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Flink和Spark对比

Flink和Spark是目前最流行的两个流处理框架，它们在处理速度、容错性、扩展性和API设计等方面都各自有优劣。

处理速度

Spark最初是一个批处理框架，后来加入了流处理模块。Spark Structured Streaming通过将连续流数据视为连续的小批量数据来处理流，Spark执行者使用类似批处理的机制处理这些小批量数据来提高性能。但在低延迟场景下，Spark Structured Streaming的处理速度不如Flink。

Flink的流处理性能始终是其最大的优势之一。Flink可以通过使用进一步优化和内存管理，固定延迟，减少处理过程中的GC。

容错性

Spark的容错性是通过RDD，即弹性分布式数据集实现的。RDD在Spark中是不可变的，由多个部分组成。如果一个部分丢失了怎么办？Spark将根据该丢失部分的衍生物来重新计算丢失数据。然而，这种容错方法会导致更长的恢复时间，这意味着在高可用性方面，Spark并不是最好的选择。

Flink采用了一种新的内存管理技术，称为RockDB，它可以在备份过程中减少程序中众所周知的延迟，并减少不必要的数据移动。Flink同样支持检查点机制，即将数据保存在本地文件系统或分布式文件系统中，以便在出现故障时恢复任务。

扩展性

Spark是目前最广泛使用的开源流框架之一，拥有大量社区和贡献者。其API广泛，易于开发，并且易于与其他生态系统集成。

Flink同样拥有强大的社区，但与Spark相比，其用户群体更小，更新迭代速度更快。它支持各种连接器，可以与其他开源框架集成，如Apache Kafka，Cassandra和Elasticsearch。

Flink和Spark对比和Storm

Flink，Spark和Storm是大数据处理中最流行的实时处理框架。Flink和Spark因高可靠性和灵活性而闻名，Storm主要由于其低延迟性而广受欢迎。以下是它们之间的对比。

处理速度

Flink和Spark具有相似的处理速度，都可扩展到超过10,000个节点，以应对大规模数据流。Storm是第一个成熟的流处理框架，但其处理延迟相对较高，不适用于低延迟流处理场景。

容错性

Storm使用可重播的勾子来控制故障恢复，允许您在发生故障时暂停并重新启动拓扑，Storm可以快速地从故障中恢复，但如果数据丢失，恢复可能会变得困难。Flink和Spark通过将连续数据的快照保存到稳定存储器中实现容错。

扩展性

Spark可以通过在内存中缓存数据来改进处理性能。Flink使用了更加先进的内存管理技术，AK RockDB, 在处理规模更大的数据时可以获得更高的效率。它还支持更广泛的流数据源，包括基于文件的源和分布式消息队列。Storm不如Flink和Spark灵活，不支持批处理转换，但可以与相当多的第三方系统（如Kafka等）集成。

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