Flink VS Spark Streaming

数据处理模式

Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据引擎，为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本机迭代支持，托管内存和程序优化。

Spark Streaming是Spark的一大应用方向，它基于Spark高效的批处理能力，对流数据划分为多个小批数据，再分别对这些数据进行处理，即微批处理模式，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行job时处理一个批次的数据。

• Flink的计算模型抽象是有状态的流，即源源不断没有边界的数据，并且数据的状态可以改变，对于批处理则认为是有边界的流进行处理
• Spark的计算模型抽象是批，所有数据的表示本质上都是RDD抽象，对于流处理的支持，则是基于时间将流划分为多个批次，依次进行处理

两种模式的对比

item	Micro-batching	Distributed snapshots
典型代表	Apache Spark Streaming	Apache Flink
语义保证	Exactly once	Exactly once
延迟	高	低
吞吐	高	高
计算模型	微批	流
容错开销	低	低
流控	较差	好
业务灵活性 (业务和容错分离)	紧耦合	分离
原理	连续的数据流不要切分到 record 级别，而是收敛切分为一批一批微批的、原子的数据进行类似 Batch 的计算。每个 batch 的数据可能会成功或者失败处 理，我们就对当前失败的 这一小批数据进行处理即 可	确定当前流式计算的状态 (包括正在处理的数据，以及 Operator 状态)，生成该状态 的一致快照，并存储在持久存储中

运行时结构

Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有：

• Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；
• Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；
• Driver:用户入口程序执行的地方，即 SparkContext 执行的地方，主要是 DAG 生成、stage 划分、task 生成及调度；
• Executor:负责执行 task，反馈执行状态和执行结果。

Flink 运行时的角色(standalone 模式)主要有:

• JobManager: 协调分布式执行，他们调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复等。至少有一JobManager，高可用情况下可以启动多个 JobManager，其中一个选举为 leader，其余为 standby；
• TaskManager: 负责执行具体的 tasks、缓存、交换数据流，至少有一个 TaskManager；
• Client:程序的提交者，用于准备，生成并优化DataFlow，然后发送给JobManager
• Slot: 每个 task slot 代表 TaskManager 的一个固定部分资源，Slot 的个数代表着 taskmanager 可并行执行的 task 数。

部署环境支持

部署环境	Spark	Flink
Local(Single JVM)	✔️	✔️
Standalone Cluster	✔️	✔️
Yarn	✔️	✔️
Mesos	✔️	✔️
Kubernetes	✔️	✔️

编程模型

Flink编程模型

• 最底层的抽象提供了对有状态流的支持，用户可以*的处理和管理事件状态，并基于此开发新的算子
• 实际上，大多数应用并不需要上述的底层抽象，而是针对 核心API（Core APIs） 进行编程，比如DataStream API（有界或*流数据）以及DataSet API（有界数据集）。这些API为数据处理提供了通用的构建模块，比如由用户定义的多种形式的转换（transformations），连接（joins），聚合（aggregations），窗口操作（windows），状态（state）等等。
• Table API是以表为中心的声明式DSL，Table API遵循（扩展的）关系模型：表有二维数据结构（schema）（类似于关系数据库中的表），同时API提供可比较的操作，例如select、project、join、group-by、aggregate等
• Flink提供的最高层级的抽象是 SQL 。这一层抽象在语法与表达能力上与Table API类似，但是是以SQL查询表达式的形式表现程序。SQL抽象与Table API交互密切，同时SQL查询可以直接在Table API定义的表上执行。

Spark Streaming编程模型

Spark Streaming编程模型是DStream(Discretized Streams)，离散化数据流，其本质是对一批RDD的抽象。然后对每一批的RDD进行处理，使用spark core API。

Flink的编程模型更适用于流式计算场景，并且未来将会向流处理和基于流的批处理进行统一。而Spark Streaming的编程模型依赖于底层Spark自身的处理特性，针对RDD进行批处理。

API

API	Spark	Flink
底层API	RDD	Process Function
核心API	DataFrame/DataSet/Structured Streaming	DataStream/DataSet
SQL	Spark SQL	Table API & SQL
机器学习	MLlib	FlinkML
图计算	GraphX	Gelly
其他		CEP

从 API 上来看，Spark 和 Flink 提供的功能领域大致相当。当然具体看各个方向支持的程度会有差异。总体来看 Spark 的 API 经过几轮迭代，在易用性，特别是机器学习的集成方面，更强一些。Flink 在流计算方面更成熟一些。

支持语言	Spark	Flink
Java	✔️	✔️
Scala	✔️	✔️
Python	✔️	✔️
R	✔️	第三方
SQL	✔️	✔️

API使用，以对SocketStream进行WordCount代码为例

// Spark wordcount
object StreamingWordCount {
 
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("NetworkStream").setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))

    val DStream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val words = DStream.flatMap(_.split("\\s+"))
    val pairs = words.map((_, 1))
    pairs.reduceByKey(_ + _).print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}
 
// Flink wordcount
object StreamingWordCount {
 
def main(args: Array[String]) {
    // set up the streaming execution environment
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val source = env.socketTextStream("localhost", 10000)
    val words = source.flatMap(_.split("\\s+"))
    val pairs = words.map((_, 1))
    pairs.keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(10)).sum(1).print()

    env.execute("Flink Streaming SocketText WordCount")
  }

可以看到二者在API上也很接近，最大的区别是spark streaming在一开始便指定了切分流数据的方式val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10)) 即10秒切分一次，然后对这一批进行处理。

而Flink是后面自己通过timeWindow算子timeWindow(Time.seconds(10))来指定每10秒作为一个数据窗口进行处理。

从这个简单的例子上可以看出Spark Streaming的底层为micro batch处理方式，Flink为流处理方式。

不过它们大多数API，诸如map,flatMap,filter之类的算子基本用法都一样，这样也方便开发者从一个框架切换到另一个框架来开发应用。

Streaming处理特性

对Time的支持

Flink支持三种time

EventTime

• 事件生成时的时间，在进入Flink之前就已经存在，可以从event的字段中抽取
• 必须指定watermarks的生成方式
• 优势:确定性，乱序、延时、或者数据重放等情况，都能给出正确的结果
• 弱点:处理无序事件时性能和延迟受到影响

IngestTime

• 事件进入flink的时间，即在source里获取的当前系统的时间，后续操作统一使用该时间
• 不需要指定watermarks的生成方式(自动生成)
• 弱点:不能处理无序事件和延迟数据

ProcessingTime

• 执行操作的机器的当前系统时间(每个算子都不一样)
• 不需要流和机器之间的协调
• 优势:最佳的性能和最低的延迟
• 弱点:不确定性 ，容易受到各种因素影像(event产生的速度、到达flink的速度、在算子之间传输速度等)，压根就不管顺序和延迟

Flink支持这三种时间机制，并且有watermark机制来处理时间乱序，滞后的数据

Spark Streaming仅支持ProcessingTime，不过在Spark的Structured streaming中支持ProcessingTime和EventTime，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。

对Window的支持

Window是一种切割无限数据集为有限块并进行相应计算的处理手段。

因为Spark的微批处理机制，对window的支持十分有限，仅支持基于ProcessingTime的Sliding Window(滑动窗口)

Flink 支持的window分为两大类：基于事件数count的window和基于时间(可以是上面提到的那三种时间)的window

Count-based window:根据元素个数对数据流进行分组切片

• Tumbling CountWindow：翻滚窗口
• Sliding CountWindow ：滑动窗口

Time-based window :根据时间对数据流进行分组切片

• Tumbling Window：翻滚窗口
• Sliding Window：滑动窗口
• Session Window：类似于Web编程里的session，以不活动间隙作为分隔

除此之外还有一种特殊的Global Window，即全局Window，没有进行划分，各个Window详细介绍查看https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/dev/stream/operators/windows.html#windows

在这方面基于纯粹流处理引擎的Flink比Spark Streaming功能更加强大

生态集成

Flink支持的Connectors：

• Apache Kafka (source/sink)
• Apache Cassandra (sink)
• Amazon Kinesis Streams (source/sink)
• Elasticsearch (sink)
• Hadoop FileSystem (sink)
• RabbitMQ (source/sink)
• Apache NiFi (source/sink)
• Twitter Streaming API (source)

Spark集成的生态：

Spark与Flink都能对接大部分常用的系统，如果没有支持还可以自定义实现一个connector。

除此之外还有一个开源项目Apache Bahir，它提供了spark与flink向外扩展的多个连接，并且在不断完善中。

总结

Spark的应用更为广泛，spark streaming只是spark其中的一大应用方向，它在生态总体上更完善一些，尤其是在机器学习的集成和易用性上面。

不过Flink在流式计算上有明显的优势，这主要是它们两者底层不同的执行模型带来的差别。Flink将真正意义上的纯流式计算带入了大数据时代。

目前spark针对流式计算处理的发展也在借鉴flink的一些设计思路，例如spark 2.0 引入的Structured Streaming，不过micro batch的执行方式依然存在一些局限性，特别在数据量达到一定规模时会有性能的问题。

二者都有各自擅长的应用方向，需要根据场景和应用方向来合理选择工具。