Spark Streaming と Flink の比較

Spark Streaming と Flink は、どちらも異なる機能を持つストリーム処理フレームワークです。 プログラミング モデル: Spark Streaming は Spark RDD モデルに基づいていますが、Flink には独自のストリーミング API があります。状態管理: Flink には状態管理が組み込まれていますが、Spark Streaming には外部ソリューションが必要です。フォールト トレランス: Flink はスナップショットに基づいていますが、Spark Streaming はチェックポイントに基づいています。スケーラビリティ: Flink はストリーミング オペレーター チェーンに基づいていますが、Spark Streaming はクラスターのスケーリングに基づいています。リアルタイム データ集約のユースケースでは、Flink の方がスループットと遅延が優れているため、一般に Spark Streaming よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

Spark ストリーミングと Flink: ストリーム処理フレームワークの比較

はじめに

ストリーム処理フレームワークは、リアルタイム データを処理するための強力なツールです。 Spark Streaming と Flink は、大規模なデータ ストリームを処理するための優れたパフォーマンスと機能を備えた 2 つの主要なストリーム処理フレームワークです。この記事では、これら 2 つのフレームワークの主な機能を比較し、実際のアプリケーションにおける違いを実際のケースを通じて説明します。

#機能の比較

機能Spark ストリーミングFlinkプログラミング モデルSpark コア RDD モデル独自のストリーミング APIステータス管理管理が難しく、外部ソリューションが必要組み込みの状態管理フォールト トレランスチェックポイント ベーススナップショットに基づくスケーラビリティクラスター拡張に基づくストリーム オペレーター チェーンに基づく コミュニティサポート大規模で活発な積極的で継続的に開発中##実践事例

ユースケース: リアルタイムデータ集約

リアルタイムデータ集約のユースケースを検討します。ここでは、平均を計算するためにセンサーからのストリーミングデータを継続的に集約する必要があります。

#Spark Streaming の実装

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 の実装

#

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");
    }
}

パフォーマンスの比較

# #リアルタイム データ集約のユースケースでは、パフォーマンスの点で Flink が Spark Streaming よりも優れていると考えられることがよくあります。これは、Flink のストリーミング API とストリーミング オペレーター チェーンに基づくスケーラビリティにより、スループットとレイテンシーが向上するためです。

結論

Spark Streaming と Flink はどちらも、独自の長所と短所を持つ強力なストリーム処理フレームワークです。アプリケーションの特定の要件に応じて、適切なフレームワークを選択することが重要です。高度なカスタマイズと Spark エコシステムとの統合が必要な場合は、Spark Streaming が適切な選択となる可能性があります。一方、高いパフォーマンス、組み込みの状態管理、およびスケーラビリティが必要な場合は、Flink の方が適しています。実際のケースを比較することで、実際のシナリオにおけるこれら 2 つのフレームワークのパフォーマンスとアプリケーションをより直感的に理解できます。

以上がSpark Streaming と Flink の比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。