Flink vs Spark Streaming: что выбрать для Data Lakehouse
Если совсем просто, Flink и Spark Streaming - это инструменты, которые обрабатывают данные на лету➡️
То есть не ждут конца дня, чтобы всё пересчитать, а работают с событиями почти сразу, как только они появляются🌟
🐿Что делает Flink:
Flink нужен там, где данные идут непрерывным потоком: из Kafka, из логов, из CDC, из событий приложения.
Он умеет сразу принимать эти события, обрабатывать их и писать результат дальше, например, в Iceberg, Hudi или Delta Lake.
Проще говоря, Flink - это потоковый двигатель.
Он хорошо подходит для задач, где важна свежесть данных: почти мгновенные обновления, подсчёты по окнам времени, дедупликация, обработка изменений из баз.
Что делает Spark Streaming⭐
Spark Streaming тоже умеет работать с потоком данных, но его подход немного другой. Он исторически вырос из batch-мира, то есть из обработки больших пачек данных.
Поэтому поток он обрабатывает как маленькие батчи (микробатчами), небольшие порции данных, которые идут одна за другой.
Это нормально, если тебе не нужна супер-низкая задержка и если у команды уже вся архитектура построена на Spark.
В чём разница:
➖Flink - когда нужен настоящий live-streaming и минимальная задержка
➖Spark Streaming - когда потоковая обработка нужна, но ты уже живёшь в Spark-экосистеме и хочешь не менять стек
Где, что используют в Data Lakehouse 🟦
В Lakehouse-архитектуре обычно так:
⏺Flink — забирает события, обрабатывает их и пишет в таблицы lakehouse.
⏺Trino — потом читает эти таблицы через SQL.
⏺Spark — часто используют для тяжёлых batch-вычислений и больших пересчётов.
🤓Почитать дополнительно:
⏺Введение в Apache Flink: архитектура и основные концепции
⏺Стриминговые фреймворки: Apache Flink
Было полезно? Ставь 🔥
Если совсем просто, Flink и Spark Streaming - это инструменты, которые обрабатывают данные на лету➡️
То есть не ждут конца дня, чтобы всё пересчитать, а работают с событиями почти сразу, как только они появляются🌟
🐿Что делает Flink:
Flink нужен там, где данные идут непрерывным потоком: из Kafka, из логов, из CDC, из событий приложения.
Он умеет сразу принимать эти события, обрабатывать их и писать результат дальше, например, в Iceberg, Hudi или Delta Lake.
Проще говоря, Flink - это потоковый двигатель.
Он хорошо подходит для задач, где важна свежесть данных: почти мгновенные обновления, подсчёты по окнам времени, дедупликация, обработка изменений из баз.
Что делает Spark Streaming⭐
Spark Streaming тоже умеет работать с потоком данных, но его подход немного другой. Он исторически вырос из batch-мира, то есть из обработки больших пачек данных.
Поэтому поток он обрабатывает как маленькие батчи (микробатчами), небольшие порции данных, которые идут одна за другой.
Это нормально, если тебе не нужна супер-низкая задержка и если у команды уже вся архитектура построена на Spark.
В чём разница:
➖Flink - когда нужен настоящий live-streaming и минимальная задержка
➖Spark Streaming - когда потоковая обработка нужна, но ты уже живёшь в Spark-экосистеме и хочешь не менять стек
Где, что используют в Data Lakehouse 🟦
В Lakehouse-архитектуре обычно так:
⏺Flink — забирает события, обрабатывает их и пишет в таблицы lakehouse.
⏺Trino — потом читает эти таблицы через SQL.
⏺Spark — часто используют для тяжёлых batch-вычислений и больших пересчётов.
🤓Почитать дополнительно:
⏺Введение в Apache Flink: архитектура и основные концепции
⏺Стриминговые фреймворки: Apache Flink
Было полезно? Ставь 🔥