Why Apache Flink is better than Spark by Rubén Casado
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El documento compara Apache Flink y Apache Spark en términos de procesamiento de datos en tiempo real y eficiencia. Flink se destaca por su latencia baja, capacidad de manejar eventos desordenados y soporte nativo para iteraciones, mientras que Spark utiliza un enfoque de micro-batching que introduce latencias y limitaciones en la gestión de ventanas. Se concluye que Flink es preferible para arquitecturas centradas en streaming y situaciones que requieren procesamiento en tiempo real.
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- 29. PRINCIPALES DIFERENCIAS ENTRE FLINK Y SPARK STREAMING
- 30. EVENT-AT-TIME VS MICRO-BATCHING Diseño Al utilizar un motor para batch, Spark tiene que simular el streaming hacienda “batches pequeños” micro- batching. Esto provoca una latencia ya que es necesario terminar el micro-batch de elementos antes de empezar a procesarlo. Tamaño mínimo 0,5 sg. Flink es un motor streaming nativo por lo que procesa elemento a elemento evitando esa latencia.
- 31. GESTIÓN AVANZADA DEL TIEMPO Funcionalidad Flink proporciona API para poder utilizar el event time o el processing time de forma sencilla. En caso de usar el event time, Flink se encarga automáticamente de gestionar los eventos desordenados (watermarks). Spark Streaming solo trabaja con processing time por lo que no puede gestionar eventos desordenados. • Planificado event time para Structured Streaming
- 32. CODE DEMO (I) Event time (Flink) vs Processing time (Spark) Basado en código de la comunidad Apache Flink https://github.com/dataArtisans/oscon.git
- 33. MODELO DE VENTANAS AVANZADO Funcionalidad Flink proporciona API para la gestión de los 3 tipos de ventanas permitiendo definir el tamaño e intervalo por tiempo y nº de elementos. Spark NO incluye ventanas por sesión y el tamaño de las NO se puede definir por nº de elementos. Flink incluye otros conceptos avanzados para gestión de ventanas • Triggers: permite lanzar la ejecución de una ventana sin terminar al cumplirse las condiciones especificadas. • Evictors: permite eliminar elementos de la ventana bajo las condiciones especificadas.
- 34. 3 4 VERSIONADO DE APLICACIONES Funcionalidad Para asegurar la semántica exactly-one, la consistencia de estados, y la tolerancia a fallos, tanto Flink como Spark utilizan checkpoints para guardar snapshots de su estado. Basado en ese mismo mecanismo Flink proporciona un API para savepoints, permitiendo hacer versionado de aplicaciones. Una nueva aplicación Flink (v1) puede partir del savepoint de una versión anterior de la aplicación (v0). Esto se puede usar para A/B Testing, implementar Arquitecturas Kappa, hacer rollbacks de versiones, etc. Los checkpoints de Spark Streaming no proporcionan la misma funcionalidad.
- 35. CODE DEMO (II) Savepoints (Flink) vs Checkpoints (Spark) Basado en código de la comunidad Apache Flink https://github.com/dataArtisans/oscon.git
- 36. 3 6 ITERACIONES Rendimiento Flink tiene un API para soporte nativo de Iteraciones. Importante para algoritmos iterativos muy habituales en machine learning y graph processing: • Iterate: se ejecuta sobre el resultado anterior (o el dataset inicial) • Delta Iterate: se ejecutan solo sobre la información que ha cambiado En Spark las iteraciones se tienen que programar como un bucle tradicional. Por tanto, en cada iteración se planifican y ejecutan las operaciones. Además no es posible hacer iteraciones delta. En Flink solo hay una planificiación y se pueden usar interaciones delta. El API DeltaIterate de Flink solo es válido para batch (DataSet).
- 37. GESTIÓN DE LA MEMORIA Rendimiento Flink tiene desde sus inicios su propio gestor de memoria dentro de la JVM (estilo C++). La información se se almacena serializada como arrays de bytes dentro de la JVM. La memoria se reserva/libera y usa usando una buffer interno. • Evita lanzar excepciones de OutOfMemory. • Reduce el Gargabe Collection • No necesita optimizaciones • Más robusto y mejor rendimiento Spark comenzó el proyecto Tungsten en la v1.4 (beta), y primera oficial en v1.6. Evolución en v2.x JVM Heap User FunctionsFlinkRuntime
- 38. THROUGHPUT & LATENCY Rendimiento El comportamiento de Flink es lineal, mientras que el de Spark es a escalones debido a su diseño de micro-batching. Flink consigue menor latencia ante el mismo throughput de Spark Streaming. Flink consigue una mejor relación troughput/latency que Spark Streaming Flink bate a Spark Streaming en el benchmark de referencia actualmente sobre tecnologías de streaming processing https://yahooeng.tumblr.com/post/135321837876/benchmarking-streaming- computation-engines-at http://data-artisans.com/extending-the-yahoo-streaming-benchmark/
- 39. █ CONCLUSIONES
- 40. ¿CUÁNDO USAR …? • Necesidad de latencia baja • Diseño de una arquitectura pura de streaming • Necesidad de una lógica de ventanas complicada • Montar una arquitectura de datos donde la parte de streaming es la principal y la batch secundaria • Poder beneficiarse en la parte batch de las iteraciones nativas • No hay un requisito estricto de baja latencia • Existe ya una arquitectura de datos con Spark • Montar una arquitectura de datos donde la parte batch es la principal y la de streaming secundaria • La lógica de negocio se puede implementar con ventanas por tiempo • Poder beneficiarse de las librerías de SQL y ML en la arquitectura Apache Flink Apache Spark
- 41. COMPARACIÓN CON OTRAS TECNOLOGÍAS Procesamiento Event-at-time Micro-batching Event-at-time Event-at-time Gestión de estado Sí en 1.x. Externa Si. Memoria. Si. Memoria y BD embebida. Si. BD embebida. Semántica at least once exactly-once con Trident exactly once exactly once at least once Ventana deslizante Sí en 1.x. Por tiempo y nº eventos Si. Por tiempo Si. Por tiempo y nº eventos. No Ventana no-deslizante Sí en 1.x. Por tiempo y nº eventos Si. Por tiempo (micro- batch) Si. Por tiempo y nº eventos. Si. Por tiempo Ventana por sesión No No Sí No Gestión eventos desordenados Sí en 1.x No Sí No Latencia < segundos segundos < segundos < segundos Rendimiento Medio-Alto Medio-Alto Alto Alto Lenguajes Java, Scala, Ruby, Python, Javascript, Perl Scala, Java, Python, R Java, Scala, Python Java, Scala