大数据 -- Spark + Flink

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Spark的缺点

  1. Spark流处理（Spark Streaming、Structured Streaming）的实时性不够，无法应对一些对实时性要求很高的流处理场景
  2. 根本原因：Spark的流处理是基于微批处理思想，把流处理看成批处理的一种特殊形式
    • 每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理，所以天生就很难在实时性上有所提升
  3. 在Spark 2.3中提出了连续处理模型，但现在只支持有限的功能，并不能在大项目中使用

Apache Flink采用了基于操作符（Operator）的连续流模型，可以做到微秒级的延迟

核心模型

  1. Flink中最核心的数据结构是Stream，代表一个运行在多个分区上的并行流，在Stream上同样可以进行各种转换操作
  2. 与Spark的RDD不同的是，Stream代表一个数据流而不是静态数据的集合
  3. Stream所包含的数据会随着时间增长而变化，而且Stream上的转换操作都是逐条进行的
    • 这种处理模式决定了Flink会比Spark Streaming有更低的流处理延迟性
  4. 当一个Flink程序被执行的时候，会被映射成Streaming Dataflow
    • Streaming Dataflow包括Stream和Operator
    • 转换操作符把一个或多个Stream转换成多个Stream
    • 每个Dataflow都有一个输入数据源（Source）和一个输出数据源（Sink）
    • 与Spark的RDD转换图类似，Streaming Dataflow也会被组合成一个有向无环图去执行
  5. 在Flink中，程序天生是并行和分布式的
    • 一个Stream可以包含多个分区（Stream Partitions）
    • 一个操作符可以被分成多个操作符子任务，每个子任务可以在不同的线程或者不同的机器节点中独立执行
  6. Stream在操作符之间传输数据的形式有两种：一对一、重新分布
    • 一对一
      • Stream维护着分区以及元素的顺序，与RDD的窄依赖类似
    • 重新分布
      • Stream中数据的分区会发生改变
      • 操作符的每个子任务把数据发送到不同的目标子任务

架构

  1. 四层：存储层、部署层、核心引擎层、API和库
  2. 存储层：Flink兼容多种文件系统如HDFS、Amazon S3，多种数据库如HBase、MongoDB，多种数据流Kafka、Flume
  3. 部署层：Flink不仅支持本地运行，还能在独立集群或者在被YARN或Mesos管理的集群上运行，也能部署在云端
  4. 核心处理引擎：所有高级的API及应用库都会被翻译成包含Stream和Operator的Streaming Dataflow来执行
  5. API和库：核心API是DataSet API和DataStream API
    • DataSet：代表有界的数据集，用来做批处理
    • DataStream：代表流数据，用来做流处理
    • 在内部，DataSet是用DataStream来表示，静态的有界数据页可以被看作特殊的流数据
    • DataSet和DataStream可以无缝切换，Flink的核心是DataStream
    • DataSet和DataStream支持各种基本的转换操作，如map、filter、count、groupBy等
    • 在DataSet和DataStream之上，有更高层次的Table API，类似于Spark SQL，是关系型的API
      • Table API同样统一了Flink的批处理和流处理

对比

相同点

  1. 都基于内存计算
  2. 都有统一的批处理和流处理API，都支持类似SQL的编程接口
  3. 都支持很多相同的转换操作，编程都是用类似于Scala Collection API的函数式编程模式
  4. 都有完善的错误恢复机制
  5. 都支持Exactly Once的语义一致性

不同点

流处理

  1. 延迟性
    • Spark基于微批量处理
      • 把流数据看成一个个小的批处理数据块分别处理，所以延迟性只能做到秒级
    • Flink基于事件处理，每当有新的数据输入都会立刻处理，是真正的流式处理，支持毫秒级计算
  2. 窗口操作
    • Spark只支持基于时间的窗口操作（处理时间或事件时间）
    • Flink支持的窗口操作则非常灵活，不仅支持时间窗口，还支持基于数据本身的窗口，开发者可以自定义窗口操作

SQL功能

  1. Spark和Flink分别提供了Spark SQL和Table API，来提供SQL交互支持
  2. 相比较而言，Spark对SQL支持更好，相应的优化、扩展和性能更好

迭代计算

  1. Spark对机器学习的支持很好，因为可以在内存中缓存中间计算结果来加速机器学习算法的运行
  2. 但大部分机器学习算法其实是一个有环的数据流，在Spark中，却是用无环有向图来表示的
  3. Flink支持在运行时间中的有环数据流，从而可以更加有效地对机器学习算法进行运算

生态

  1. Spark的社区更加活跃，Flink诞生较晚，各种库的功能不如Spark全面

小结

  1. 适用场景
    • Spark
      • 数据量非常大且逻辑复杂的批数据处理，并且对计算效率有较高要求（如推荐系统）
      • 基于历史数据的交互式查询，要求响应较快
      • 基于实时数据流的数据处理，延迟性要求在数百毫秒到数秒之间
    • Flink
      • 适用于延迟非常低的实时数据处理场景（如实时日志报表系统）
  2. 思想
    • Spark：用批处理去模拟流处理
    • Flink：_用流处理去模拟批处理_，扩展性更好
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