Apache Flink异军突起受欢迎!

作者 : 开心源码 本文共1777个字,预计阅读时间需要5分钟 发布时间: 2022-05-12 共51人阅读

大数据产业兴盛期,说到大数据分析引擎,不少人第一时间会想起Spark、Impala等,然而,作为Apache顶级项目的Flink也是不少企业的选择。它究竟有什么优势呢?和Spark相比较,它有什么更可取之处呢?且听大圣众包威客平台逐个道来。

Apache Flink异军突起受欢迎!

一、宝剑露锋芒——Apache Flink

作为Apache的顶级项目,Flink诚然集众多优点于一身,包括快速、可靠可扩展、完全兼容Hadoop、用简便、体现卓越。

1.快速

快,是Flink的主要特点。利使用基于内存的数据流,并将迭代解决算法深度集成到系统的运行时中,这样,Flink使得系统能够以极快的速度解决数据密集型和迭代任务。

2.可靠、可扩展

得益于Flink包含自己的内存管理组件、序列化框架和类型推理引擎,所以,即便服务器内存被耗尽,Flink也能够很好地运行。

3.完全兼容Hadoop

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为什么开发者无需做任何修改,就能利使用Flink运行历史遗留的MapReduce操作?这是由于Flink支持所有Hadoop的所有输入/输出格式和数据类型。另外,Flink包括基于Java和Scala的使用于批量和基于流数据分析的API、优化器和具备自己设置内存管理功能的分布式运行时等,这也是它能够完全兼容Hadoop的起因之一。

4.易使用

让人感到惊喜的是,在无需进行任何配置的情况下,Flink内置的优化器就能够以最高效的方式在各种环境中执行程序。只要要三个命令,Flink即可以运行在Hadoop的新MapReduce框架Yarn上。

5.体现卓越

作为一款优秀的大数据分析引擎,Flink能够利使用Java或者者Scala语言编写出漂亮、类型安全和可为核心的代码,并能够在集群上运行所写程序。这样,使得开发者可以在无需额外解决的情况下用Java和Scala数据类型。

一言以蔽之,ApacheFlink具备分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性,以及并行数据库查询优化方案,同时,它还支持批量和基于流的数据分析,而且提供了基于Java和Scala的API。总的来说,Flink是一个高效的、分布式的、基于Java实现的通使用大数据分析引擎。

二、双锋互切磋——Apache Spark与Apache Flink

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同样作为流解决引擎,虽然ApacheSpark在大数据解决运使用中已经十分著名,然而,没有一款工具能够解决所有问题。在少量特殊的情况下,ApacheFlink可能很好地弥补了ApacheSpark所未能涵盖的地方。那么,应该选哪一款作为企业的大数据分析引擎呢?我们可以通过两者的异同比较,做出最优选择。

相同之处:

1.两者都能提供刚好一次的保证,即每条记录都仅解决一次;

2.与其余解决系统(比方Storm)相比,它们都能提供一个非常高的吞吐量;

3.两者都能够提供自动内存管理;

4.它们的容错开销都非常低。

不同之处:

事实上,ApacheSpark和ApacheFlink的主要差别,就在于计算模型不同。所以,对于选择ApacheSpark,还是ApacheFlink的问题上,实际上就变成了计算模型的选择。

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要理解ApacheSpark与ApacheFlink的相异之处,首先要对如下三种计算模型有一个初步的了解:

批解决——基本上解决静态数据,一次读入大量数据进行解决并生成输出。

微批解决——结合了批解决和连续流操作符,将输入分成多个微批次进行解决,从根本上讲,微批解决是一个“收集而后解决”的计算模型。

连续流操作符——在数据到达时进行解决,没有任何数据收集或者解决推迟。

实际中,Spark采使用的是微批解决模型,而Flink采使用的是基于操作符的连续流模型。随着数据解决能力的提高,企业开始认识到,信息的价值在数据产生的时候最高,他们希望在数据产生时解决数据,这就是说需要一个实时解决系统。当需要实时解决时,可以优先选择ApacheFlink。但也不是所有情况都需要实时系统,这时,ApacheSpark则是更优的选择。比方,在电信行业,统计特定使用户用的带宽,微批解决可能是一个更高效的方案。

至于具体应该怎样选,需要企业在推迟、吞吐量和可靠性等多个方面上去进行权衡。

纵使科技日新月异,然而,适合的,才是最好的。

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