Ubuntu 上的 Spark 和 Apache Flink 流处理比较

Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，在Ubuntu上的流处理能力上各有优势。 下面是两者在Ubuntu上进行流处理时的比较。

处理模型

Apache Spark：最初设计用于： 专为批处理设计的微批处理模型后来被引入处理流数据。 Spark流处理基于微批处理，将流数据拆分成小批处理，导致较高的延迟，可以通过调整批大小来优化。
Apache Flink：专为使用低延迟、高吞吐量处理的实时流处理而设计。 Flink 的处理引擎构建在专有的流运行时之上，可以处理大量数据并保持低延迟。

API 和库

Apache Spark：为 Java、Scala、Python 和 R 提供 API，包括：图书馆。 MLlib、GraphX、Spark 流。
Apache Flink：还提供 Java、Scala、Python 和 R 的 API。 库包括 FlinkML、FlinkCEP 和 Gelly，专注于实时流处理和复杂事件处理。

容错机制

Apache Spark：基于血统信息的容错方法可用于跟踪Masu。 如果失败，重新计算丢失的数据。
Apache Flink：利用分布式快照机制实现故障快速恢复。 即使发生故障，定期检查点也能确保数据一致性。

窗口函数

Apache Spark：支持基于时间的窗口操作，例如处理时间窗口和事件时间窗口。
Apache Flink：提供高级窗口功能，包括事件时间和处理时间窗口，以及用于处理复杂事件模式的会话窗口。

性能基准测试和可扩展性

Apache Spark：擅长批量和大规模数据处理任务，但擅长实时溪流群岛 另一方面，由于微批处理的特点，延迟较高。
Apache Flink：在处理速度、内存计算、资源管理等方面提供了优异的性能，特别适合需要低延迟的实时流处理场景。

安装与配置

Apache Spark：在Ubuntu上安装Spark，下载安装包并解压，并设置环境变量。需要配置。 Spark的安装和配置相对复杂，需要正确设置相关的Hadoop和Spark配置文件。
Apache Flink：虽然安装和配置Flink涉及到下载、解压、配置环境变量等步骤，但Flink的配置文件比较复杂，需要 需要创建和配置flink。 -conf.yaml 文件。