Spark Vs. Flink: Key Differences And How To Choose

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

Apache Spark یک سیستم محاسباتی منبع باز و توزیع شده است که چارچوبی سریع و مقیاس پذیر برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ارائه می دهد. معماری اسپارک طراحی شده است تا وظایف پردازش داده را در خوشه های بزرگ رایانه انجام دهد و قابلیت تحمل خطا، پردازش موازی و قابلیت ذخیره سازی داده در حافظه را ارائه دهد.

Spark از زبان های برنامه نویسی مختلف مانند پایتون (از طریق PySpark API)، اسکالا و جاوا و شامل کتابخانه هایی برای یادگیری ماشین، پردازش گراف و جریان تجزیه و تحلیل.

از سوی دیگر، Apache Flink یک چارچوب پردازش دسته‌ای و جریان توزیع‌شده منبع باز است که برای پردازش داده‌های با کارایی بالا، مقیاس‌پذیر و تحمل‌پذیر خطا طراحی شده است. Flink قادر است داده‌های بی‌درنگ و تاریخی را مدیریت کند و قابلیت‌هایی با تأخیر کم و توان عملیاتی بالا ارائه دهد.

Flink یکپارچه با اکوسیستم هادوپ، به آن اجازه می دهد تا از سیستم های ذخیره سازی توزیع شده Hadoop مانند HDFS و چارچوب های مدیریت منابع مانند YARN و Mesos برای کارهای پردازش داده در مقیاس بزرگ استفاده کند.

اسپارک در مقابل فلینک: تفاوت های کلیدی

پردازش تکراری

Spark پردازش تکراری را از طریق مجموعه داده‌های توزیع‌شده انعطاف‌پذیر (RDDs) و مدل اجرای گراف غیر چرخه‌ای هدایت‌شده (DAG) ارائه می‌کند. Spark برای پردازش دسته ای مناسب است، اما می تواند پردازش تکراری و پخش جریانی را با استفاده از میکرو بچینگ نیز انجام دهد.

Flink اساساً برای پردازش جریانی با پشتیبانی بومی برای الگوریتم‌های تکراری طراحی شده است. Flink داده‌ها را با استفاده از یک مدل جریان پیوسته پردازش می‌کند و تأخیر کمتر و مدیریت بهتر رویدادهای نامرتب را در مقایسه با رویکرد میکروبچینگ Spark ارائه می‌کند.

تحمل خطا

Spark به تحمل خطا از طریق RDD ها دست می یابد، که ساختارهای داده غیرقابل تغییر و پارتیشن بندی شده ای هستند که می توانند در صورت خرابی دوباره محاسبه شوند. علاوه بر این، Spark اطلاعات مربوط به اصل و نسب را برای ردیابی وابستگی ها و بازیابی اطلاعات از دست رفته ذخیره می کند.

Flink از یک رویکرد مبتنی بر عکس فوری توزیع شده برای تحمل خطا استفاده می کند و وضعیت برنامه را در نقاط بازرسی خاص ثبت می کند. این به Flink اجازه می دهد تا به سرعت و به طور مداوم از خرابی ها با کمترین تأثیر بر عملکرد بازیابی کند.

بهینه سازی

Spark از بهینه ساز Catalyst استفاده می کند، که یک بهینه ساز پرس و جو قابل توسعه برای تبدیل و پردازش داده ها است. Spark همچنین شامل موتور اجرایی تنگستن است که اجرای فیزیکی عملیات را برای عملکرد بهتر بهینه می کند.

Flink دارای یک بهینه ساز مبتنی بر هزینه برای پردازش دسته ای است که جریان داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و کارآمدترین برنامه اجرایی را بر اساس منابع موجود و ویژگی های داده انتخاب می کند. پردازش جریان Flink همچنین از اجرای مبتنی بر خط لوله و زمان‌بندی با تأخیر کم بهره می‌برد.

پنجره

Spark عملکردهای پنجره ای را برای پردازش داده های جریانی در پنجره های زمانی ثابت یا کشویی ارائه می دهد. با این حال، پنجره Spark در مقایسه با Flink انعطاف پذیری و کارآمدی کمتری دارد، زیرا به میکرو بچینگ وابسته است.

Flink پشتیبانی پیشرفته‌ای برای پنجره‌سازی، از جمله پنجره‌های مبتنی بر زمان رویداد و پردازش، پنجره‌های جلسه و عملکردهای پنجره سفارشی انعطاف‌پذیر دارد. پنجره سازی Flink برای پردازش جریان کارآمدتر و دقیق تر است زیرا به طور خاص برای جریان های داده پیوسته طراحی شده است.

پشتیبانی از زبان

Spark از چندین زبان برنامه نویسی مانند Scala، Java، Python و R پشتیبانی می کند. این پشتیبانی از زبان گسترده، Spark را برای طیف گسترده ای از توسعه دهندگان و دانشمندان داده قابل دسترسی می کند.

Flink همچنین از زبان های برنامه نویسی مختلف از جمله جاوا، اسکالا و پایتون پشتیبانی می کند. با این حال، پشتیبانی Flink از Python در مقایسه با Spark کمتر بالغ است، که ممکن است جذابیت آن را برای تیم های علم داده پایتون محور محدود کند.

اکوسیستم و جامعه

Spark دارای یک اکوسیستم بزرگتر و بالغ تر است، با طیف گسترده ای از اتصالات، کتابخانه ها و ابزارهای موجود. این می تواند یافتن منابع، پشتیبانی و ادغام های شخص ثالث برای پروژه شما را آسان تر کند.

فلینک، با وجود افزایش محبوبیت، اکوسیستم کوچکتری در مقایسه با اسپارک دارد. با این حال، به طور مداوم در حال تکامل است و ویژگی های جدیدی را اضافه می کند و آن را به یک رقیب قدرتمند در فضای پردازش داده های بزرگ تبدیل می کند.

اسپارک در مقابل فلینک: چگونه انتخاب کنیم

انتخاب بین این دو بستگی به نیازهای خاص پروژه شما دارد. در اینجا چند فاکتور برای تصمیم گیری بین اسپارک و فلینک وجود دارد:

الزامات پردازش داده: اگر نیازهای پردازش داده شما شامل پردازش دسته ای است، Spark ممکن است انتخاب بهتری باشد. اگر نیاز به پردازش داده های جریان دارید، Flink ممکن است مناسب تر باشد، زیرا با در نظر گرفتن جریان طراحی شده است.
عملکرد: Spark و Flink هر دو به گونه ای طراحی شده اند که مقیاس پذیر و کارآمد باشند، اما Flink به طور کلی در پردازش داده های جریان سریعتر از Spark در نظر گرفته می شود.
راحتی در استفاده: Spark جامعه بزرگ‌تری دارد و اکوسیستم بالغ‌تری دارد که یافتن اسناد، آموزش‌ها و ابزارهای شخص ثالث را آسان‌تر می‌کند. با این حال، API های Flink اغلب بصری تر و استفاده آسان تر در نظر گرفته می شوند.
ادغام با سایر ابزارها: Spark با سایر ابزارهای کلان داده مانند Hadoop، Hive و Pig ادغام بهتری دارد. Flink مجموعه‌ای از ادغام‌های محدودتری دارد، اما برای کار با آپاچی کافکا طراحی شده است.
در دسترس بودن منابع: اگر یک تیم موجود با تجربه در یکی از سیستم ها دارید، ممکن است برای جلوگیری از منحنی یادگیری، حفظ آن سیستم راحت تر باشد. Spark و Flink هر دو دارای جوامع و منابع فعالی هستند که به صورت آنلاین در دسترس هستند.

نتیجه

در پایان، هر دو Apache Spark و Apache Flink چارچوب‌های پردازش داده‌های توزیع‌شده قدرتمند و همه‌کاره هستند که هر کدام دارای نقاط قوت و قابلیت‌های منحصربه‌فرد خود هستند. Spark در پردازش دسته ای برتر است و پشتیبانی کاملی از زبان های برنامه نویسی مختلف ارائه می دهد که آن را برای طیف گسترده ای از موارد مناسب می کند. از سوی دیگر، Flink در پردازش جریان می‌درخشد و عملکرد کم‌تأخیر و عملکردهای پنجره‌سازی پیشرفته را برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ ارائه می‌کند.

انتخاب بین Spark در مقابل Flink به موارد استفاده خاص، الزامات و تخصص تیم شما بستگی دارد. بسیار مهم است که هر دو چارچوب را در زمینه پروژه خود به طور کامل ارزیابی کنید و عواملی مانند نیازهای پردازش، الزامات تأخیر، پردازش تکراری، پشتیبانی زبان، اکوسیستم و منحنی یادگیری را در نظر بگیرید. با ارزیابی دقیق این عوامل و انجام تست‌های اثبات مفهوم، می‌توانید تصمیمی آگاهانه بگیرید و بهترین چارچوب را برای رویارویی با چالش‌های پردازش کلان داده خود انتخاب کنید.