比较 Ubuntu 上 Spark 和 Apache Flink 的实时性能

Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，但它们在实时性能上有所不同。 下面是两者在Ubuntu系统上的实时性能对比。

Apache Spark 和 Apache Flink 的实时性能比较

Apache Spark：Spark 最初是为批处理而设计的。 ，他们后来引入了微批处理模型来处理流数据。 虽然它可以处理流数据，但其在延迟方面的性能普遍高于 Flink，更适合批处理场景。
Apache Flink：Flink是一个专为实时流处理而设计的框架，可以低延迟地高效处理大量数据。 Flink 的处理引擎构建在专有的流运行时之上，该运行时也可以处理批处理，但实时性能得到了提高。

为什么Flink在实时性能方面表现更好

架构差异：Flink使用时间窗口和触发器它采用了一种机制基于 ，它允许精确控制数据处理的时间边界。 此外，Flink 的状态管理和容错机制通过轻量级快照和状态后端确保高可靠性和数据一致性。
技术特点：Flink支持毫秒级别的低延迟处理，并通过时间窗、状态管理、自动并行化等关键技术保证高性能和可靠性。

实际测试对比

在实际测试中，如果只设置Flink的检查点模式而不采取任何对策，写入ES的数据量会增加。 它远远超出了我的预期。 在处理错误时，Spark 通过检查点进行恢复，这可能会导致数据重复。

综上所述，如果您的应用场景需要低延迟、高吞吐量的实时数据处理，Apache Flink 是更好的选择。 此外，如果批处理是您的主要关注点，Apache Spark 可能是更好的选择。 在选择最适合您需求的大数据处理框架时，您应该考虑您的具体用例和性能要求。