flink VS spark

特性/框架 spark flink
1 核心理念 批處理 流處理
2 數(shù)據(jù)處理模式 RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)和DataFrames/Dataset API，h后期引入Structured Streaming改進(jìn)流處理延遲 DataStream API 和DataSet API,提供統(tǒng)一的API用于流處理和批處理
3 時(shí)間機(jī)制 Spark Streaming早期僅支持處理時(shí)間，Structured Streaming增加了事件時(shí)間和水印機(jī)制支持 支持事件時(shí)間(Event Time)、注入時(shí)間(Ingrestion Time)、處理時(shí)間(Processing Time)，并內(nèi)置水印(Watermark)機(jī)制來處理亂序數(shù)據(jù)
4 容錯(cuò)機(jī)制 Spark提供了一種稱為L(zhǎng)ineage的容錯(cuò)機(jī)制，通過記錄RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)的操作序列來恢復(fù)丟失的數(shù)據(jù)分區(qū)，確保了在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)可以重新計(jì)算數(shù)據(jù)，但在大規(guī)?；蛘唛L(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的任務(wù)中，lineage重建可能會(huì)消耗大量時(shí)間和資源 Flink采用了輕量級(jí)檢查點(diǎn)(Checkpoints)，能夠周期性地保存狀態(tài)并協(xié)調(diào)所有參與者的狀態(tài)一致性，從而保證在出現(xiàn)故障時(shí)能從最近的檢查點(diǎn)恢復(fù)執(zhí)行
5 內(nèi)存管理 使用內(nèi)存進(jìn)行高效計(jì)算，支持off-heap內(nèi)存管理以優(yōu)化資源利用 同樣支持內(nèi)存計(jì)算，但在流處理場(chǎng)景下有更精細(xì)化的時(shí)間窗口和狀態(tài)管理
6 資源調(diào)度 通常配合YARN、Mesos或kubernetes等資源調(diào)度系統(tǒng) 亦可配合 相同資源調(diào)度系統(tǒng)，同時(shí)自身內(nèi)部包含細(xì)粒度資源調(diào)度器
7 實(shí)時(shí)性 微批處理模式下的實(shí)時(shí)性有限,Structured Streaming有所改善 在低延遲實(shí)時(shí)處理場(chǎng)景表現(xiàn)更好，尤其是對(duì)于亂序事件處理
8 生態(tài)系統(tǒng) 生態(tài)系統(tǒng)豐富，包括Spark SQL,MLib,GraphX等組件，尤其在機(jī)器學(xué)習(xí)和SQL查詢領(lǐng)域有強(qiáng)大支持 生態(tài)系統(tǒng)逐步完善、尤其在流處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色，同樣支持SQL查詢(Flink SQL)
9 部署模式 Spark 可以在獨(dú)立模式、集群模式(如Standalone,YARN,Mesos,Kubernetes)中運(yùn)行，易于部署和擴(kuò)展 Flink同樣支持多種部署模式，包括Standalone,YARN,Mesos,Kubernetes以及云原生部署(如AWS kinesis,Azure Event Hubs)
10 連接器與集成 Spark提供了大量的數(shù)據(jù)源連接器,可以輕松地與HDFS、Cassandra、Kafka等多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互，同時(shí)兼容Hive Metastore，便于使用Hive Flink也具有豐富的連接器，可以直接與眾多的數(shù)據(jù)源集成,支持與Hive，Hbase等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的交互，并可通過Table API/SQL與外部系統(tǒng)進(jìn)行更便捷的對(duì)接
11 編程語言支持 Spark主要支持Sacla、java、Python,同時(shí)也提供了對(duì)R、SQL的支持 Flink主要支持Java和Scala開發(fā)，同時(shí)提供了對(duì)Python(PyFlink)和SQL的良好支持
12 社區(qū)活躍度與發(fā)展 Spark社區(qū)非?；钴S，有大量的開發(fā)者和用戶，企業(yè)級(jí)應(yīng)用廣泛 Flink社區(qū)也在快速發(fā)展，尤其是在實(shí)時(shí)流處理領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注，企業(yè)應(yīng)用逐漸增多
13 性能優(yōu)化 Spark通過動(dòng)態(tài)資源分配、緩存、廣播變量等功能優(yōu)化性能、以及Tungsten項(xiàng)目改進(jìn)內(nèi)存管理和執(zhí)行引擎 Flink通過輕量級(jí)的狀態(tài)保存機(jī)制、異步IO操作、流水線執(zhí)行模式等優(yōu)化性能，同時(shí)其Rumtime棧設(shè)計(jì)為流處理做了深度優(yōu)化
14 資源利用率 Spark采用靜態(tài)資源分配，對(duì)于長(zhǎng)周期作業(yè)可能存在資源浪費(fèi)問題；通過動(dòng)態(tài)資源分配策略可以在一定程度上提高資源利用率 Flink的流式處理引擎支持細(xì)粒度的資源管理和反壓機(jī)制，能更好的適應(yīng)不同負(fù)載變化，從而提高資源利用率
15 故障恢復(fù) Sparkt通過RDD lineage和checkpoint機(jī)制進(jìn)行故障恢復(fù)，但在大規(guī)?；蛘唛L(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的任務(wù)中，lineage重建可能會(huì)消耗大量時(shí)間和資源 Flink利用分布式快照和增量checkpoint機(jī)制，可以快速進(jìn)行故障恢復(fù)，特別是在復(fù)雜狀態(tài)流處理應(yīng)用中有更好的表現(xiàn)
16 窗口操作 Spark Structured Streaming在窗口操作上進(jìn)行了增強(qiáng)，支持滑動(dòng)窗口、滾動(dòng)窗口和會(huì)話窗口等多種窗口類型 Flink在窗口處理方面尤為強(qiáng)大，除了支持上述窗口類型外，還支持自定義窗口，對(duì)窗口邊界控制更加靈活
17 可視化與監(jiān)控 Spark提供了Web Ui以編監(jiān)控應(yīng)用程序執(zhí)行情況，第三方工具如Ganglia、Graphite等也可以集成進(jìn)行更詳細(xì)的監(jiān)控 Flink也有完善的Web UI,同時(shí)Flink Mettrics系統(tǒng)也可以方便地與promethus、grafana等監(jiān)控工具集成、提供豐富的可視化和報(bào)警功能
18 部署架構(gòu)靈活性 Spark 可以靈活部署在各種環(huán)境，如單機(jī)模式、集群模式、甚至是混合云和多云環(huán)境，且支持Databricks等云服務(wù)商提供的托管服務(wù)集成 Flink同樣具備良好的部署靈活性，可在本地、集群和云端環(huán)境中部署，部分云服務(wù)商(如阿里，AWS EMR等)也提供了Flink托管服務(wù)
19 機(jī)器學(xué)習(xí)與AI支持 Spark Mlib是一個(gè)成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，提供了大量的算法模型，而且由于Spark對(duì)Data Frame和Dataset的良好支持，使得機(jī)器學(xué)習(xí)流程編寫相對(duì)簡(jiǎn)單 Flink ML目前還在發(fā)展階段，雖然支持一些基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但在深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方面的生態(tài)相對(duì)不如Spark成熟
20 SQL支持 Spark SQL基于Catalyst優(yōu)化器，提供了豐富的SQL功能及優(yōu)化手段，適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理分析 Flink SQL也提供了完整的標(biāo)準(zhǔn)SQL支持，并集成了Table API，能夠?qū)崿F(xiàn)流批一體的SQL查詢查詢處理，對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)倉和實(shí)時(shí)報(bào)表生成十分有利
21 社區(qū)支持與文檔 Spark社區(qū)龐大且活躍，官方文檔詳盡，有大量的教程、示例代碼和博客文章可供參考 Flink社區(qū)發(fā)展迅速，近年來文檔體系不斷完善，同時(shí)也有豐富的社區(qū)資源和示例幫助開發(fā)者快速上手
22 窗口處理 Spark Streaming對(duì)于窗口操作的支持相對(duì)較弱，但Structured Streaming引入了更強(qiáng)大的窗口功能，允許用戶定義滑動(dòng)、滾動(dòng)和會(huì)話窗口進(jìn)行復(fù)雜的時(shí)間窗口計(jì)算 FLink的狀態(tài)管理和窗口處理能力十分強(qiáng)大，原生支持搞笑的狀態(tài)存儲(chǔ)和訪問，尤其適合復(fù)雜的流處理場(chǎng)景，如事件時(shí)間窗口，會(huì)話窗口、全局窗口等
23 Exactly-once語義 Spark Streaming在某些條件下可實(shí)現(xiàn)至少一次(At-least-once)的交付語義，而Structured Streaming通過事務(wù)性的sink可以支持精確一次(Exactly-once)的處理語義 Flink自設(shè)計(jì)之初就支持精確一次的語義，其流處理引擎內(nèi)置了完善的事務(wù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)在整個(gè)處理鏈路中的完整性
24 資源搶占與公平調(diào)度 Spark通過動(dòng)態(tài)資源分配和Fair Scheduler等方式實(shí)現(xiàn)了集群內(nèi)任務(wù)的公平調(diào)度和資源搶占 Flink也支持資源搶占和公平調(diào)度，其內(nèi)部的調(diào)度器可根據(jù)不同任務(wù)的需求進(jìn)行細(xì)粒度的資源分配和調(diào)整
25 運(yùn)維難度與穩(wěn)定性 Spark因其廣泛應(yīng)用和成熟穩(wěn)定，運(yùn)維相對(duì)容易，有許多現(xiàn)成的運(yùn)維工具和最佳實(shí)踐可供參考 Flink運(yùn)維難度與Spark相當(dāng),其自身的穩(wěn)定性和可靠性也得到了業(yè)界的認(rèn)可，且在近幾年愈發(fā)成熟，相關(guān)的運(yùn)維工具和社區(qū)支持也在不斷提升
26 入門門檻 Spark因其廣泛的應(yīng)用和豐富的資源，對(duì)于初學(xué)者來說，學(xué)習(xí)曲線相對(duì)較平緩。Spark Core和Spark SQL的學(xué)習(xí)難度相對(duì)適中，而深入學(xué)習(xí)Spark Streaming或MLib等模塊則需要更多專業(yè)知識(shí) Flink學(xué)習(xí)起點(diǎn)也較為友好，對(duì)于有一定Java或Scala基礎(chǔ)的開發(fā)者來說，理解其基本概念和API并不困難。然而，掌握FLink高級(jí)特性，如狀態(tài)管理、窗口函數(shù)以及容錯(cuò)機(jī)制等，可能需要更深入學(xué)習(xí)和實(shí)踐
27 支持機(jī)構(gòu) 2014年成為頂級(jí)Apache項(xiàng)目，后來由Spark的主要貢獻(xiàn)者之一Matei Zaharia等人創(chuàng)立了Datavricks公司 Apache Flink同樣是Apache軟件基金會(huì)下的一個(gè)開源項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目的核心成員創(chuàng)建了Data Artisans公司，2019年，阿里巴巴集團(tuán)收購了Data Artisans
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