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flink和spark对比
flink和spark对比
答:
技术理念不同:Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算
,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。而Flink是基于事件驱动,它是一个面向流的处理框架,Flink基于每个事件一行一行地流式处理,是真正的流式计算。1、技术理念不同:Spark...
Apache Flink和
Apache
Spark
有什么异同?它们的发展前景分别怎样_百度...
答:
1、Spark在SQL上的优化,尤其是DataFrame到DataSet其实是借鉴的Flink的。Flink最初一开始对SQL支持得就更好
。2、Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判断的,而不是用户来指定的,因为Flink对数据的处理不像Spark以RDD为单位,就是一种细粒度的处理,对内存的规划更好。3、Flink原来用Java写确...
Storm,
Spark
,
Flink对比
答:
下图是flink官网给出的和storm的latency对比benchmark。storm可以达到平均5毫秒以内的latency,而
flink的
平均latency也在30毫秒以内。两者的99%的data都在55毫秒latency内处理完成,表现都很优秀。三、 总 结 综合
对比spark
、storm和flink的功能、容错和性能(总结如下图)
常见的大数据处理工具
答:
常见的大数据处理工具有Hadoop、
Spark
、
Apache Flink
、Kafka和Storm等。1. **Hadoop**:Hadoop是一个分布式计算框架,它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)两个核心组件,使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。它支持多种编程语言,如...
大数据中可以用来实现流计算的技术是哪几项
答:
Flink
处理实时数据流的方式跟
Spark
Streaming也很相似,也是将流数据分段后,一小批一小批地处理。流处理算是Flink里的“一等公民”,Flink对流处理的支持也更加完善,它可以对数据流执行window操作,将数据流切分到一个一个的window里,进而进行计算。Storm的主要特点如下所示:1、简单的编程模型。类似于...
Flink
——Exactly-Once
答:
与上文
Spark的
输出端Exactly-Once一致性上实现类似,除了目标源需要满足一定条件以外,
Flink
内置的二阶段提交机制也变相实现了事务一致性。**支持幂等写入、事务写入机制(二阶段提交)这一块和上文Spark的幂写入特性内容一致,即相同Key/ID 更新写入,数据不变。借助支持主键唯一性约束的存储系统,实现幂等性...
转载:阿里巴巴为什么选择
Apache Flink
?
答:
区别于Storm,
Spark
Streaming以及其他流式计算引擎的是:它不仅是一个高吞吐、低延迟的计算引擎,同时还提供很多高级的功能。比如它提供了有状态的计算,支持状态管理,支持强一致性的数据语义以及支持Event Time,WaterMark对消息乱序的处理。
Flink
核心概念以及基本理念 Flink最区别于其他流计算引擎的,其实就是状态管理。
阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的
答:
不同于Storm、
Spark
Streaming等流计算引擎,它不仅是一个高吞吐量、低延迟的计算引擎,还提供了许多高级功能。比如提供有状态计算,支持状态管理,支持数据语义的强一致性,支持事件时间,水印处理消息无序。
Flink
核心概念和基本概念 Flink区别于其他流计算引擎的地方其实是状态管理。 是什么状态?比如开发一套流量计算系统...
除了
spark
还有哪些大数据处理
答:
kafka Apache旗下的一个高性能,高吞吐量的分步式消息总线系统。Storm 一个分布式的、容错的实时计算系统。使用Storm进行实时大数据分析。
Flink
可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台,设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流式计算系统等,支持增量迭代计算。
Spark
专为大规模数据处理而设计的快速...
五种大数据处理架构
答:
Spark
批处理能力以更高内存占用为代价提供了无与伦比的速度优势。对于重视吞吐率而非延迟的工作负载,则
比较
适合使用Spark Streaming作为流处理解决方案。
Apache FlinkApache Flink
是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流,借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。为所有...
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