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Spark的核心在于计算主要目的在于优化Hadoop MapReduce计算部分在计算层面提供更细致的服务比如提供了常用几种数据科学语言的API提供了SQL、机器学习和图计算支持这些服务都是最终面向计算的。Spark并不能完全取代Hadoop实际上Spark融入到了Hadoop生态圈成为其中的重要一元。一个Spark任务很可能依赖HDFS上的数据向YARN来申请计算资源将HBase作为输出结果的目的地。当然Spark也可以不用依赖这些Hadoop组件独立地完成计算。
Spark主要面向批处理需求因其优异的性能和易用的接口Spark已经是批处理界绝对的王者。Spark Streaming提供了流处理的功能它的流处理主要基于mini-batch的思想即将输入数据流拆分成多个批次每个批次使用批处理的方式进行计算。因此Spark是一款批量和流式于一体的计算框架。 1.Spark的优点高性能Spark的内存计算模型使其在迭代算法和交互式查询中表现出色。多模块支持 支持批处理、流处理、机器学习等多个模块。易用性 相对于Hadoop的MapReduceSpark的API更为友好。2.Spark的缺点对内存要求较高 需要足够的内存来发挥其性能优势。相对年轻 相对于HadoopSpark相对年轻生态系统相对较小。3.Spark的适用场景适用于需要高性能批处理、交互式查询以及流处理的场景如数据仓库和实时数据处理。 Flink Flink是由德国几所大学发起的的学术项目后来不断发展壮大并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink主要面向流处理如果说Spark是批处理界的王者那么Flink就是流处理领域的冉冉升起的新星。在Flink之前不乏流式处理引擎比较著名的有Storm、Spark Streaming但某些特性远不如Flink。第一代被广泛采用的流处理框架是Strom。在多项基准测试中Storm的数据吞吐量和延迟都远逊于Flink。Storm只支持at least once和at most once即数据流里的事件投递只能保证至少一次或至多一次不能保证只有一次。对于很多对数据准确性要求较高的应用Storm有一定劣势。第二代非常流行的流处理框架是Spark Streaming。Spark Streaming使用mini-batch的思想每次处理一小批数据一小批数据包含多个事件以接近实时处理的效果。因为它每次计算一小批数据因此总有一些延迟。但Spark Streaming的优势是拥有Spark这个靠山用户从Spark迁移到Spark Streaming的成本较低因此能给用户提供一个批量和流式于一体的计算框架。
Flink是与上述两代框架都不太一样的新一代计算框架它是一个支持在有界和无界数据流上做有状态计算的大数据引擎。它以事件为单位并且支持SQL、State、WaterMark等特性。它支持exactly once即事件投递保证只有一次不多也不少这样数据的准确性能得到提升。比起Storm它的吞吐量更高延迟更低准确性能得到保障比起Spark Streaming它以事件为单位达到真正意义上的实时计算且所需计算资源相对更少。数据都是以流的形式产生的数据可以分为有界bounded和无界unbounded批量处理其实就是一个有界的数据流是流处理的一个特例。Flink基于这种思想逐步发展成一个可支持流式和批量处理的大数据框架。经过几年的发展Flink的API已经非常完善可以支持Java、Scala和Python并且支持SQL。Flink的Scala版API与Spark非常相似有Spark经验的程序员可以用一个小时的时间熟悉Flink API。与Spark类似Flink目前主要面向计算并且可以与Hadoop生态高度集成。 1.Flink的优点流处理优势 在流处理场景中表现出色支持低延迟的数据处理。支持事件时间处理 对于事件时间处理有较好的支持适合实时分析。状态管理Flink内置了强大的状态管理机制便于处理有状态的计算。2.Flink的缺点相对较小的生态系统 相对于SparkFlink的生态系统相对较小。学习曲线较陡峭 对于初学者学习Flink可能相对较为复杂。3.Flink的适用场景适用于对实时性要求较高需要流处理能力的场景如实时数据分析和监控。 如何选择 1.根据数据处理类型批处理 Hadoop适用于稳定的大规模批处理。交互式查询、流处理 Spark提供了全面的解决方案。实时流处理 Flink在实时性要求较高的场景中表现优越。2.根据学习曲线初学者 对于初学者Spark的API相对友好。经验丰富者需要根据项目需求和个人经验权衡。3.根据性能需求对实时性要求不高 Hadoop可能是一个稳定的选择。高性能批处理 Spark在这方面有着卓越表现。实时流处理 Flink在这方面具有优势。 在选择大数据平台时需根据项目需求、性能要求以及开发团队经验进行权衡。Hadoop、Spark和Flink各有优劣选择适合自己项目的平台是提高大数据处理效率和性能的关键。希望本文能为读者提供对这三个主流大数据处理框架的深入了解帮助做出明智的选择。 FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台它不仅提供了数据清理和数据分析的功能还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大可以轻松地连接多种数据源包括数据库、文件、云存储等而且支持大数据量。此外FineDataLink还支持高级数据处理功能例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率减少数据连接和输出的繁琐步骤使整个数据处理流程更加高效和便捷。