Flink跟Spark Streaming的区别
- 架构模型：
- Spark Streaming：基于 Spark 框架，其运行时主要角色包括 Master、Worker、Driver 和 Executor。Driver 负责创建和管理作业，Executor 则执行任务。
- Flink：独立的实时处理引擎，主要包含 Jobmanager、Taskmanager 和 Slot。Jobmanager 负责作业的管理和调度，Taskmanager 执行具体的任务。
- 任务调度：
- Spark Streaming：通过连续不断地生成微小的数据批次来处理数据。它构建有向无环图DAG，并依次创建 DStreamGraph、JobGenerator 和 JobScheduler。
- Flink：根据用户提交的代码生成 StreamGraph，经过优化生成 JobGraph，然后提交给 JobManager 进行处理。JobManager 根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph，用于任务调度。
- 时间机制：
- Spark Streaming：仅支持处理时间，即处理数据的时间。
- Flink：支持处理时间、事件时间和注入时间的定义，并引入 watermark 机制来处理滞后数据。
- 容错机制：
- Spark Streaming：可以设置 checkpoint 来恢复任务，但可能会导致重复处理，无法保证恰好一次处理语义。
- Flink：使用两阶段提交协议来确保精确的一次处理语义，更好地处理容错。
- 数据模型：
- Spark Streaming：基于 DStream（Discretized Stream）模型，将流数据看作是一系列微小批次的静态数据。
- Flink：采用更灵活的 DataStream 模型，支持各种数据结构和操作。
- 应用场景：
- Spark Streaming：适用于需要与现有 Spark 生态系统集成的场景，如批处理和交互式查询。
- Flink：更专注于实时处理，提供更丰富的实时处理特性和更好的低延迟性能。
- 性能和扩展性：
- Flink：在处理大流量和高并发场景时通常具有更好的性能和扩展性。
- Spark Streaming：在某些情况下可能受到 Spark 核心框架的限制。
通过以上对比，我们可以看出Flink和Spark Streaming在架构模型、任务调度、时间机制和容错机制等方面存在显著差异。Flink作为一个基于事件驱动的实时处理引擎，具有更好的时间机制和容错机制，适用于对准确性要求较高的场景。而Spark Streaming作为一个基于微批的流处理引擎，具有较低的延迟和较高的吞吐量，适用于对性能要求较高的场景。在选择流处理框架时，应根据具体需求和场景选择合适的框架。
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