Flink vs Spark

Flink和Spark都是大数据处理领域的热门分布式计算框架，它们有各自的特点和优势，适用于不同的场景。本文对两者进行对比。

一、技术理念与架构

• Flink：

  • 基于事件驱动，面向流的处理框架。
  • 支持真正的流计算，即基于每个事件一行一行地流式处理。
  • 可以基于流来模拟批进行计算，实现批处理，具有更好的技术扩展性。

• Spark:

  • 使用微批来模拟流计算，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，是一种伪实时处理。
  • 最初是一个批处理框架，后来添加了流处理功能。

二、时间机制与事件处理

• Flink:

  • 支持事件时间、注入时间和处理时间。
  • 同时支持watermark机制处理迟到的数据，在处理乱序大实时数据时具有较大优势。

• Spark：

  • Spark Streaming只支持处理时间，使用processing time来近似地实现event time相关的业务。
  • Structured Streaming支持处理时间和事件时间，并引入了watermark机制来处理滞后数据，但相比Flink在事件时间处理方面仍显较弱。

三、状态管理与窗口处理

• Flink:

  • 具有内置的状态管理功能，使得在流处理应用中更容易管理状态。
  • 提供更灵活的窗口处理功能，支持更多种类的窗口类型和处理方式。

• Spark:

  • 需要依赖外部存储系统来管理状态。
  • 窗口处理功能相对较为简单。

四、性能与适用场景

• Flink:

  • 在处理流数据时的性能通常比Spark更好，尤其是在大规模和复杂的流处理场景下。
  • 更适用于复杂的流处理场景和需要低延迟的应用。

• Spark:

  • 在批处理方面表现出色，且由于提供了丰富的API和高级功能（比如SQL查询、机器学习和图计算），使得用户可以轻松地开发复杂的分布式应用程序。
  • 更适用于批处理和简单的流处理场景。

五、其他特性

• Flink:

  • 高吞吐和低延迟：每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟。
  • 结果的准确性：对于乱序事件流，事件时间语义仍然能提供一致且准确的结果。
  • 精确一次的状态一致性保证。
  • 高可用：与K8S、YARN紧密集成，支持从故障中快速恢复和动态扩展任务。

• Spark:

  • 高速性：基于内存计算的分布式计算框架，可以比传统的MapReduce作业快上几个数量级。
  • 易用性：提供了丰富的API，支持多语言，并提供了丰富的高级功能。
  • 弹性：提供了弹性的分布式数据集抽象，容错性强。
  • 通用性：支持多种应用场景，如批处理、交互式查询、流处理和机器学习等。