Flink相对于Spark的优点

容错

Flink 基于两阶段提交实现了精确的一次处理语义。

Spark Streaming 只能做到不丢数据,但是有重复。

反压

Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列,一个阻塞队列中,当队列满了以后发送者会被天然阻塞住,这种阻塞功能相当于给这个阻塞队列提供了反压的能力。

Spark Streaming 为了实现反压这个功能,在原来的架构基础上构造了一个“速率控制器”,这个“速率控制器”会根据几个属性,如任务的结束时间、处理时长、处理消息的条数等计算一个速率。在实现控制数据的接收速率中用到了一个经典的算法,即“PID 算法”。

流和微批

Flink是流处理,用流的思想做批处理。

Spark 是微批处理,用批的思想做流处理。

延时

sparkstreaming是秒级别的

Structured Streaming是毫秒级别的

Flink是亚秒级别的

状态存储

spark的状态管理目前做的比较简单,只有两个对应的算子(UpdateStateByKey和mapWithState)

Flink 提供文件、内存、RocksDB 三种状态存储,五种类型的状态,(ValueState,ListState,ReducingState,AggregatingState,FoldingState,MapState)

灵活的窗口

Spark只能根据处理时间窗口批量处理

Flink可以基于处理时间,数据时间,没有记录等的窗口

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