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Flink vs. Spark: Uma comparação abrangente

Comparação entre Flink e Flink. Spark, duas estruturas de código aberto que estão na vanguarda do processamento em lote e em fluxo.
Actualizado 29 de jul. de 2024  · 8 min leer

O Apache Spark e o Apache Flink são duas estruturas de processamento de dados de código aberto amplamente usadas para big data e análise. Embora ambas se destaquem como ferramentas poderosas com recursos robustos de processamento de dados, elas diferem em sua arquitetura e nas principais funcionalidades.

Exploraremos as principais características do Spark e do Flink, com foco em modelos de processamento, abstrações de dados, gerenciamento de estado e desempenho. Também exploraremos como cada estrutura lida com o processamento de dados em lote e em tempo real. Entender suas diferenças e semelhanças ajudará você a escolher a estrutura correta para suas necessidades.

A importância das estruturas de processamento de dados

Todos nós sabemos que o volume de dados disponíveis está crescendo exponencialmente. As organizações que estão tentando usar o big data podem enfrentar desafios de escalabilidade e eficiência.

As estruturas de processamento de dados são uma solução muito necessária porque podem oferecer suporte a uma variedade de operações de dados, incluindo ingestão, transformação e armazenamento, mesmo quando se trabalha com terabytes de dados. Eles fornecem um amplo espectro de ferramentas e APIs, dando a você flexibilidade para realizar tarefas que vão desde operações básicas até modelagem de machine learning. Além disso, as estruturas de processamento de dados oferecem a você uma abstração de complexidade que simplifica os processos de desenvolvimento e depuração de aplicativos de processamento de dados.

Em termos gerais, as estruturas de processamento de dados funcionam distribuindo a carga de trabalho em vários nós de um cluster. Algumas estruturas foram criadas especialmente para processar dados em tempo real, permitindo que você analise os dados à medida que eles chegam. Outros são otimizados para processar dados em lote, o que é útil para sua análise retrospectiva.  

O que é o Apache Spark?

O Apache Spark é uma estrutura de computação distribuída de código aberto, projetada para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente e rápida. Ele usa um modelo de programação de memória, o que significa que pode armazenar dados na memória principal dos nós do cluster, o que acelera significativamente o processamento em comparação com outras ferramentas que dependem mais do acesso ao disco. Sua interface fácil de usar permite que você realize operações de dados complexas por meio de um conjunto de APIs em várias linguagens, como Python e R, duas das principais linguagens da ciência de dados.

O Apache Spark pode executar operações de forma resiliente, o que significa que ele pode tolerar falhas nos nós do cluster e se recuperar automaticamente. Esse recurso avançado se deve ao seu componente, o Resilient Distributed Dataset (RDD), que é uma coleção distribuída de unidades básicas que contêm registros de dados.  

Por outro lado, o modelo de execução do Spark, Directed Acyclic Graph (DAG), permite que você otimize a forma como executa suas tarefas em paralelo. Esse componente permite que o Spark distribua as tarefas entre diferentes nós do mesmo cluster, aproveitando todos os recursos disponíveis.  

Apache SparVocê pode usar o k para criar um ambiente de trabalho mais agradável. Fonte

O que é o Apache Flink?

O Apache Flink é um sistema de processamento de dados de código aberto que se destaca quando você precisa analisar dados em tempo real e processar grandes volumes de dados com baixa latência e alto desempenho. Usando a mesma infraestrutura, o Apache Flink também pode processar dados em lote, o que representa uma grande vantagem quando você precisa criar e executar pipelines de dados complexos que processam dados em tempo real em sistemas distribuídos. Ele oferece um conjunto de APIs em várias linguagens, incluindo Python e R, e bibliotecas especializadas que ajudam você a criar pipelines de processamento de eventos de machine learning. 

O Apache Flink trata seus dados como fluxos contínuos de eventos, o que é útil em aplicativos em que os dados são constantemente recebidos e processados. Esse modelo de programação baseado em fluxo é um recurso fundamental que leva a uma baixa latência na resposta a eventos. Além disso, você pode criar pipelines de processamento de dados complexos e altamente personalizados usando as operações do Apache Flink. 

O Flink gerencia com eficiência o estado em aplicativos de processamento de dados em tempo real. Isso significa que você pode manter e atualizar o status dos seus aplicativos à medida que os dados chegam com tolerância a falhas. 

Principais recursos do FlinkPrincipaisrecursos ink. Fonte

Aproveitar os recursos de uma estrutura de processamento de dados adequada pode ajudar você a melhorar o desempenho e a eficiência do seu pipeline de dados. Entre todos os recursos que o Spark e o Flink oferecem, há alguns pontos-chave que você precisa avaliar ao escolher entre essas ferramentas:

  • Modelo de processamento de dados: Você está processando e analisando dados em lote ou em tempo real? 
  • Fácil de usar: Seu aplicativo precisa de APIs flexíveis? Qual linguagem de programação você está usando? 
  • Ecossistema e compatibilidade: Quais outras ferramentas e tecnologias você está incorporando ao seu pipeline de dados? Quais ferramentas e serviços específicos você já está usando em sua infraestrutura?
  • Desempenho e gerenciamento de estado: Você prioriza o uso de recursos? De que tipo de carga de trabalho e configuração de cluster o seu pipeline precisa? Seu aplicativo requer manipulações complexas de estado? 

Embora o Spark e o Flink tenham características distintivas importantes, eles compartilham várias características importantes. Ambos foram projetados para lidar com tarefas de processamento de dados em grande escala com baixa latência. Ambas oferecem um conjunto de APIs em várias linguagens, incluindo Python, Scala, Java e R, e são integradas a um ecossistema maior de ferramentas de Big Data. Além disso, o Spark e o Flink implementam otimizações de desempenho.

Vamos dar uma olhada em cada uma dessas semelhanças:

Modelo de processamento de dados distribuído

O Apache Flink e o Apache Spark foram projetados para processar grandes volumes de dados em um cluster de computadores. Esse recurso permite que você dimensione horizontalmente seu aplicativo para lidar com enormes conjuntos de dados, alocando e desalocando dinamicamente recursos para a carga de trabalho em vários nós com baixa latência. Ambas as estruturas podem lidar com o processamento de dados em lote e de fluxo contínuo.

APIs de alto nível

Tanto o Spark quanto o Flink fornecem APIs e abstrações de alto nível implementadas em várias linguagens, incluindo Scala, Python e Java, que permitem que você escreva e execute pipelines na linguagem de sua preferência. Essas APIs tornam essas estruturas fáceis de usar no desenvolvimento de aplicativos de processamento de dados. Além disso, o Flink inclui bibliotecas para machine learning (FlinkML), processamento de eventos complexos (FlinkCEP) e processamento de gráficos (Gelly). O Spark também oferece bibliotecas para machine learning (MLlib), processamento de gráficos (GraphX) e processamento de dados em tempo real (GraphX). 

Boa integração com o ecossistema de big data

O Apache Spark e o Apache Flink estão integrados a um ecossistema exaustivo de ferramentas de Big Data, que inclui o Hadoop Distributed File System, o Apache Kafka e sistemas de armazenamento em nuvem, como o Amazon S3.

Otimização do desempenho

Ambas as estruturas têm uma implementação de otimização de desempenho que maximiza a eficiência no processamento de dados. Esse recurso permite que você realize tarefas complexas aproveitando a execução paralela do Spark e do Flink, o planejamento de tarefas e a otimização de consultas.  O Spark emprega o otimizador Catalyst, enquanto o Flink tem um otimizador baseado em custos para processamento em lote.

O Apache Spark e o Apache Flink compartilham muitas semelhanças quando você considera seus recursos básicos e abordagens de processamento de dados. No entanto, eles também apresentam diferenças significativas em relação aos pontos fortes e às áreas de foco de seus modelos de processamento, à maturidade de seus ecossistemas e suporte a idiomas e à sua abordagem de otimização e gerenciamento de status.

Modelo de processamento de dados

O Apache Flink se concentra principalmente no processamento de dados em tempo real. Como essa estrutura foi criada com base em seu tempo de execução de streaming, ela também pode lidar com o processamento em lote. Por outro lado, o Apache Spark foi originalmente projetado para processamento em lote, o que o torna mais adequado para a análise retrospectiva de grandes conjuntos de dados. Ao implementar uma abordagem de microlote, o Spark também pode processar dados de streaming, mas com latências que resultam mais altas do que as do Flink.

APIs e suporte a idiomas

Conforme mencionado, ambas as estruturas oferecem APIs em várias linguagens de programação. No entanto, o suporte do Flink para Python é menos maduro, o que pode representar uma limitação se você estiver trabalhando com uma equipe centrada em cientistas de dados.

Maturidade do ecossistema de big data

Embora ambas as estruturas tenham boa integração com ferramentas de Big Data, o Apache Spark tem um ecossistema maior e mais maduro, incluindo uma variedade de conectores, bibliotecas e ferramentas disponíveis. O Apache Flink está aumentando o conjunto de ferramentas e extensões disponíveis, mas ainda pode ser considerado um ecossistema menos maduro.

Uma imagem mostrando as diferentes ferramentas que integram o ecossistema do apache Spark.

Ecossistema do Apache Spark. Fonte

Gerenciamento de desempenho e status

O Apache Flink permite que você trabalhe com um gerenciamento de status mais avançado e flexível, o que pode representar uma vantagem se você estiver trabalhando com pipelines que precisam manter e atualizar o status em tempo real, como janelas de processamento em tempo de evento e em tempo de processamento, ou janelas para lidar com padrões de eventos complexos. O Spark permite que você execute a funcionalidade básica de janelamento que funciona bem quando o processamento em lote e micro-lote é necessário. 

Spark vs. Flink: Uma comparação detalhada

O Apache Flink e o Apache Spark apresentam muitas semelhanças, mas também diferem substancialmente em sua abordagem de processamento e latência, desempenho e gerenciamento de estado associados. Além disso, eles têm uma maturidade de ecossistema e suporte a idiomas ligeiramente diferentes. A estrutura que você escolherá dependerá principalmente dos requisitos específicos do seu projeto. No entanto, há alguns recursos em que o Spark ou o Flink se sobressaem em relação aos outros:

Processamento de dados

O Spark foi originalmente projetado para processamento em lote, mas agora oferece suporte a dados de streaming por meio do módulo Spark Streaming. O Flink, por outro lado, foi desenvolvido especificamente para dados de streaming, mas agora também oferece suporte ao processamento em lote.

  • Vencedor: Depende do caso de uso. O Spark é melhor para streaming, e o Flink é melhor para processamento em lote. 

Desempenho

O Spark emprega conjuntos de dados distribuídos resilientes e técnicas de particionamento de dados para impulsionar o processamento paralelo e otimizar o uso de recursos. O Flink aproveita o encadeamento de operadores e a execução de pipeline, aumentando a eficiência do processamento paralelo e do gerenciamento de recursos. Em geral, o Flink é considerado mais rápido e oferece melhor desempenho em aplicativos de processamento em tempo real.

  • Vencedor: Flink devido ao seu melhor desempenho geral. 

Windowing

O Spark fornece recursos básicos de janelamento adequados principalmente a implementações baseadas em tempo, que se encaixam bem em janelas de tempo fixas ou deslizantes para o processamento de dados em lote e de fluxo contínuo. O Flink apresenta recursos mais avançados de janelas, incluindo janelas baseadas em tempo de evento e tempo de processamento, janelas de sessão e funções de janela personalizadas. Os recursos de janelamento do Flink são notavelmente mais versáteis e eficientes, tornando-o a opção preferida para necessidades complexas.

  • Vencedor: Flink devido à sua flexibilidade superior para lidar com requisitos complexos de janelamento. 

Otimização

O Spark utiliza o otimizador Catalyst, que se destaca na otimização das consultas de transformação e processamento de dados, e integra o mecanismo de execução Tungsten para melhorar o desempenho da estrutura. O Flink apresenta um otimizador baseado em custos projetado especificamente para tarefas de processamento em lote, avaliando os recursos disponíveis e as características dos dados para selecionar a abordagem mais eficiente. Além disso, a execução baseada em pipeline e o agendamento de baixa latência do Flink aumentam significativamente as velocidades de processamento de dados. A escolha entre o Spark e o Flink para otimização depende de casos de uso específicos, pois ambos oferecem vantagens distintas.

  • Vencedor: Depende do caso. O Spark é ótimo para tarefas de dados complexas. O Flink é melhor para processamento rápido e em lote. 

Tolerância a falhas

O Spark alcança a tolerância a falhas por meio do uso de RDDs (Resilient Distributed Datasets, conjuntos de dados distribuídos resilientes), que são estruturas de dados particionadas imutáveis que permitem a reconstrução rápida em caso de falhas. O Flink, por outro lado, utiliza uma abordagem baseada em instantâneos distribuídos, capturando o estado do aplicativo em pontos de verificação específicos, o que facilita a recuperação rápida de falhas com impacto mínimo no desempenho. Embora ambas as estruturas ofereçam tolerância eficaz a falhas, o método do Flink geralmente resulta em tempos de recuperação mais rápidos e menos interrupções nos processos em andamento, o que o torna a opção preferível em cenários em que é fundamental minimizar o tempo de inatividade.

  • Vencedor: Flink devido ao seu mecanismo de tolerância a falhas mais eficiente, que permite uma recuperação mais rápida com menos interrupções.

Suporte a idiomas e APIs

O Spark oferece suporte a uma série de linguagens de programação, incluindo Scala, Java, Python e R, o que o torna altamente atraente para desenvolvedores e cientistas de dados devido ao seu amplo potencial de colaboração e a um conjunto abrangente de APIs para essas linguagens. O Flink, embora ofereça suporte a Java, Scala e Python com APIs intuitivas e fáceis de usar, oferece recursos Python mais limitados, o que pode dificultar sua adoção entre as equipes de ciência de dados. O suporte superior do Spark ao Python torna-o mais atraente para equipes centradas em dados, nas quais o Python é usado predominantemente.

  • Vencedor: Spark devido ao seu suporte superior a Python, uma linguagem amplamente usada na ciência de dados. 

Ecossistema

O Spark conta com um ecossistema completo e maduro, integrando-se perfeitamente a uma ampla gama de ferramentas de big data, como Hadoop, Hive e Pig, entre outras. Essa ampla compatibilidade torna o Spark uma opção robusta para ambientes de dados complexos que exigem diversos conjuntos de ferramentas. O Flink tem uma gama mais limitada de integrações com outras ferramentas de Big Data, embora se destaque por sua integração com o Apache Kafka. Devido às suas integrações mais abrangentes e maduras, o Spark geralmente apresenta um ecossistema mais forte.

  • Vencedor: Spark devido ao seu ecossistema amplo e maduro, que oferece integrações perfeitas com várias ferramentas de big data, como Hadoop, Hive e Pig. 

Abaixo, você encontra uma tabela que resume as principais diferenças entre o Spark e o Flink:

 
Categorias Spark Flink Vencedor
Processamento de dados Modelo orientado a lotes Modelo orientado para o tempo real Depende
Desempenho RDDs e particionamento de dados Encadeamento de operadores e execução de pipeline Flink
Windowing Funcionalidades baseadas em tempo Tempo de evento, sessão e funções personalizadas Flink
Otimização Otimizador de catalisador Otimizador baseado em custos Depende
Tolerância a falhas Alcançado por RDDs Instantâneos distribuídos Flink
Suporte a idiomas e APIs Suporte abrangente Várias linguagens, mas Python não é avançado Spark
Ecossistema Integração total com ferramentas de big data Integração com algumas ferramentas, excelente com o Kafka Spark


Considerações finais

A escolha da estrutura de processamento de dados mais adequada pode melhorar o desempenho do pipeline de dados. Entre todas as estruturas, o Apache Spark e o Apache Flink se destacam como duas ferramentas poderosas e versáteis com seus pontos fortes e recursos distintos. 

O Spark é excelente para o processamento em lote, oferecendo uma variedade de ferramentas, APIs e integração total com outras tecnologias de Big Data. Se você estiver interessado em aprender a usar o Spark com Python, confira nosso curso Introdução ao PySpark e nosso tutorial Introdução ao Pyspark. O Flink se destaca no processamento de dados em tempo real e streaming porque oferece gerenciamento de estado eficiente, funcionalidades de janelamento e desempenho de baixa latência. 

Em última análise, a escolha entre essas duas estruturas dependerá dos requisitos e das necessidades específicas do seu projeto. Para que você entenda bem essas ferramentas, é melhor continuar lendo e praticar usando os recursos a seguir. 

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