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Introduction au cours:SparkStreaming et Flink sont tous deux des frameworks de traitement de flux avec des fonctionnalités différentes : Modèle de programmation : SparkStreaming est basé sur le modèle SparkRDD, tandis que Flink possède sa propre API de streaming. Gestion de l'état : Flink dispose d'une gestion d'état intégrée, tandis que SparkStreaming nécessite des solutions externes. Tolérance aux pannes : Flink est basé sur des instantanés, tandis que SparkStreaming est basé sur des points de contrôle. Évolutivité : Flink est basé sur des chaînes d'opérateurs de flux, tandis que SparkStreaming est basé sur la mise à l'échelle du cluster. Dans les cas d'utilisation de l'agrégation de données en temps réel, Flink fonctionne généralement mieux que SparkStreaming car il offre un meilleur débit
2024-04-19 commentaire 0 1065