Question: Spark?

両方のストリーミング能力を比較すると、Sparkはマイクロバッチに関してそれを処理するのに対して、フリンクははるかに優れています。この記事を通じて、データ処理の基本をカバーし、Apache FlinkとApache Sparkの記述も提供されました。

はスパークを置き換えることができますか?

使用がない限り、この問題は業務に実際的な重要性を持つことはほとんどありません。ケースでは、ミリ秒のオーダーの遅延が大きな影響を与える可能性がある低遅延(金融システム)が必要です。そうは言われている、フリンクは進行中の仕事であり、スパークを置き換えるためにクレーションを賭けることができません。

なぜ私はなぜ私はなぜですか?

Apache Flinkはさまざまな種類のアプリケーションを開発して実行するのに最適な選択肢です。その広範な機能は設定されています。 Flinkの機能には、ストリームとバッチ処理、洗練された状態管理、イベント時の処理セマンティクス、および正確に一貫して一貫性があります。

DataBricksはBrink?

DataBricksノートブックを介したデータソースとの大部分のデータソースとの優れた統合Python、Scala、SQL、R. を使用して、ボックス外のチェックポイントと状態管理を提供します。Flinkでは、保証付きメッセージ処理を提供します。...

いつFlink?

を使用してください。

はリアルタイム処理に適していますか?

着信のリアルタイム処理になるとデータ、フリンクはスパークに対して立ち上がっていませんが、リアルタイムの処理タスクを実行する機能があります。出血エッジストリーム処理機能を必要とせず、安全側に滞在したい場合は、Apache Sparkに固執する方が良いかもしれません。

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