Flink跟Spark的Checkpoint,谁更坑爹
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发布时间:1天前
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时间:1天前
上篇文章已探讨了Spark与Flink在设置并行度方式上的差异,并对Flink认为不够人性化的地方进行了吐槽。今日,我们将深入比较Spark与Flink在checkpoint机制上的区别,探讨其在实现与使用体验上的差异。
对于流式任务,设置检查点至关重要,以实现任务失败后的“断点续算”。Spark与Flink在实现这一机制上有所差异,Spark的操作更为简便,而Flink的配置则显得复杂。
对比场景简单,分别利用Spark的Structured Streaming与Flink的流式引擎处理Kafka数据,将其写入HDFS的CSV文件。开启两者的checkpoint功能,间隔设置为10秒。在程序运行过程中,手动向Kafka添加数据,确保程序正常消费,然后暂停程序,继续向Kafka推送数据。重新启动Spark与Flink任务,验证程序能否从断点处继续消费数据。
Spark的checkpoint实现直观简单,仅需设置目录即可。任务失败后,只需重启即可恢复断点。对比发现,Spark的数据目录与checkpoint目录在启动前为空,启动后创建元数据信息,并记录每个partition的offset。向Kafka推入数据后,数据被写入HDFS的CSV文件。暂停程序,再推入数据,重启后数据得以恢复。
Flink的checkpoint配置更为复杂,涉及多种功能与参数。官方推荐的实现方法虽然支持更多功能,但增加了学习成本。Flink的checkpoint目录结构与Spark不同,且每10秒更新一次,即使无数据情况也如此。向Kafka添加数据后,数据被Flink写入,但Flink UI界面显示的数据量与条数为0。暂停程序后,再次启动时需使用特殊恢复模式,指定checkpoint目录,才能消费断点处的数据。若未正确设置,程序可能无法恢复断点状态。
Spark在实现“断点续算”能力上更为直接与简便,而Flink的checkpoint机制在实现上复杂且要求较高,学习与使用成本相对更高。尽管Flink可能在某些功能上更加强大,但在简单场景下,Spark的checkpoint功能明显优于Flink。
通过本次对比测试,我们发现Spark与Flink在checkpoint功能上的差异,以及各自的优缺点。希望Flink在后续开发中能不断改进,优化用户使用体验,提高功能的可访问性和稳定性,让其在复杂场景下也能展现出其优势。