates erinevates rakendustes, samas kui Flinkil on selgesõnaline mäluhaldus, mis hoiab ära Apache Sparki aeg-ajalt esinevad naelu.
- Sparkil on rohkem konfiguratsiooniomadusi, samas kui Flinkil on vähem konfiguratsiooniomadusi.
- Flink suudab pakkimistöötluse tehnikaid ühtlustada ja Sparkil on ühtne mootor, mida saab Hadoopi peal iseseisvalt käivitada, ühendades paljude teiste klastrijuhtide ning salvestusplatvormide või serveritega.
- Apache Sparki võrgukasutus on töö käivitamise ajal vähem käivitunud, mis põhjustab teatud aja viivituse töö täitmisel. Apache Flink kasutab võrku algusest peale, mis näitab, et Flink kasutab oma ressursse tõhusalt.
- Apache Sparki vähem ressursikasutust põhjustab vähem tootlikkust, samas kui Apache Flunkis on ressursikasutus efektiivne, muutes selle paremate tulemustega produktiivsemaks.
Apache Spark vs Apache Flink võrdlustabel
| ALUS
VÕRDLUS | Apache säde | Apache Flink |
| Definitsioon | Kiire avatud lähtekoodiga klaster suurandmete töötlemiseks | Avatud lähtekoodiga klaster andmete voogesitamiseks ja töötlemiseks |
| Eelistus | Eelistatum ja seda saab kasutada koos paljude Apache projektidega | Flink areneb viimasel ajal vähem eelistatud |
| Kasutusmugavus | Lihtsam on API-dele helistada ja neid kasutada | Võrreldes Sparkiga on vähem API-sid |
| Platvorm | Kasutatakse kolmanda osapoole klastrihaldurite abil | Platvormideülene ja toetab enamikku rakenduste integratsioonidest |
| Üldisus | Avatud lähtekoodiga ja seda kasutavad paljud suured andmepõhised ettevõtted | Avatud lähtekoodiga ja kogub viimasel ajal populaarsust |
| Kogukond | Veidi rohkem kasutajaskonda | Kogukond peab Sparkiga võrreldes kasvama |
| Kaasautorid | Väga suured avatud lähtekoodiga kaastöötajad | Teil on suur kaastöötajate arv |
| Tööaeg | Töötab 100 korda kiiremini kui Hadoop | Sparkiga võrreldes pisut aeglasem |
Järeldus - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark ja Apache Flink on mõlemad üldotstarbelised andmevoo töötlemise rakendused, kus nende pakutavad API-d ning arhitektuur ja põhikomponendid on erinevad. Sparkil on erinevate rakenduse nõuete täitmiseks mitu põhikomponenti, samal ajal kui Flinkil on ainult andmevoogedastus- ja töötlemismaht.
Sõltuvalt ärinõuetest saab valida tarkvararaamistiku. Spark eksisteerib juba paar aastat, samal ajal kui Flink areneb tänapäeval tööstuses järk-järgult ja on tõenäoline, et Apache Flink alistab Apache Sparki.
Mitme raamistikuga integreerimiseks on Spark võrreldes Flinkiga pigem eelistatud, et toetada hajutatud keskkonnas mitut rakendust.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Apache Spark vs Apache Flink, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat võrdlust, mida peate teadma!
- Parimad asjad, mida õppida Apache Sparki kohta (juhend)
- Apache Storm vs Apache Spark - õppida 15 kasulikku erinevust
- 15 parimat asja, mida peate teadma MapReduce vs Spark kohta