很多網(wǎng)友不明白flink和spark對比，flink和spark對比和storm的相關(guān)內(nèi)容，今天小編為大家整理了關(guān)于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

Flink和Spark對比

Flink和Spark是目前最流行的兩個流處理框架，它們在處理速度、容錯性、擴(kuò)展性和API設(shè)計等方面都各自有優(yōu)劣。

處理速度

Spark最初是一個批處理框架，后來加入了流處理模塊。Spark Structured Streaming通過將連續(xù)流數(shù)據(jù)視為連續(xù)的小批量數(shù)據(jù)來處理流，Spark執(zhí)行者使用類似批處理的機(jī)制處理這些小批量數(shù)據(jù)來提高性能。但在低延遲場景下，Spark Structured Streaming的處理速度不如Flink。

Flink的流處理性能始終是其最大的優(yōu)勢之一。Flink可以通過使用進(jìn)一步優(yōu)化和內(nèi)存管理，固定延遲，減少處理過程中的GC。

容錯性

Spark的容錯性是通過RDD，即彈性分布式數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)的。RDD在Spark中是不可變的，由多個部分組成。如果一個部分丟失了怎么辦？Spark將根據(jù)該丟失部分的衍生物來重新計算丟失數(shù)據(jù)。然而，這種容錯方法會導(dǎo)致更長的恢復(fù)時間，這意味著在高可用性方面，Spark并不是最好的選擇。

Flink采用了一種新的內(nèi)存管理技術(shù)，稱為RockDB，它可以在備份過程中減少程序中眾所周知的延遲，并減少不必要的數(shù)據(jù)移動。Flink同樣支持檢查點(diǎn)機(jī)制，即將數(shù)據(jù)保存在本地文件系統(tǒng)或分布式文件系統(tǒng)中，以便在出現(xiàn)故障時恢復(fù)任務(wù)。

擴(kuò)展性

Spark是目前最廣泛使用的開源流框架之一，擁有大量社區(qū)和貢獻(xiàn)者。其API廣泛，易于開發(fā)，并且易于與其他生態(tài)系統(tǒng)集成。

Flink同樣擁有強(qiáng)大的社區(qū)，但與Spark相比，其用戶群體更小，更新迭代速度更快。它支持各種連接器，可以與其他開源框架集成，如Apache Kafka，Cassandra和Elasticsearch。

Flink和Spark對比和Storm

Flink，Spark和Storm是大數(shù)據(jù)處理中最流行的實(shí)時處理框架。Flink和Spark因高可靠性和靈活性而聞名，Storm主要由于其低延遲性而廣受歡迎。以下是它們之間的對比。

處理速度

Flink和Spark具有相似的處理速度，都可擴(kuò)展到超過10,000個節(jié)點(diǎn)，以應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)流。Storm是第一個成熟的流處理框架，但其處理延遲相對較高，不適用于低延遲流處理場景。

容錯性

Storm使用可重播的勾子來控制故障恢復(fù)，允許您在發(fā)生故障時暫停并重新啟動拓?fù)?，Storm可以快速地從故障中恢復(fù)，但如果數(shù)據(jù)丟失，恢復(fù)可能會變得困難。Flink和Spark通過將連續(xù)數(shù)據(jù)的快照保存到穩(wěn)定存儲器中實(shí)現(xiàn)容錯。

擴(kuò)展性

Spark可以通過在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)來改進(jìn)處理性能。Flink使用了更加先進(jìn)的內(nèi)存管理技術(shù)，AK RockDB, 在處理規(guī)模更大的數(shù)據(jù)時可以獲得更高的效率。它還支持更廣泛的流數(shù)據(jù)源，包括基于文件的源和分布式消息隊(duì)列。Storm不如Flink和Spark靈活，不支持批處理轉(zhuǎn)換，但可以與相當(dāng)多的第三方系統(tǒng)（如Kafka等）集成。

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