Differenza tra Apache Spark e Apache Flink
Apache Spark è un framework di elaborazione cluster open source sviluppato da Apache Software. Apache Spark è molto veloce e può essere utilizzato per l'elaborazione di dati su larga scala. È un'alternativa agli strumenti di elaborazione dati su larga scala esistenti nel settore delle tecnologie per i big data. Apache Flink è un framework open source per l'elaborazione in streaming di applicazioni di streaming di dati per elevata disponibilità, alte prestazioni, stabilità e precisione nelle applicazioni distribuite. Apache Flink offre bassa latenza, elevata produttività nel motore di streaming con tolleranza di errore in caso di guasto del motore dati o della macchina.
Studiamo molto di più su Apache Spark e Apache Flink in dettaglio:
- Spark è un framework di elaborazione cluster open-source sviluppato da Apache Software Foundation, originariamente sviluppato dall'Università della California Berkeley e successivamente donato ad Apache Foundation per renderlo open source.
- Apache Flink è un framework software open source sviluppato da Apache Software Foundation. Il componente principale di Flink è un motore di streaming e elaborazione dati distribuito che è stato scritto in Java e Scala.
- Apache Spark è molto veloce e può essere utilizzato per l'elaborazione di dati su larga scala che al giorno d'oggi si sta evolvendo molto. È diventata un'alternativa a molti strumenti di elaborazione dati su larga scala esistenti nel settore delle tecnologie per i big data.
- Apache Spark può essere utilizzato per eseguire i programmi 100 volte più velocemente di Map Reduce i lavori nell'ambiente Hadoop, rendendolo più preferibile. Spark può anche essere eseguito su Hadoop o Amazon AWS cloud creando l'istanza Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) o la modalità cluster autonoma e può anche accedere a diversi database come Cassandra, Amazon Dynamo DB, ecc.,
Confronto diretto tra Apache Spark e Apache Flink (infografica)
Di seguito è riportato il Top 8 confronto tra Apache Spark vs Apache Flink
Differenze chiave tra Apache Spark e Apache Flink
- Spark è un insieme di API (Application Programming Interface) su tutti i progetti Hadoop esistenti più di 30. Apache Flink era precedentemente un progetto di ricerca chiamato Stratosphere prima di cambiare il nome in Flink dai suoi creatori.
- Spark fornisce API di alto livello in diversi linguaggi di programmazione come Java, Python, Scala e R. Nel 2014 Apache Flink è stata accettata come Apache Incubator Project da Apache Projects Group.
- Spark ha funzionalità di base come Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (per l'elaborazione di grafici) e Spark Streaming e Flink viene utilizzato per eseguire processi ciclici e iterativi iterando le raccolte.
- Sia Apache Spark che Apache Flink sono piattaforme di streaming o elaborazione dati per scopi generici nell'ambiente dei big data. La modalità cluster Spark può essere utilizzata per lo streaming e l'elaborazione dei dati su cluster diversi per dati su larga scala al fine di elaborare rapidamente e in parallelo.
- La modalità Spark Cluster avrà applicazioni in esecuzione come singoli processi nel cluster. Flink è un potente strumento ad alte prestazioni per i processi di elaborazione batch e processi di pianificazione dei lavori.
- I componenti del cluster Spark sono Driver Manager, Driver Program e Worker Nodes. Flink ha un'altra funzionalità di buona modalità di compatibilità per supportare diversi progetti Apache come Apache Storm e la mappa per ridurre i lavori sul suo motore di esecuzione per migliorare le prestazioni dello streaming dei dati.
- Spark ha diversi tipi di gestori di cluster disponibili come HADOOP Yarn Cluster Manager, modalità standalone (già discussa sopra), Apache Mesos (un gestore di cluster generale) e Kubernetes (sperimentale che è un sistema open source per l'implementazione dell'automazione). Flink ha solo un motore di elaborazione dei dati rispetto a Spark che ha diversi componenti principali.
- Le funzioni dei componenti del cluster Spark hanno Attività, Cache ed Executor all'interno di un nodo di lavoro in cui un gestore cluster può avere più nodi di lavoro. L'architettura Flink funziona in modo tale che i flussi non debbano essere aperti e chiusi ogni volta.
- Spark e Flink hanno una gestione in memoria. Spark si arresta in modo anomalo quando il nodo esaurisce la memoria ma presenta tolleranza di errore. Flink ha un approccio diverso alla gestione della memoria. Flink scrive sul disco quando si esaurisce la memoria.
- Sia Apache Spark che Apache Flink funzionano con il progetto Apache Kafka sviluppato da LinkedIn, che è anche una potente applicazione per lo streaming di dati con un'alta tolleranza agli errori.
- Spark può avere capacità di condivisione della memoria all'interno di diverse applicazioni che vi risiedono mentre Flink ha una gestione esplicita della memoria che impedisce i picchi occasionali presenti in Apache Spark.
- Spark ha più proprietà di configurazione mentre Flink ha meno proprietà di configurazione.
- Flink può approssimare le tecniche di elaborazione batch e Spark ha un motore unificato che può essere eseguito indipendentemente su Hadoop collegandosi a molti altri gestori di cluster e piattaforme o server di archiviazione.
- L'utilizzo della rete di Apache Spark è inferiore all'inizio del lavoro quando viene attivato, causando un certo ritardo nell'esecuzione di un lavoro. Apache Flink utilizza la rete sin dall'inizio, il che indica che Flink utilizza le sue risorse in modo efficace.
- Il minor utilizzo delle risorse in Apache Spark comporta una riduzione della produttività, mentre in Apache Flunk l'utilizzo delle risorse è efficace e aumenta la produttività con risultati migliori.
Tabella di confronto tra Apache Spark e Apache Flink
| BASE PER
CONFRONTO | Apache Spark | Apache Flink |
| Definizione | Un cluster open source veloce per l'elaborazione di big data | Un cluster open source per lo streaming e l'elaborazione dei dati |
| Preferenza | Più preferito e può essere utilizzato insieme a molti progetti Apache | Flink si sta evolvendo di recente è meno preferito |
| Facilità d'uso | È più facile chiamare API e utilizzare | Ha meno API rispetto a Spark |
| piattaforma | Gestito utilizzando gestori cluster di terze parti | Cross-platform e supporta la maggior parte delle integrazioni dell'applicazione |
| Generalità | Open source ed è utilizzato da molte società di dati su larga scala | Open source e sta guadagnando popolarità di recente |
| Comunità | Un po 'più community di utenti | La comunità deve crescere rispetto a Spark |
| Contributori | Collaboratori open source molto grandi | Hanno una vasta base di collaboratori |
| Tempo di esecuzione | Esegue processi 100 volte più veloci di Hadoop | Un po 'più lento rispetto a Spark |
Conclusione - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark e Apache Flink sono entrambe applicazioni di elaborazione del flusso di dati per scopi generici in cui le API fornite da loro e l'architettura e i componenti principali sono diversi. Spark ha più componenti principali per soddisfare requisiti applicativi diversi mentre Flink ha solo capacità di streaming e elaborazione dei dati.
A seconda delle esigenze aziendali, è possibile scegliere il framework software. Spark esiste da alcuni anni mentre Flink si sta evolvendo gradualmente oggi nel settore e ci sono possibilità che Apache Flink superi Apache Spark.
Integrazione con più framework Spark è piuttosto preferito rispetto a Flink per supportare più applicazioni in un ambiente distribuito.
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