大数据处理引擎Spark与Flink大比拼

前面说过，在 Flink 中，如果输入数据流是有边界的，就自然达到了批处理的效果。这样流和批的区别完全是逻辑上的，和处理实现独立，用户需要实现的逻辑也完全一样，应该是更干净的一种抽象。后续会在深入对比流计算方面的时候做更深入的讨论。

Flink 也提供了库来支持机器学习、图计算等场景。从这方面来说和 Spark 没有太大区别。

一个有意思的事情是用 Flink 的底层 API 可以支持只用 Flink 集群实现一些数据驱动的分布式服务。有一些公司用 Flink 集群实现了社交网络，网络爬虫等服务。这个也体现了 Flink 作为计算引擎的通用性，并得益于 Flink 内置的灵活的状态支持。

总的来说，Spark 和 Flink 都瞄准了在一个执行引擎上同时支持大多数数据处理场景，也应该都能做到这一点。主要区别就在于因为架构本身的局限在一些场景会受到限制。比较突出的地方就是 Spark Streaming 的 micro batch 执行模式。Spark 社区应该也意识到了这一点，最近在持续执行模式(continuous processing)方面开始发力。 具体情况会在后面介绍。

有状态处理 (Stateful Processing)

Flink 还有一个非常独特的地方是在引擎中引入了托管状态(managed state)。要理解托管状态，首先要从有状态处理说起。如果处理一个事件(或一条数据)的结果只跟事件本身的内容有关，称为无状态处理;反之结果还和之前处理过的事件有关，称为有状态处理。稍微复杂一点的数据处理，比如说基本的聚合，都是有状态处理。Flink 很早就认为没有好的状态支持是做不好留处理的，因此引入了 managed state 并提供了 API 接口。

一般在流处理的时候会比较关注有状态处理，但是仔细看的话批处理也是会受到影响的。比如常见的窗口聚合，如果批处理的数据时间段比窗口大，是可以不考虑状态的，用户逻辑经常会忽略这个问题。但是当批处理时间段变得比窗口小的时候，一个批的结果实际上依赖于以前处理过的批。这时，因为批处理引擎一般没有这个需求不会有很好的内置支持，维护状态就成为了用户需要解决的事情。比如窗口聚合的情况用户就要加一个中间结果表记住还没有完成的窗口的结果。这样当用户把批处理时间段变短的时候就会发现逻辑变复杂了。这是早期 Spark Streaming 用户 经常碰到的问题，直到 Structured Streaming 出来才得到缓解。

而像 Flink 这样以流处理为基本模型的引擎，因为一开始就避不开这个问题，所以引入了 managed state 来提供了一个通用的解决方案。比起用户实现的特定解决方案，不但用户开发更简单，而且能提供更好的性能。最重要的是能更好地保证处理结果的一致性。

简单来说，就是有一些內秉的数据处理逻辑，在批处理中容易被忽略或简化处理掉也能得到可用的结果，而在流处理中问题被暴露出来解决掉了。所以流计算引擎用有限流来处理批在逻辑上比较严谨，能自然达到正确性。主要做一些不同的实现来优化性能就可以了。而用更小的批来模拟流需要处理一些以前没有的问题。当计算引擎还没有通用解决方案的时候就需要用户自己解决了。类似的问题还有维表的变化(比如用户信息的更新)，批处理数据的边界和迟到数据等等。

编程模型

Spark 的初衷之一就是用统一的编程模型来解决用户的各种需求，在这方面一直很下功夫。最初基于 RDD 的 API 就可以做各种类型的数据处理。后来为了简化用户开发，逐渐推出了更高层的 DataFrame(在 RDD 中加了列变成结构化数据)和 Datasets(在 DataFrame 的列上加了类型)，并在 Spark 2.0 中做了整合(DataFrame = DataSet[Row])。Spark SQL 的支持也比较早就引入了。在加上各个处理类型 API 的不断改进，比如 Structured Streaming 以及和机器学习深度学习的交互，到了今天 Spark 的 API 可以说是非常好用的，也是 Spark 最强的方面之一。

（编辑：惠州站长网）

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