【架构-37】Spark和Flink

架构和运行时模型

1. Spark
   批处理为核心的架构扩展：Spark 最初是为批处理设计的，其架构以弹性分布式数据集（RDD）为核心。RDD 是一种分布式的内存抽象，可以让用户在集群上进行高效的并行计算。在 Spark 中，计算被划分为一系列的阶段（Stage），通过转换（Transformation）和行动（Action）操作来构建计算逻辑。例如，用户可以通过对 RDD 进行 map（映射）、reduce（归约）等转换操作来处理数据，当执行行动操作（如 collect、count）时，才会触发真正的计算过程。这种批处理架构使得 Spark 在处理大规模数据集的批量任务时表现出色，如大数据集的排序、过滤、聚合等操作。
   批处理和流处理的融合（Structured Streaming）：随着发展，Spark 引入了 Structured Streaming 来支持流处理。它将流数据看作是一个不断追加的表，通过在流数据上定义类似于批处理的查询操作，实现流处理。这种方式在一定程度上实现了批处理和流处理的统一，但在底层实现上，仍然是基于微批处理（Micro - batch）的模式。即把流数据按照一定的时间间隔（如几百毫秒）划分成小的批次，然后像批处理一样进行处理。
2. Flink
   原生的流处理架构：Flink 是一个原生的流处理系统，它的架构围绕着流（Stream）构建。在 Flink 的世界观里，一切都是流，包括批处理也被看作是一种特殊的流（有限流）。它采用事件驱动（Event - driven）的方式，能够以很低的延迟处理每个事件。例如，对于实时的传感器数据，Flink 可以逐个事件地进行处理，如实时计算传感器数据的平均值、检测异常事件等，而不需要等待数据积累成批次。
   分层架构支持多种计算模式：Flink 具有分层的架构，包括最底层的流计算引擎，中间层的 Table API 和 SQL，以及上层的各种库（如用于机器学习的 Flink ML、用于图计算的 Gelly 等）。这种架构使得 Flink 既可以进行高效的流处理，也可以通过将流转换为表（Table）来进行关系型查询和处理，还能方便地集成其他高级计算模式。例如，用户可以使用 Flink 的 Table API 像操作数据库表一样操作流数据，进行连接（Join）、分组（Group By）等操作。

数据处理模型

1. Spark：主要是批处理框架，但也支持流处理（通过 Spark Streaming）。Spark Streaming 通过微批处理的方式处理流数据，即将流数据分成小批次进行处理。
2. Flink：专注于流处理，提供真正的流式处理能力。Flink 的流处理是事件驱动的，可以处理无界流数据，且支持低延迟。

延迟

1. Spark：由于微批处理的特性，Spark Streaming 的延迟相对较高，通常在几秒到几分钟之间。
2. Flink：提供更低的延迟，通常在毫秒级别，适合实时数据处理。

编程模型和 API 易用性

1. Spark：提供了丰富的 API，包括 DataFrame 和 Dataset API，适合批处理和流处理的场景。
2. Flink：提供了更为灵活的流处理 API，支持事件时间处理、窗口等高级特性，适合复杂的流处理应用。

使用场景：

1. Spark：适合批处理和需要较高容错性的场景，如大规模数据分析和机器学习。
2. Flink：适合实时流处理和低延迟需求的场景，如实时监控、事件驱动应用等。