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2020Flink峰会报告:(线上)张晨娅-From Spark for Batch to Flink for Stream and Batch Unification-Exploration @LinkedIn.pdf

上传人: li 编号:29341 2020-12-01 30页 268.12MB

1、From S:ark for Bat.h to Flink for Stream and Bat.h Unifi.ation: Ex:loration LinkedIn Chenya ,hang, Sr. Software Engineer Big Data Platform LinkedIn ? Aa4he /aAk Ceam aC ,:nkedIn, B:g DaCa .laCfoAm ? FoDnd:ng eng:neeA of Aa4he Fl:nk aC ,:nkedIn foA /CAeam and BaC4h Un:f:4aC:on ? BD:lC AAC:f:4:al InCe

2、ll:gen4e InfAaBCAD4CDAe aC ,:nkedIn ? WoAk:ng aC ,:nkedIn foA 4 yeaAB afCeA gAadDaC:ng fAom CaAneg:e Mellon Un:EeAB:Cy ? ,:nkedIn .Aof:le: hCCB:/FFF l:nked:n 4om/:n/4henyazhang/ ? Ema:l: 4yzhangl:nked:n 4om Chenya Zhang E #2 WhC S?r2am an1 Ba?ch Uni3ica?ion? # L2arnin4s 3rom EBplorin4 Pro1uc?ion Us2

3、 Cas2 Sc2nario #3# Comparison on Spark an1 Flink Shu33l2 S2rvic2 Curr2n? In1us?rC Lan1scap2 Wh1 Stream and Batch #nification?#1 Benefits of Stre-m-B-t/h Unifi/-tion to BI / AI / ETL Users Avoid /ode dupli/-tion -nd en-ble reuse of /ore pro/essing logi/ Stre-ming firstB-t/h OR B-t/h firstStre-ming Avoid oper-ting on different sBstems or mitig-te in/onsisten/B Avoid r-mping up on different fr-meAork

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本文主要比较了Apache Spark和Flink在批处理和流处理方面的优劣。Spark在批处理方面具有优势,而Flink在流处理方面更胜一筹。两者都能实现批流一体化,但Flink在内存管理和状态管理方面更为高效。Flink的窗口函数和状态管理功能使其在处理有界和无界数据时更具优势。虽然Flink在某些方面仍需改进,例如在排序和外部 shuffle 服务方面,但它已经取得了显著进展。总体而言,Flink提供了更全面的批流处理解决方案。
谁更适合批量处理?" "如何在Flink和Spark中实现高效的数据处理?" 谁在窗口函数方面更强大?"
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