Vergleich zwischen Spark Streaming und Flink

Spark Streaming und Flink sind beide Stream-Verarbeitungs-Frameworks mit unterschiedlichen Funktionen: Programmiermodell: Spark Streaming basiert auf dem Spark RDD-Modell, während Flink über eine eigene Streaming-API verfügt. Statusverwaltung: Flink verfügt über eine integrierte Statusverwaltung, während Spark Streaming eine externe Lösung erfordert. Fehlertoleranz: Flink basiert auf Snapshots, während Spark Streaming auf Checkpoints basiert. Skalierbarkeit: Flink basiert auf Streaming-Betreiberketten, während Spark Streaming auf Cluster-Skalierung basiert. In Anwendungsfällen der Echtzeit-Datenaggregation schneidet Flink im Allgemeinen besser ab als Spark Streaming, da es einen besseren Durchsatz und eine bessere Latenz bietet.

Spark Streaming vs. Flink: Vergleich von Stream-Verarbeitungs-Frameworks

Einführung

Stream-Verarbeitungs-Frameworks sind leistungsstarke Tools zur Verarbeitung von Echtzeitdaten. Spark Streaming und Flink sind zwei führende Stream-Verarbeitungs-Frameworks mit hervorragender Leistung und Fähigkeiten zur Verarbeitung großer Datenströme. In diesem Artikel werden die Hauptmerkmale dieser beiden Frameworks verglichen und ihre Unterschiede in der praktischen Anwendung anhand praktischer Fälle demonstriert.

Funktionsvergleich

Funktionen	Spark Streaming	Flink
Programmiermodell	Spark Core RDD-Modell	eigene Streaming-API
Statusmanagement	schwieriges Management, erfordert Externe Lösung	Integriertes Zustandsmanagement
Fehlertoleranz	basierend auf Checkpoints	basierend auf Snapshots
Skalierbarkeit	basierend auf Cluster-Skalierung	basierend auf Stream-Operator-Kette.
Community-Unterstützung	Riesig und aktiv	Aktiv und sich weiterentwickelnd

Praktischer Fall

Anwendungsfall: Echtzeit-Datenaggregation

Wir betrachten einen Anwendungsfall der Echtzeit-Datenaggregation, bei dem Streaming-Daten von Sensoren erforderlich sind kontinuierlich aggregiert werden, um den Durchschnitt zu berechnen.

Spark Streaming-Implementierung

import org.apache.spark.streaming.{StreamingContext, Seconds}
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession 和 StreamingContext
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("StreamingAggregation").getOrCreate()
val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(1))

// 从文件数据流中创建 DStream
val lines = ssc.textFileStream("sensor_data.txt")

// 提取传感器 ID 和数值
val values = lines.map(line => (line.split(",")(0), line.split(",")(1).toDouble))

// 计算每分钟平均值
val windowedCounts = values.window(Seconds(60), Seconds(60)).mapValues(v => (v, 1)).reduceByKey((a, b) => (a._1 + b._1, a._2 + b._2))
val averages = windowedCounts.map(pair => (pair._1, pair._2._1 / pair._2._2))

// 打印结果
averages.foreachRDD(rdd => rdd.foreach(println))

// 启动 StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

Flink-Implementierung

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkStreamingAggregation {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 StreamExecutionEnvironment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从文件数据流中创建 DataStream
        DataStream<String> lines = env.readTextFile("sensor_data.txt");

        // 提取传感器 ID 和数值
        DataStream<Tuple2<String, Double>> values = lines
                .flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(","))
                        .map(v -> new Tuple2<>(v.split("_")[0], Double.parseDouble(v.split("_")[1])))
                        .iterator());

        // 计算每分钟平均值
        DataStream<Tuple2<String, Double>> averages = values
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(60), Time.seconds(60))
                .reduce((a, b) -> new Tuple2<>(a.f0, (a.f1 + b.f1) / 2));

        // 打印结果
        averages.print();

        // 执行 Pipeline
        env.execute("StreamingAggregation");
    }
}

Leistungsvergleich

In Anwendungsfällen der Echtzeit-Datenaggregation gilt Flink im Hinblick auf die Leistung im Allgemeinen als besser als Spark Streaming. Dies liegt daran, dass die Streaming-API und die Skalierbarkeit von Flink auf Basis von Streaming-Betreiberketten einen besseren Durchsatz und eine bessere Latenz bieten.

Fazit

Spark Streaming und Flink sind beide leistungsstarke Stream-Verarbeitungs-Frameworks mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Abhängig von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung ist die Auswahl des richtigen Frameworks entscheidend. Wenn Sie ein hohes Maß an Anpassung und Integration in das Spark-Ökosystem benötigen, ist Spark Streaming möglicherweise eine gute Wahl. Wenn Sie hingegen hohe Leistung, integriertes Zustandsmanagement und Skalierbarkeit benötigen, ist Flink besser geeignet. Durch den Vergleich tatsächlicher Fälle können wir die Leistung und Anwendung dieser beiden Frameworks in tatsächlichen Szenarien intuitiver verstehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVergleich zwischen Spark Streaming und Flink. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!