Diferença entre o Apache Spark e o Apache Flink
O Apache Spark é uma estrutura de computação de cluster de código aberto desenvolvida pela Apache Software. O Apache Spark é muito rápido e pode ser usado para processamento de dados em larga escala. É uma alternativa para as ferramentas de processamento de dados em larga escala existentes na área de tecnologias de big data. O Apache Flink é uma estrutura de código aberto para processamento de fluxo de aplicativos de fluxo de dados para alta disponibilidade, alto desempenho, estabilidade e precisão em aplicativos distribuídos. O Apache Flink fornece baixa latência e alta taxa de transferência no mecanismo de streaming com tolerância a falhas no caso de falha no mecanismo de dados ou na máquina.
Vamos estudar muito mais sobre o Apache Spark e o Apache Flink em detalhes:
- O Spark é uma estrutura de computação de cluster de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation, que foi originalmente desenvolvida pela Universidade da Califórnia em Berkeley e foi doada à Apache Foundation posteriormente para torná-la de código aberto.
- O Apache Flink é uma estrutura de software de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation. O componente principal do Flink é um mecanismo de streaming e processamento de dados distribuído que foi escrito em Java e Scala.
- O Apache Spark é muito rápido e pode ser usado para processamento de dados em larga escala, que está evoluindo muito bem atualmente. Tornou-se uma alternativa para muitas ferramentas de processamento de dados em larga escala existentes na área de tecnologias de big data.
- O Apache Spark pode ser usado para executar programas 100 vezes mais rápido que os trabalhos do Map Reduce no ambiente Hadoop, tornando isso mais preferível. O Spark também pode ser executado na nuvem Hadoop ou Amazon AWS, criando o modo de instância ou cluster autônomo do Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) e também pode acessar bancos de dados diferentes, como Cassandra, Amazon Dynamo DB, etc.,
Comparação cara a cara entre Apache Spark vs Apache Flink (Infográficos)
Abaixo está a comparação dos 8 principais entre Apache Spark e Apache Flink
Principais diferenças entre Apache Spark e Apache Flink
- O Spark é um conjunto de interfaces de programação de aplicativos (APIs) de todos os projetos existentes relacionados ao Hadoop com mais de 30 anos. O Apache Flink era anteriormente um projeto de pesquisa chamado Stratosphere antes de alterar o nome para Flink por seus criadores.
- O Spark fornece APIs de alto nível em diferentes linguagens de programação, como Java, Python, Scala e R. Em 2014, o Apache Flink foi aceito como Apache Incubator Project pelo Apache Projects Group.
- O Spark possui recursos principais, como Spark Core, Spark SQL, MLib (Machine Library), GraphX (para processamento de gráficos) e Spark Streaming and Flink é usado para executar processos cíclicos e iterativos, iterando coleções.
- O Apache Spark e o Apache Flink são plataformas de fluxo geral ou processamento de dados de uso geral no ambiente de big data. O modo de cluster Spark pode ser usado para transmitir e processar os dados em diferentes clusters para dados em grande escala, a fim de processar rápido e paralelamente.
- O modo Spark Cluster terá aplicativos em execução como processos individuais no cluster. O Flink é uma ferramenta forte e de alto desempenho para tarefas de processamento em lote e processos de agendamento de tarefas.
- Os componentes do cluster Spark são o Driver Manager, Driver Program e Worker Nodes. O Flink possui outro recurso do bom modo de compatibilidade para oferecer suporte a diferentes projetos do Apache, como o Apache storm e o map reduzir tarefas em seu mecanismo de execução para melhorar o desempenho do fluxo de dados.
- O Spark possui diferentes tipos de gerenciadores de cluster disponíveis, como o gerenciador de cluster HADOOP Yarn, modo independente (já discutido acima), Apache Mesos (gerente geral de cluster) e Kubernetes (experimental, que é um sistema de código aberto para implantação de automação). O Flink possui apenas um mecanismo de processamento de dados em comparação com o Spark, que possui diferentes componentes principais.
- As funções do componente de cluster Spark têm Tarefas, Cache e Executores dentro de um nó de trabalho em que um gerenciador de cluster pode ter vários nós de trabalho. A arquitetura Flink funciona de maneira que os fluxos não precisem ser abertos e fechados todas as vezes.
- Spark e Flink têm gerenciamento na memória. O Spark trava o nó quando fica sem memória, mas está tendo tolerância a falhas. O Flink tem uma abordagem diferente para o gerenciamento de memória. Flink grava no disco quando a memória se esgota.
- O Apache Spark e o Apache Flink trabalham com o projeto Apache Kafka desenvolvido pelo LinkedIn, que também é um forte aplicativo de streaming de dados com alta tolerância a falhas.
- O Spark pode ter capacidade de compartilhamento de memória em diferentes aplicativos que residem nele, enquanto o Flink possui um gerenciamento explícito de memória que evita os picos ocasionais presentes no Apache Spark.
- O Spark possui mais propriedades de configuração, enquanto o Flink possui menos propriedades de configuração.
- O Flink pode aproximar as técnicas de processamento em lote e o Spark possui um mecanismo unificado que pode ser executado independentemente no Hadoop, conectando-se a muitos outros gerenciadores de cluster e plataformas ou servidores de armazenamento.
- O uso da rede do Apache Spark é menor no horário de início da tarefa, quando é acionado, causando algum atraso na execução de uma tarefa. O Apache Flink usa a rede desde o início, o que indica que o Flink usa seu recurso efetivamente.
- A menor utilização de recursos no Apache Spark causa menos produtividade, enquanto no Apache Flunk a utilização dos recursos é eficaz, tornando-o mais produtivo com melhores resultados.
Tabela de comparação Apache Spark vs Apache Flink
| BASE PARA
COMPARAÇÃO | Apache Spark | Apache Flink |
| Definição | Um cluster de código aberto rápido para processamento de big data | Um cluster de código aberto para streaming e processamento de dados |
| Preferência | Mais preferido e pode ser usado junto com muitos projetos Apache | Flink está evoluindo recentemente é menos preferido |
| Fácil de usar | Mais fácil chamar APIs e usar | Tem menos APIs em comparação com o Spark |
| Plataforma | Operado usando gerenciadores de cluster de terceiros | Entre plataformas e suporta a maioria das integrações de aplicativos |
| Generalidade | Código aberto e está sendo usado por muitas empresas de grande porte baseadas em dados | Código aberto e está ganhando popularidade recentemente |
| Comunidade | Um pouco mais de comunidade de usuários | A comunidade precisa crescer em comparação com o Spark |
| Contribuintes | Contribuidores de código aberto muito grandes | Tenha uma grande base de colaboradores |
| Tempo de execução | Executa processos 100 vezes mais rápido que o Hadoop | Um pouco mais lento em comparação com o Spark |
Conclusão - Apache Spark vs Apache Flink
O Apache Spark e o Apache Flink são aplicativos de processamento de fluxo de dados de uso geral, onde as APIs fornecidas por eles e a arquitetura e os componentes principais são diferentes. O Spark possui vários componentes principais para executar diferentes requisitos de aplicativos, enquanto o Flink possui apenas capacidade de processamento e streaming de dados.
Dependendo dos requisitos de negócios, a estrutura do software pode ser escolhida. O Spark existe há alguns anos, enquanto o Flink está evoluindo gradualmente atualmente no setor e há chances de que o Apache Flink supere o Apache Spark.
Para integrar-se a várias estruturas, o Spark é preferível ao Flink, a fim de suportar vários aplicativos em um ambiente distribuído.
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