flink和sparkstreaming区别
时间: 2023-07-22 18:13:20 浏览: 192
Spark Streaming和Flink是两个流处理框架,它们的主要区别如下:
1. 架构:Spark Streaming采用Micro-batch架构,而Flink采用了Event-driven架构。
2. 容错性:Flink具有更好的容错性,因为它支持Checkpoint和Exactly-Once语义。
3. 性能:Flink在性能方面略胜一筹,因为它采用了分布式计算架构。
4. 开发:Spark Streaming支持Scala, Java, Python等多种语言,开发起来更加方便;Flink以Java和Scala为主,但提供了更多的编程模型和功能。
5. 社区支持:Spark是Apache的顶级项目,拥有更加庞大的社区支持。
总的来说,两者都是优秀的流处理框架,具体选择哪一个取决于用户的具体需求。
相关问题
flink和sparkStreaming的区别
Spark Streaming和Flink是两个流处理框架,它们的主要区别如下:
1. 架构:Spark Streaming采用Micro-batch架构,而Flink采用了Event-driven架构。
2. 容错性:Flink具有更好的容错性,因为它支持Checkpoint和Exactly-Once语义。
3. 性能:Flink在性能方面略胜一筹,因为它采用了分布式计算架构。
4. 开发:Spark Streaming支持Scala, Java, Python等多种语言,开发起来更加方便;Flink以Java和Scala为主,但提供了更多的编程模型和功能。
5. 社区支持:Spark是Apache的顶级项目,拥有更加庞大的社区支持。
总的来说,两者都是优秀的流处理框架,具体选择哪一个取决于用户的具体需求。
flink和spark streaming对比
Flink和Spark Streaming是两种流处理框架。
Flink具有高效的数据处理能力和实时性,并且支持多种数据源和数据格式,同时具有灵活的窗口操作和聚合功能。
Spark Streaming则以其与Spark生态系统的紧密集成和易用性而闻名,支持批处理和流处理的混合使用,同时也有许多丰富的第三方库。
总的来说,Flink和Spark Streaming在性能和可用性方面都有很高的水平,选择哪一个取决于您的具体需求和使用场景。
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