Spark與Flink對比
Spark缺點無論是 Spark Streaming還是 Structured Streaming,Spark流處理的實時性還不夠,所以無法用在一些對實時性要求很高的流處理場景中。這是因為 Spark的流處理是基於所謂微批處理( Micro- batch processing)的思想,即它把流處理 ...
原文：spark比flink好用的點
也還是繼續昨天的話題說吧。 純手機手打，感覺有用麻煩點個贊。 開頭還是那句話，spark是以批處理起家，發展流處理，所以微批處理吞吐優先，可以選用。 flink以實時處理起家，然后去做批處理，所以更適合實時性高的場景。 那么生產中真的都要求那么高的實時性嗎 比如 wqps的數據，假如實時處理，采用flink，sink是mysql，實時性高，事件驅動，每條都去插入或更新數據庫，明顯不靠譜，因為數據庫 ...
2019-09-05 21:33 0 979 推薦指數：
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Flink比Spark香在哪？
1 Flink介紹 Flink 是一個面向分布式數據流處理和批量數據處理的開源計算平台。和 Spark 類似，兩者都希望提供一個統一功能的計算平台給用戶，都在嘗試建立一個統一的平台以運行批量，流式，交互式，圖處理，機器學習等應用。 1.1部署模式 Flink 集群的部署 ...
spark與flink的區別
（1）設計理念 1、Spark的技術理念是使用微批來模擬流的計算,基於Micro-batch,數據流以時間為單位被切分為一個個批次,通過分布式數據集RDD進行批量處理,是一種偽實時。 2、Flink是基於事件驅動的，是面向流的處理框架, Flink基於每個事件一行一行地流式處理，是真正 ...
Flink知識點
1. Flink、Storm、Sparkstreaming對比 Storm只支持流處理任務，數據是一條一條的源源不斷地處理，而MapReduce、spark只支持批處理任務，spark-streaming本質上是一個批處理，采用micro-batch的方式，將數據流切分成細粒度 ...
MapReduce與Spark和Flink三者的比較
作者介紹：TNTEVE，狐小E資深開發工程師，專注移動協同辦公平台的SAAS軟件開發以及輕應用開發 最近開發了一款移動辦公軟件狐小E MapReduce MapReduce是編程模型，也是 ...
flink和spark stream等框架的對比
參考這篇文章： https://www.sohu.com/a/196257023_470008 我們當時的目標就是要設計一款低延遲、exactly once、流和批統一的，能夠支撐足夠大體量的復雜計算的引擎。 Spark streaming 的本質還是一款 ...
Flink相對於Spark的優點
Flink相對於Spark的優點 容錯 Flink 基於兩階段提交實現了精確的一次處理語義。 Spark Streaming 只能做到不丟數據，但是有重復。 反壓 Flink 在數據傳輸過程中使用了分布式阻塞隊列，一個阻塞隊列中，當隊列滿了以后發送者會被天然阻塞住，這種阻塞功能相當於 ...