Différence entre Apache Spark et Apache Flink
Apache Spark est un cadre informatique de cluster open source développé par Apache Software. Apache Spark est très rapide et peut être utilisé pour le traitement de données à grande échelle. Il s'agit d'une alternative aux outils de traitement de données à grande échelle existants dans le domaine des technologies de Big Data. Apache Flink est un framework open source pour le traitement en continu des applications de streaming de données pour une haute disponibilité, des performances élevées, la stabilité et la précision dans les applications distribuées. Apache Flink offre une faible latence, un débit élevé dans le moteur de streaming avec une tolérance aux pannes en cas de panne du moteur de données ou de la machine.
Étudions beaucoup plus sur Apache Spark et Apache Flink en détail:
- Spark est un cadre informatique en cluster open source développé par Apache Software Foundation, qui a été initialement développé par l'Université de Californie à Berkeley et a été donné à Apache Foundation plus tard pour le rendre open source.
- Apache Flink est un framework logiciel open source développé par Apache Software Foundation. Le composant principal de Flink est un moteur de streaming distribué et de traitement des données écrit en Java et Scala.
- Apache Spark est très rapide et peut être utilisé pour le traitement de données à grande échelle qui évolue très bien de nos jours. Il est devenu une alternative pour de nombreux outils de traitement de données à grande échelle existants dans le domaine des technologies de Big Data.
- Apache Spark peut être utilisé pour exécuter des programmes 100 fois plus rapidement que les travaux Map Reduce dans l'environnement Hadoop, ce qui le rend plus préférable. Spark peut également être exécuté sur le cloud Hadoop ou Amazon AWS en créant une instance Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) ou un mode cluster autonome et peut également accéder à différentes bases de données telles que Cassandra, Amazon Dynamo DB, etc.,
Comparaison directe entre Apache Spark et Apache Flink (infographie)
Ci-dessous, la comparaison entre les 8 meilleurs Apache Spark et Apache Flink
Différences clés entre Apache Spark et Apache Flink
- Spark est un ensemble d'interfaces de programmation d'applications (API) sur tous les projets liés à Hadoop existants plus de 30. Apache Flink était auparavant un projet de recherche appelé Stratosphere avant de changer le nom en Flink par ses créateurs.
- Spark fournit des API de haut niveau dans différents langages de programmation tels que Java, Python, Scala et R. En 2014, Apache Flink a été accepté comme projet Apache Incubator par Apache Projects Group.
- Spark possède des fonctionnalités de base telles que Spark Core, Spark SQL, MLib (bibliothèque de machines), GraphX (pour le traitement des graphiques) et Spark Streaming et Flink est utilisé pour effectuer des processus cycliques et itératifs en itérant les collections.
- Apache Spark et Apache Flink sont des plates-formes de streaming ou de traitement de données à usage général dans l'environnement Big Data. Le mode de cluster Spark peut être utilisé pour diffuser et traiter les données sur différents clusters pour des données à grande échelle afin de les traiter rapidement et en parallèle.
- Le mode Spark Cluster aura des applications exécutées en tant que processus individuels dans le cluster. Flink est un outil puissant et hautement performant pour les travaux de traitement par lots et les processus de planification des travaux.
- Les composants du cluster Spark sont Driver Manager, Driver Program et Worker Nodes. Flink a une autre fonctionnalité de bon mode de compatibilité pour prendre en charge différents projets Apache tels que Apache Storm et Map réduire les travaux sur son moteur d'exécution pour améliorer les performances de streaming de données.
- Spark propose différents types de gestionnaires de cluster, tels que le gestionnaire de cluster HADOOP Yarn, le mode autonome (déjà discuté ci-dessus), Apache Mesos (un gestionnaire de cluster général) et Kubernetes (expérimental qui est un système open source pour le déploiement d'automatisation). Flink ne dispose que d'un moteur de traitement de données par rapport à Spark qui a différents composants de base.
- Les fonctions du composant de cluster Spark ont des tâches, un cache et des exécuteurs à l'intérieur d'un nœud de travail où un gestionnaire de cluster peut avoir plusieurs nœuds de travail. L'architecture Flink fonctionne de telle manière que les flux n'ont pas besoin d'être ouverts et fermés à chaque fois.
- Spark et Flink ont une gestion en mémoire. Spark bloque le nœud lorsqu'il manque de mémoire mais présente une tolérance aux pannes. Flink a une approche différente de la gestion de la mémoire. Flink écrit sur le disque lorsque la mémoire est épuisée.
- Apache Spark et Apache Flink fonctionnent tous deux avec le projet Apache Kafka développé par LinkedIn, qui est également une application de streaming de données puissante avec une tolérance aux pannes élevée.
- Spark peut avoir une capacité de partage de mémoire dans différentes applications qui y résident tandis que Flink a une gestion de mémoire explicite qui empêche les pics occasionnels présents dans Apache Spark.
- Spark a plus de propriétés de configuration tandis que Flink a moins de propriétés de configuration.
- Flink peut rapprocher les techniques de traitement par lots et Spark a un moteur unifié qui peut être exécuté indépendamment sur Hadoop en se connectant à de nombreux autres gestionnaires de cluster et plates-formes de stockage ou serveurs.
- L'utilisation du réseau d'Apache Spark est moindre au début de la tâche lorsqu'elle est déclenchée, ce qui entraîne un certain retard dans l'exécution d'une tâche. Apache Flink utilise le réseau depuis le début, ce qui indique que Flink utilise efficacement ses ressources.
- L'utilisation moindre des ressources dans Apache Spark est moins productive, tandis que dans Apache Flunk, l'utilisation des ressources est efficace, ce qui la rend plus productive avec de meilleurs résultats.
Tableau de comparaison Apache Spark vs Apache Flink
| BASE POUR
COMPARAISON | Apache Spark | Apache Flink |
| Définition | Un cluster open source rapide pour le traitement des mégadonnées | Un cluster open source pour le streaming et le traitement des données |
| Préférence | Plus préféré et peut être utilisé avec de nombreux projets Apache | Flink évolue récemment est moins préféré |
| Facilité d'utilisation | Des API plus faciles à appeler et à utiliser | Possède moins d'API que Spark |
| Plate-forme | Fonctionné à l'aide de gestionnaires de cluster tiers | Multiplateforme et prend en charge la plupart des intégrations d'applications |
| Généralité | Open source et utilisé par de nombreuses grandes entreprises basées sur les données | Open source et gagne en popularité récemment |
| Communauté | Communauté de base d'utilisateurs légèrement plus | La communauté doit grandir par rapport à Spark |
| Contributeurs | Très gros contributeurs open source | Avoir une grande base de contributeurs |
| Durée | Exécute les processus 100 fois plus rapidement que Hadoop | Un peu plus lent que Spark |
Conclusion - Apache Spark vs Apache Flink
Apache Spark et Apache Flink sont tous deux des applications de traitement de flux de données à usage général où les API fournies par eux et l'architecture et les composants principaux sont différents. Spark a plusieurs composants de base pour répondre aux différentes exigences des applications, tandis que Flink n'a que la capacité de streaming et de traitement des données.
Selon les besoins de l'entreprise, le cadre logiciel peut être choisi. Spark existe depuis quelques années alors que Flink évolue progressivement de nos jours dans l'industrie et il y a des chances qu'Apache Flink dépasse Apache Spark.
Pour s'intégrer à plusieurs frameworks, Spark est plutôt préféré par rapport à Flink afin de prendre en charge plusieurs applications dans un environnement distribué.
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