spark与flink

技术理念不同：Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算，基于Micro-batch，数据流以时间为单位被切分为一个个批次，通过分布式数据集RDD进行批量处理，是一种伪实时。而Flink是基于事件驱动，它是一个面向流的处理框架，Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算。1、技术理念不同：Spark...

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大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了内存计算的能力，可以处理大规模数据...

核心问题是关于数据流处理的两种模型：Spark Structured Streaming的微批处理和Flink的流处理。它们的区别在于处理数据的实时性和延迟性。Spark Structured Streaming，就像“群聊”，将实时数据切分为小批次，每批处理完后输出结果，可能导致秒级延迟，优点是容错性强、开发简单且集成度高。然而，它并非实时处...

对比官网的benchmark，我们也进行了throughputs的测试，实测结果是flink throughputs是storm的3.5倍，而且在解除了kafka集群和flink集群的带宽瓶颈后，flink自身又提高了1.6倍。02 延迟（latency）spark基于micro-batch实现，提高了throughputs，但是付出了latency的代价。一般spark的latency是秒级别的。storm是...

1、Spark在SQL上的优化，尤其是DataFrame到DataSet其实是借鉴的Flink的。Flink最初一开始对SQL支持得就更好。2、Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判断的，而不是用户来指定的，因为Flink对数据的处理不像Spark以RDD为单位，就是一种细粒度的处理，对内存的规划更好。3、Flink原来用Java写...

大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming。Storm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理、数据的流转、任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了。Spark Streaming巧妙地利用了Spark...

Spark的核心组件包括Spark Core（提供分布式计算的基本功能）、Spark SQL（用于处理结构化数据）、Spark Streaming（用于实时数据流处理）等。三、Apache Flink Apache Flink是一个开源的流处理框架，适用于实时数据流处理和批处理。它具有高性能、可扩展性和高可用性，并且支持多种编程语言。Flink的核心组件...

Kafka Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据流管道和应用。它提供了高吞吐量、可扩展性和容错性，允许发布和订阅记录流。Kafka常用于实时日志收集、消息传递等场景，与Hadoop和Spark等大数据框架结合使用，可以实现高效的数据处理和分析流程。Flink Apache Flink是一个用于处理实时大数据和流数据的...

Spark面试问题Spark比MapReduce快的原因。Repartition和Coalesce的区别，以及在缓存和checkpoint中的应用。YARN client模式与cluster模式的对比。不同数据结构(RDD、DataFrame、Dataset)的区别和联系。updateStateByKey和mapWithState的使用场景。SQL join方式的介绍。RDD的缺陷和groupByKey与reduceByKey的区分。Flin...

具体如下：1、高速处理：Spark是一种快速的数据处理引擎，能够在内存中快速执行大规模数据处理任务，但不是最快的数据处理引擎。实际上，一些专门针对特定任务的引擎，如Flink和Apex，可能比Spark更快。2、处理结构化数据：Spark可以处理结构化数据，但不限于此。Spark是一个通用的数据处理引擎，可以处理...