Flink VS Spark

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-09-11 12:10 119阅读 0赞

**目录**

对于流的处理

数据模型

架构模型：

任务调度：

时间机制：

容错机制：

其他

总结

角色类比

图表

Flink的优势

--------------------

1.  ### 对于流的处理 ###

Flink和Spark的最大区别依然是对于流的处理上, Spark使用小批量来处理流, 而Flink使用流来处理批

Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；

Flink 是基于事件驱动的，事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。

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1.  ### 数据模型： ###

Spark的数据模型是弹性分布式数据集RDD

RDD, SQL, DataSet, DataFrame, DStream

Flink的基本数据模型是数据流, 以及事件的序列

SQL, Table, DataStream, DataSet, Stateful Stream Processing

1.  ### 架构模型： ###

Spark Streaming的task运行依赖driver和executor和worker，当然driver和excutor还依赖于集群管理器Standalone或者yarn等。

而Flink运行时主要是JobManager、TaskManage和TaskSlot。

1.  ### 任务调度： ###

Spark Streaming的调度分为构建 DGA 图，划分 stage，生成 taskset，调度 task等步骤

而Flink首先会生成 StreamGraph/Sream DataFlow，接着生成 JobGraph，然后将 jobGraph 提交给 Jobmanager 由它完成 jobGraph 到 ExecutionGraph 的转变，最后由 jobManager 调度执行。

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1.  ### 时间机制： ###

flink 支持三种时间机制事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。

Spark Streaming 只支持处理时间，Structured streaming则支持了事件时间和watermark机制。

1.  ### 容错机制： ###

二者保证exactly-once的方式不同。

spark streaming 通过保存offset和事务的方式；

Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。

1.  ### 其他 ###

Flink在计算引擎中引入了托管状态的概念, 对于事件可以进行有状态的处理

Flink 可以支持本地的快速迭代，以及一些环形的迭代任务。

Flink 可以定制化内存管理。

Flink 并没有将内存完全交给应用层。这也是为什么 Spark 相对于 Flink，更容易出现 OOM 的原因(out of memory)。

**性能测试**

我们可以通过下面的性能测试初步了解两个框架的性能区别，它们都可以基于内存计算框架进行实时计算，所以都拥有非常好的计算性能。

经过测试，Flink计算性能上略好。

测试环境：

1.CPU：7000个；

2.内存：单机128GB；

3.版本：Hadoop 2.3.0，Spark 1.4，Flink 0.9

4.数据：800MB，8GB，8TB；

5.算法：K-means：以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

6.迭代：K=10，3组数据

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Storm 单线程吞吐约为 8.7 万条/秒，Flink 单线程吞吐可达 35 万条/秒。Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。

阿里Flink集群双十一峰值每秒能处理17亿数据量,一天可处理上万亿条数据(某广告平台一天8亿条数据--->400-500G左右数据)

在单机上, Flink消息处理的延迟大概在200毫秒左右, Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半，且随着 QPS 逐渐增大，Flink 在延迟上的优势开始体现出来。

综上可得，Flink 框架很多地方优于其他相关技术

Spark和Flink全部都运行在Hadoop YARN上，

性能为Flink > Spark > Hadoop(MR)，迭代次数越多越明显，

性能上，Flink优于Spark和Hadoop最主要的原因是Flink支持增量迭代，具有对迭代自动优化的功能

## **总结** ##

1.  ### 角色类比 ###

<table style="margin-left:24pt;width:432pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#00b0f0;width:208.4pt;"> SparkStreaming </td> 
 <td style="background-color:#00b0f0;width:223.6pt;"> Flink </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> DStream </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> DataStream </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> Trasnformation </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> Trasnformation </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> Action </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> Sink </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> Task </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> subTask </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> TaskSet </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> Task </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> Stage/Pipeline </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> Oprator chains&nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> DAG </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> Streaming DataFlow Graph </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> Master&nbsp;+ Driver </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> JobManager </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:208.4pt;"> Worker + Executor </td> 
 <td style="background-color:#ffffff;width:223.6pt;"> TaskManager </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

1.  ### 图表 ###

<table style="margin-left:25.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#00b0f0;width:63.9pt;"> </td> 
 <td style="background-color:#00b0f0;width:264.2pt;"> Spark </td> 
 <td style="background-color:#00b0f0;width:324.5pt;"> Flink </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:63.9pt;"> 定义 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:264.2pt;"> 弹性的分布式数据集，并非真正的实时计算 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:324.5pt;"> 真正的流计算，就像storm一样； 但flink同时支持有限的数据流计算(批处理) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:63.9pt;"> 高容错 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:264.2pt;"> 沉重 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:324.5pt;"> 非常轻量级 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:63.9pt;"> 内存管理 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:264.2pt;"> 使用的JVM的内存管理 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:324.5pt;"> Flink在JVM中实现的是自己的内存管理 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:63.9pt;"> 程序调优 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:264.2pt;"> SQL有自动优化机制 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:324.5pt;"> 自动地优化一些场景，比如避免一些昂贵的操作 (如shuffle和sorts)，还有一些中间缓存 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

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1.  ### Flink的优势 ###

和Hadoop相比, Flink使用内存进行计算, 速度明显更优

和同样使用内存的Spark相比, Flink对于流的计算是实时的, 延迟更低

和同样使用实时流的Storm相比, Flink明显具有更优秀的API, 以及更多的支持, 并且支持批量计算

支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理

支持带有事件时间的窗口(Window)操作

支持有状态计算的Exactly-once语义

支持高度灵活的窗口(Window)操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作

支持具有Backpressure功能的持续流模型

支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错

一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理

Flink在JVM内部实现了自己的内存管理

支持迭代计算

支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存

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