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 ...
原文：Flink比Spark香在哪？
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。 . 部署模式 Flink集群的部署，本身不依賴Hadoop集群，如果用到HDFS或是HBase中的存儲數據，就需要選擇對應的Hadoop版本。 Standalone YARN ...
2020-10-22 15:09 0 820 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
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10wqps的數據 ...
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 ...
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 ...
flink，storm，spark 三者的區別
原文地址：https://www.pianshen.com/article/1983342380/ flink，storm，spark 三者的區別 我相信 ...