spark structured streaming和flink
时间: 2023-04-03 15:03:12 浏览: 106
的流处理有什么区别?
C 知道:Spark Structured Streaming 和 Flink 的流处理都是实时数据处理的解决方案,但是它们的实现方式和特点不同。Spark Structured Streaming 基于 Spark SQL 引擎,可以使用 SQL 查询语言进行流处理,支持批处理和流处理的混合模式,但是对于低延迟的数据处理场景不够优秀。Flink 的流处理引擎则专注于低延迟、高吞吐量的数据处理,支持事件时间和处理时间两种时间模型,可以实现更加复杂的流处理逻辑。
相关问题
Spark Structured Streaming和Spark Streaming的区别
Spark Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的一种全新的流处理方式,它是建立在 Spark SQL 引擎之上的,可以将流数据看成是结构化数据,并以表格的形式进行处理。相比于 Spark Streaming,它具有以下几点不同之处:
1. 处理方式不同:Spark Streaming 是基于 DStream 的离散流处理,而 Spark Structured Streaming 直接将流数据看成是连续的表格数据,可以和静态的表格数据一样处理。
2. 数据处理粒度不同:Spark Streaming 的数据处理粒度是每个微批次(batch)的数据,而 Spark Structured Streaming 的数据处理粒度是每条数据。
3. 数据处理模式不同:Spark Streaming 的处理模式是批处理,而 Spark Structured Streaming 则是以流的方式进行处理。
4. 数据处理延迟不同:Spark Streaming 的延迟一般在几秒到几十秒之间,而 Spark Structured Streaming 的延迟可以做到毫秒级别。
综上所述,Spark Structured Streaming 的设计目标是在保证高吞吐量和低延迟的同时,提供结构化的数据处理方式,使得数据处理更为方便和灵活。而 Spark Streaming 主要适用于需要对实时数据进行批处理的场景。
Spark Structured Streaming和 Spark Streaming有什么关系
Spark Structured Streaming和Spark Streaming都是Spark生态系统中提供的流式处理框架。但是它们之间有一些区别。
Spark Streaming是Spark的第一代流式处理框架,支持使用DStream进行数据处理。DStream代表了连续的数据流,可以从多种数据源(如Kafka、Flume、HDFS等)中获取数据。Spark Streaming将连续的数据流划分为一系列小批次(batch),然后使用RDD(Resilient Distributed Datasets)API进行批处理。这样可以在延迟较低的情况下处理数据流,并支持高吞吐量和低延迟的数据处理。
Spark Structured Streaming是Spark的第二代流处理框架,它提供了结构化的流式处理能力,数据流被看做为一个连续的表格数据流。它可以使用Spark SQL的API进行数据处理,并支持基于时间和数据大小触发的批处理。Spark Structured Streaming支持使用不同的数据源,包括Kafka、Flume、HDFS、TCP/IP等。
因此,可以说Spark Structured Streaming是Spark Streaming的改进版,它提供了更加灵活和易用的流处理能力。
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