Apache Flink es un marco de trabajo para el procesamiento distribuido de flujos y lotes. El núcleo de Flink es un motor de flujo de datos que proporciona distribución de datos, comunicación y tolerancia a fallos para cálculos distribuidos sobre flujos de datos. Flink también proporciona APIs para Java y Scala. ¿Flink necesita Hadoop? Flink es un marco de trabajo para el procesamiento distribuido de flujos y lotes. Puede utilizarse para procesar datos de diferentes maneras, incluso sobre Hadoop. Sin embargo, no es necesario utilizar Hadoop para usar Flink.
¿Qué es Apache Flink vs spark?
Hay algunas diferencias clave entre Apache Flink y Apache Spark. En primer lugar, Flink es un verdadero motor de streaming, mientras que Spark es más bien un motor de procesamiento por lotes que también puede hacer streaming. Esto significa que Flink está diseñado para procesar datos en tiempo real, a medida que llegan, y Spark está diseñado para procesar datos por lotes.
En segundo lugar, Flink utiliza un modelo de ejecución diferente al de Spark. Flink utiliza un modelo de flujo de datos en streaming, que es un gráfico dirigido de operadores que procesan los datos. Spark utiliza un modelo RDD (Resilient Distributed Dataset), que es un conjunto de datos distribuido que puede ser procesado en paralelo.
En tercer lugar, Flink dispone de un conjunto de API más completo que Spark. Flink ofrece tanto una API de bajo nivel como una API de alto nivel, mientras que Spark sólo ofrece una API de alto nivel. La API de bajo nivel te da más control sobre la ejecución de tu aplicación de streaming, mientras que la API de alto nivel es más fácil de usar.
En cuarto lugar, Flink tiene una mejor historia para el procesamiento de flujos con estado que Spark. En Flink, cada operador puede mantener el estado, lo que le permite construir aplicaciones que requieren el procesamiento de flujos con estado. En Spark, sólo unos pocos operadores pueden mantener el estado, lo que limita los tipos de aplicaciones que puedes construir.
Por último, Flink tiene un mejor soporte para el procesamiento de eventos que Spark. En Flink, el procesamiento de eventos es un ciudadano de primera clase, mientras que en Spark es una idea tardía. Esto significa que Flink está diseñado para procesar datos basados en el momento en que ocurren los eventos, mientras que Spark está diseñado para procesar datos basados en el momento en que llegan los datos.
En resumen, Apache Flink es un verdadero motor de streaming que está diseñado para procesar datos en tiempo real, mientras que Apache Spark es un motor de procesamiento por lotes que también puede hacer streaming. Flink requiere Hadoop Flink puede ser utilizado para realizar una amplia gama de tareas de procesamiento de datos, incluyendo el procesamiento de flujo y el procesamiento por lotes. Flink puede usarse para crear una solución completa de procesamiento de datos, aunque no esté ligado a Hadoop.
¿Qué es un trabajo de Flink?
Un trabajo de Flink es una computación distribuida que se ejecuta en un cluster de máquinas. Un trabajo de Flink puede considerarse como un gráfico acíclico dirigido (DAG) de operadores, en el que cada operador representa una transformación particular que se aplica a los datos.
¿Es Flink más rápido que Kafka?
Hay varias formas de responder a esta pregunta, y realmente depende de cómo se defina "más rápido". Si te refieres al rendimiento bruto, entonces sí, Flink es generalmente más rápido que Kafka. Esto se debe a que Flink está diseñado para manejar aplicaciones de procesamiento de flujo de alto rendimiento, y tiene una serie de características que lo hacen adecuado para este tipo de carga de trabajo. Por ejemplo, la API de flujo de Flink se basa en la API DataStream, que es una API de alto rendimiento y baja latencia optimizada para el flujo de datos. Además, Flink admite una serie de operadores de procesamiento de flujos con estado que pueden utilizarse para realizar transformaciones complejas en los datos de los flujos.
Sin embargo, si se trata de la latencia, la respuesta es menos clara. Kafka se considera generalmente un sistema de baja latencia, y tiene una serie de características que ayudan a minimizar la latencia, como su función de compactación de registros. Flink también tiene una serie de características que ayudan a minimizar la latencia, pero no está claro si Flink es más rápido que Kafka en este sentido.