Flink vs Spark Apache Spark和Flink都是下一代大數據工具搶占業界關注的焦點。兩者都提供與Hadoop和NoSQL數據庫的本機連接,並且可以處理HDFS數據。兩者都是幾個大數據的好方法問題。但由於其底層架構,Flink比Spark更快 ...
本文整理自雲棲社區之前對阿里搜索事業部資深搜索專家蔣曉偉老師的一次采訪,蔣曉偉老師,認真而嚴謹。在加入阿里之前,他曾就職於西雅圖的臉書,負責過調度系統,Timeline Infra和Messenger的項目。而后在微軟的SQL Server引擎擔任過Principal Engineer,負責關系數據庫的架構工作。 年加入阿里以后,作為阿里搜索事業部資深搜索專家,他負責搜索工程的數據團隊。 談起大數 ...
2019-10-28 11:12 0 4774 推薦指數:
Flink vs Spark Apache Spark和Flink都是下一代大數據工具搶占業界關注的焦點。兩者都提供與Hadoop和NoSQL數據庫的本機連接,並且可以處理HDFS數據。兩者都是幾個大數據的好方法問題。但由於其底層架構,Flink比Spark更快 ...
1.前言 目前實時計算的業務場景越來越多,實時計算引擎技術及生態也越來越成熟。以Flink和Spark為首的實時計算引擎,成為實時計算場景的重點考慮對象。那么,今天就來聊一聊基於Kafka的實時計算引擎如何選擇?Flink or Spark? 2.為何需要實時計算? 根據IBM的統計報告顯示 ...
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 ...
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 ...
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 ...
直接決定了整個計算引擎的性能和吞吐量。相比於Hadoop的MapReduce,我們可以看到Spark提供 ...
這里將介紹Flink對有狀態計算的支持,其中包括狀態計算和無狀態計算的區別,以及在Flink中支持的不同狀態類型,分別有 Keyed State 和 Operator State 。另外針對狀態數據的持久化,以及整個 Flink 任務的數據一致性保證,Flink 提供了 Checkpoint 機制 ...
說明:本文為《Flink大數據項目實戰》學習筆記,想通過視頻系統學習Flink這個最火爆的大數據計算框架的同學,推薦學習課程: Flink大數據項目實戰:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink計算引擎 (1) Flink概述 目前開源大數據計算引擎有很多的選擇 ...