flinksparkstorm对比（flink 和 spark）

## Flink、Spark Streaming 和 Storm 对比### 简介在大数据领域，实时流处理已经成为一个重要的应用场景。Flink、Spark Streaming 和 Storm 都是流行的开源分布式流处理框架，它们能够帮助我们构建实时数据管道，用于处理高速数据流。然而，它们在设计理念、架构和功能特性上存在着显著差异。本文将对这三种框架进行详细对比，帮助读者更好地理解它们的优缺点，并根据实际需求选择合适的框架。### 架构对比#### 1. Apache Flink

核心概念:

Flink 是基于

数据流

的处理引擎，它将数据流视为一个无限的、连续的数据序列，并采用

有状态计算

的方式来处理数据，保证了 exactly-once 的语义。

架构:

Flink 运行在

JobManager

和

TaskManager

上。JobManager 负责协调分布式执行，包括调度任务、协调检查点等。TaskManager 负责执行具体的计算任务。

数据传输:

Flink 使用了自己的内存数据传输机制，避免了数据的序列化和反序列化开销，从而提高了性能。#### 2. Apache Spark Streaming

核心概念:

Spark Streaming 是建立在

微批处理

概念之上的流处理框架。它将数据流切分为一系列小的批次，然后使用 Spark 引擎对每个批次进行处理。

架构:

Spark Streaming 构建在 Spark Core 之上，利用 Spark 的资源调度和执行引擎来处理数据。

数据传输:

Spark Streaming 使用 lineage-based fault tolerance 机制来保证数据可靠性，但需要进行数据的序列化和反序列化，存在一定的性能开销。#### 3. Apache Storm

核心概念:

Storm 是一个纯粹的

实时流处理

框架，它以

低延迟

为主要目标，采用

无状态计算

的方式来处理数据，实现 at-least-once 的语义。

架构:

Storm 集群由一个

Nimbus

节点和多个

Supervisor

节点组成。Nimbus 负责资源分配和任务调度，Supervisor 负责启动和监控 Worker 进程，Worker 进程负责执行具体的计算任务。

数据传输:

Storm 使用

ZeroMQ

或

Netty

进行数据传输，速度较快，但可靠性相对较低。### 功能特性对比| 特性 | Flink | Spark Streaming | Storm | |---|---|---|---| | 处理模型 | 数据流 | 微批处理 | 实时流 | | 状态管理 | 支持有状态计算 | 支持有限状态管理 | 无状态计算 | | 延迟 | 低延迟，毫秒级 | 亚秒级到秒级 | 低延迟，毫秒级 | | 吞吐量 | 高吞吐量 | 高吞吐量 | 中等吞吐量 | | 语义保证 | Exactly-once | At-least-once | At-least-once | | SQL 支持 | 支持 SQL 查询 | 支持 SQL 查询 | 不支持 SQL 查询 | | 成熟度 | 成熟 | 成熟 | 成熟 | | 生态系统 | 发展迅速 | 成熟庞大 | 相对较小 |### 适用场景

Flink:

适用于需要高吞吐量、低延迟和 exactly-once 语义保证的应用场景，例如实时数据分析、风险控制、异常检测等。

Spark Streaming:

适用于需要处理大量数据、对延迟要求不高的应用场景，例如日志分析、ETL 处理、机器学习等。

Storm:

适用于需要极低延迟、对数据一致性要求不高的应用场景，例如实时监控、欺诈检测、实时推荐等。### 总结Flink、Spark Streaming 和 Storm 都是优秀的流处理框架，它们在不同的应用场景下各有优势。选择合适的框架需要根据具体的业务需求和技术要求进行综合考虑。

Flink、Spark Streaming 和 Storm 对比

简介在大数据领域，实时流处理已经成为一个重要的应用场景。Flink、Spark Streaming 和 Storm 都是流行的开源分布式流处理框架，它们能够帮助我们构建实时数据管道，用于处理高速数据流。然而，它们在设计理念、架构和功能特性上存在着显著差异。本文将对这三种框架进行详细对比，帮助读者更好地理解它们的优缺点，并根据实际需求选择合适的框架。

架构对比

1. Apache Flink* **核心概念:** Flink 是基于 **数据流** 的处理引擎，它将数据流视为一个无限的、连续的数据序列，并采用 **有状态计算** 的方式来处理数据，保证了 exactly-once 的语义。 * **架构:** Flink 运行在 **JobManager** 和 **TaskManager** 上。JobManager 负责协调分布式执行，包括调度任务、协调检查点等。TaskManager 负责执行具体的计算任务。 * **数据传输:** Flink 使用了自己的内存数据传输机制，避免了数据的序列化和反序列化开销，从而提高了性能。

2. Apache Spark Streaming* **核心概念:** Spark Streaming 是建立在 **微批处理** 概念之上的流处理框架。它将数据流切分为一系列小的批次，然后使用 Spark 引擎对每个批次进行处理。 * **架构:** Spark Streaming 构建在 Spark Core 之上，利用 Spark 的资源调度和执行引擎来处理数据。 * **数据传输:** Spark Streaming 使用 lineage-based fault tolerance 机制来保证数据可靠性，但需要进行数据的序列化和反序列化，存在一定的性能开销。

3. Apache Storm* **核心概念:** Storm 是一个纯粹的 **实时流处理** 框架，它以 **低延迟** 为主要目标，采用 **无状态计算** 的方式来处理数据，实现 at-least-once 的语义。 * **架构:** Storm 集群由一个 **Nimbus** 节点和多个 **Supervisor** 节点组成。Nimbus 负责资源分配和任务调度，Supervisor 负责启动和监控 Worker 进程，Worker 进程负责执行具体的计算任务。 * **数据传输:** Storm 使用 **ZeroMQ** 或 **Netty** 进行数据传输，速度较快，但可靠性相对较低。

功能特性对比| 特性 | Flink | Spark Streaming | Storm | |---|---|---|---| | 处理模型 | 数据流 | 微批处理 | 实时流 | | 状态管理 | 支持有状态计算 | 支持有限状态管理 | 无状态计算 | | 延迟 | 低延迟，毫秒级 | 亚秒级到秒级 | 低延迟，毫秒级 | | 吞吐量 | 高吞吐量 | 高吞吐量 | 中等吞吐量 | | 语义保证 | Exactly-once | At-least-once | At-least-once | | SQL 支持 | 支持 SQL 查询 | 支持 SQL 查询 | 不支持 SQL 查询 | | 成熟度 | 成熟 | 成熟 | 成熟 | | 生态系统 | 发展迅速 | 成熟庞大 | 相对较小 |

适用场景* **Flink:** 适用于需要高吞吐量、低延迟和 exactly-once 语义保证的应用场景，例如实时数据分析、风险控制、异常检测等。 * **Spark Streaming:** 适用于需要处理大量数据、对延迟要求不高的应用场景，例如日志分析、ETL 处理、机器学习等。 * **Storm:** 适用于需要极低延迟、对数据一致性要求不高的应用场景，例如实时监控、欺诈检测、实时推荐等。

总结Flink、Spark Streaming 和 Storm 都是优秀的流处理框架，它们在不同的应用场景下各有优势。选择合适的框架需要根据具体的业务需求和技术要求进行综合考虑。