Structured Streaming VS Flink-低调大师

Structured Streaming VS Flink

2019-01-19 989

Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。

Flink作为一个很好用的实时处理框架，也支持批处理，不仅提供了API的形式，也可以写sql文本。这篇文章主要是帮着大家对于Structured Streaming和Flink的主要不同点。

1. 运行模型

Structured Streaming 的task运行也是依赖driver 和 executor，当然driver和excutor也还依赖于集群管理器Standalone或者yarn等。可以用下面一张图概括：

Flink的Task依赖jobma

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Adaptive Execution如何让Spark SQL更高效更好用？

本文转发自技术世界，原文链接　http://www.jasongj.com/spark/adaptive_execution/ 1 背景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化，从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性。但是执行计划一旦生成，便不可更改，即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化，也只能按原计划执行； CBO 基于统计信息生成最优执行计划，需要提前生成统计信息，成本较大，且不适合数据更新频繁的场景； CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息，只是估算，不够精确。本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。核心在于两点：执行计划可动态调整调整的依据是中间结果的精确统计信息 2

2019-01-20

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2019-01-20

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。