???????Flink 被認(rèn)為是第三代流處理器，這是因為 Flink 在設(shè)計時參考了前兩代流處理器的經(jīng)驗教訓(xùn)并引入了一些新的技術(shù)和思想，從而使得 Flink 具有更高的性能和更廣泛的應(yīng)用場景。下面我?guī)Т蠹伊私庖幌铝魈幚砥鲝牡谝淮降谌陌l(fā)展歷史。

???????對于有狀態(tài)的流處理，當(dāng)數(shù)據(jù)越來越多時，我們必須用分布式的集群架構(gòu)來獲取更大的吞
吐量。但是分布式架構(gòu)會帶來另一個問題：怎樣保證數(shù)據(jù)處理的順序是正確的呢？帶著疑問往下看

流處理器發(fā)展歷史

???????流處理器的發(fā)展歷史可以大致分為三個階段：第一代流處理器、第二代流處理器和第三代流處理器。

1. 第一代流處理器

???????第一代流處理器出現(xiàn)在2010年左右，最早的代表是 Twitter 的實時數(shù)據(jù)處理框架 Storm。Storm 采用了分布式消息傳遞模型，并將數(shù)據(jù)流分為多個數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理。Storm 的設(shè)計初衷是為了處理實時數(shù)據(jù)流，具有高性能和可靠性，但它的擴(kuò)展性和靈活性較差，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失和重復(fù)處理的問題。以 Storm 為代表的第一代分布式開源流處理器，主要專注于具有毫秒延遲的事件處理，特點就是一個字“快”；而對于準(zhǔn)確性和結(jié)果的一致性，是不提供內(nèi)置支持的，因為結(jié)果有可能取決于到達(dá)事件的時間和順序。另外，第一代流處理器通過檢查點來保證容錯性，但是故障恢復(fù)的時候，即使事件不會丟失，也有可能被重復(fù)處理——所以無法保證 exactly-once。

2. 第二代流處理器

???????第二代流處理器出現(xiàn)在2013年左右，最早的代表是基于 Apache Spark 的 Spark Streaming。與 Storm 不同，Spark Streaming 采用了微批處理模型，即將數(shù)據(jù)流劃分為微批次進(jìn)行處理。Spark Streaming 的設(shè)計思想是利用 Spark 的批處理能力，將流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為批數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)實時處理。這種處理方式具有更好的容錯性和擴(kuò)展性，但是會導(dǎo)致較高的延遲和內(nèi)存占用。

3. 第三代流處理器

???????第三代流處理器出現(xiàn)在2014年左右，最早的代表是 Apache Flink。與前兩代不同，Flink 采用了基于事件的處理模型，即每個事件在到達(dá)時立即被處理。這種處理方式具有更低的延遲和更高的吞吐量，并且可以自動保存和恢復(fù)狀態(tài)，保證數(shù)據(jù)不會丟失。此外，Flink 的擴(kuò)展性也比較好，可以根據(jù)數(shù)據(jù)量的變化自動調(diào)整并行度，同時還支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式的處理。

Storm、Spark 和 Flink區(qū)別

Storm、Spark 和 Flink 都是流處理框架，但它們有一些不同之處：

• 狀態(tài)管理和容錯機(jī)制

???????Storm 的狀態(tài)管理和容錯機(jī)制相對較為簡單，不夠靈活，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或重復(fù)處理。Spark Streaming 的狀態(tài)管理和容錯機(jī)制相對較好，但是需要將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，導(dǎo)致內(nèi)存占用較高，不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。而 Flink 的狀態(tài)管理和容錯機(jī)制則更加靈活和可靠，能夠自動保存和恢復(fù)狀態(tài)，保證數(shù)據(jù)不會丟失。

• 擴(kuò)展性和靈活性

???????Storm 的擴(kuò)展性和靈活性相對較差，無法自動調(diào)整并行度以適應(yīng)數(shù)據(jù)量變化。Spark Streaming 的擴(kuò)展性和靈活性比Storm更好，但是微批處理方式會導(dǎo)致較高的延遲和內(nèi)存占用。而 Flink 的擴(kuò)展性和靈活性則更好，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)量的變化自動調(diào)整并行度，同時還支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式的處理。

• 生態(tài)系統(tǒng)

Spark 和Flink都有豐富的生態(tài)系統(tǒng)，支持多種數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。而 Storm 的生態(tài)系統(tǒng)相對較為單一，主要用于實時數(shù)據(jù)流處理。

???????綜上所述，Storm、Spark 和 Flink 都有各自的優(yōu)點和不足，選擇合適的流處理框架需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)規(guī)模來考慮。

Storm、Spark 和 Flink 各自的適用場景

Storm

Storm 是一個輕量級、高吞吐量的實時計算框架，適用于對實時性要求比較高、數(shù)據(jù)處理邏輯簡單的場景，例如：

• 實時數(shù)據(jù)流監(jiān)控和告警
• 實時數(shù)據(jù)流的聚合、過濾、轉(zhuǎn)換等簡單處理
• 數(shù)據(jù)流的實時計算、統(tǒng)計和分析等簡單場景

Spark

Spark Streaming 是一個流處理框架，它通過微批處理的方式，將流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為小批量的RDD，然后利用Spark的批處理引擎進(jìn)行處理。因此，Spark適用于：

• 數(shù)據(jù)量較大、數(shù)據(jù)處理邏輯較復(fù)雜的場景
• 對延遲要求不是很高，但是對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和容錯性有要求的場景
• 對流數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形處理等復(fù)雜計算的場景

Flink

Flink 是一個支持事件驅(qū)動處理的流處理框架，適用于：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-778430.html

• 需要低延遲的實時數(shù)據(jù)處理場景，特別是對延遲要求非常高的場景
• 數(shù)據(jù)處理邏輯較為復(fù)雜的場景，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、圖形計算等
• 對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、容錯性要求比較高的場景，例如金融行業(yè)、電信行業(yè)等。

到了這里，關(guān)于為什么說新一代流處理器Flink是第三代流處理器(論點:發(fā)展歷史、區(qū)別、適用場景)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！