Dalam pemprosesan data secara besar-besaran, Apache Flink dan Apache Spark ialah dua rangka kerja Java yang biasa digunakan. Flink bagus untuk pemprosesan strim kependaman rendah dan pemprosesan kelompok, manakala Spark cemerlang dalam pemprosesan dalam memori dan pembelajaran mesin. Memilih rangka kerja tertentu bergantung pada keperluan sebenar: pilih Flink untuk pemprosesan berterusan kependaman rendah, pilih Spark untuk analisis data pembelajaran mesin dan pilih Spark untuk pemprosesan kelompok gudang data.
Pilihan rangka kerja Java dalam pemprosesan data besar
Dalam pemprosesan data besar-besaran, adalah penting untuk memilih rangka kerja Java yang sesuai. Artikel ini akan melihat secara mendalam tentang dua rangka kerja yang digunakan secara meluas: Apache Flink dan Apache Spark, dan memberikan contoh praktikal untuk membantu anda membuat pilihan termaklum.
Apache Flink
Ciri-ciri:
Primitif pengkomputeran teragih yang meluas
Graph
Panduan Pemilihan
Memilih Flink atau Spark bergantung pada keperluan khusus dan senario aplikasi:Pergudangan data dan pemprosesan kelompok besar: Spark cemerlang dalam hal ini kerana ia lebih memfokuskan pada ketekunan cakera dan toleransi kerosakan. . . Sama ada pemprosesan strim kependaman rendah atau analisis data yang kompleks, terdapat rangka kerja Java untuk pemprosesan data besar.
Atas ialah kandungan terperinci Rangka kerja java manakah yang terbaik untuk pemprosesan data besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!