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01 简介
Spark Streaming是目前相对流行的实时流处理框架，但准确来说spark底层是通过一个微批处理来模拟实时处理，相对来说，某些场景下实时性欠缺，无法对应一些实时性要求很高的流处理场景，譬如双十一场景下的销售额统计等。
这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,底层微批设计导致很难在表层实时数据处理上有质的提升。
虽然Spark2.3中提出了连续处理模型( Continuous Processing Model),但目前只支持很有限的功能,并不能在大的项目中使用，业界也无成熟的应用案例。Spark还需要做出很大的努力才能改进现有的准实时流处理模型。想要在流处理的实时性上提升,就不能继续用微批处理的模式,而要想办法实现真正的流处理即每当有一条数据输入就立刻处理,不做等待。
Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多分区上的并行流。在 Stream 上同样可以进行各种转换操作（Transformation）。与 Spark 的 RDD 不同的是，Stream 代表一个数据流而不是静态数据的集合。
所以，它包含的数据是随着时间增长而变化的。而且 Stream 上的转换操作都是逐条进行的，即每当有新的数据进来，整个流程都会被执行并更新结果。这样的基本处理模式决定了 Flink 会比 Spark Streaming 有更低的流处理延迟性。
02 Spark与Flink的异同点
（1）相同点
Spark和Flink都支持批处理和流处理，两者在数据处理框架上具有一定的一致性。
1）都基于内存计算；
2）都有统一的批处理和流处理APl，都支持类似SQL的编程接口；
3）都支持很多相同的转换操作，编程都是用类似于Scala Collection APl的函数式编程模式；
4）都有完善的错误恢复机制；
5）都支持Exactly once的语义一致性。
（2）不同点
在具体实时处理细节上，两者仍存在一定的差异。从流处理的角度来讲，Spark基于微批量处理，把流数据看成是一个个小的批处理数据块分别处理，所以延迟性只能做到秒级。而Flink基于每个事件处理，每当有新的数据输入都会立刻处理，是真正的流式计算，支持毫秒级计算。由于相同的原因，Spark只支持基于时间的窗口操作（处理时间或者事件时间），而Flink支持的窗口操作则非常灵活，不仅支持时间窗口，还支持基于数据本身的窗口(另外还支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作)，更是支持基于数据时间及水位线的窗口设置，自由度更大，时间窗口变量考量更充分，开发者可以自由定义想要的窗口操作。
03 Flink功能特征
（1）处理特征
Flink具有如下的处理特征：
1）支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
2）支持带有事件时间的窗口（Window）操作
3）支持有状态计算的Exactly-once语义
4）支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
5）支持具有Backpressure功能的持续流模型
6）支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
7）一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
8）Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
9）支持迭代计算
10）支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存
（2）数据处理API
Flink主要支持如下的两个数据处理API：
1）DataStream API (流处理)
2）DataSet API（批处理）
（3）场景支持
Flink的主要使用场景如下：
1）支持机器学习（FlinkML）
2）支持图分析（Gelly）
3）支持关系数据处理（Table）
4）支持复杂事件处理（CEP）
04 Flink简要安装使用示例
1）要运行Flink，要求必须安装好Java 8.x。 使用如下命令检查Java是否已经正确安装：
2）下载Flink安装包，可以选择任何喜欢的Scala组合，如下所示
3）将安装包下载到指定目录，解压缩后进入Flink应用目录
1. nbsp;tar -xzf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
2. nbsp;cd flink-1.12.0-bin-scala_2.12 4）以本地模式启动Flink
1. nbsp;./bin/start-cluster.sh
2. Starting cluster.
3. Starting standalonesession daemon on host.
4. Starting taskexecutor daemon on host. 5）浏览器中访问8081端口，查看Flink WebUI，如下图所示
6）通过Flink实现单词数的统计（WordCount）的Pom.xml文件配置如下
1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
3. xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
4. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
5. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
6. <groupId>helloword</groupId>
7. <artifactId>helloword</artifactId>
8. <version>1.0-SNAPSHOT</version>
9. <dependencies>
10. <dependency>
11. <groupId>org.apache.flink</groupId>
12. <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
13. <version>1.11.2</version>
14. </dependency>
15. <dependency>
16. <groupId>org.apache.flink</groupId>
17. <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.12</artifactId>
18. <version>1.11.2</version>
19. </dependency>
20. <dependency>
21. <groupId>org.apache.flink</groupId>
22. <artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
23. <version>1.11.2</version>
24. </dependency>
25. <dependency>
26. <groupId>org.apache.flink</groupId>
27. <artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
28. <version>1.11.2</version>
29. </dependency>
30. <dependency>
31. <groupId>org.slf4j</groupId>
32. <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
33. <version>1.7.21</version>
34. <scope>test</scope>
35. </dependency>
36. <dependency>
37. <groupId>log4j</groupId>
38. <artifactId>log4j</artifactId>
39. <version>1.2.17</version>
40. </dependency>
41. </dependencies>
42. <build>
43. <plugins>
44. <plugin>
45. <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
46. <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
47. <version>4.4.0</version>
48. <executions>
49. <execution>
50. <goals>
51. <goal>compile</goal>
52. </goals>
53. </execution>
54. </executions>
55. </plugin>
56. <plugin>
57. <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
58. <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
59. <version>3.0.0</version>
60. <configuration>
61. <descriptorRefs>
62. <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
63. </descriptorRefs>
64. </configuration>
65. <executions>
66. <execution>
67. <id>make-assembly</id>
68. <phase>package</phase>
69. <goals>
70. <goal>single</goal>
71. </goals>
72. </execution>
73. </executions>
74. </plugin>
75. </plugins>
76. </build>
77. </project> 7）实现WordCount的Scala文件的配置如下
1. import org.apache.flink.api.scala._
2. import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
3. object WordCount {
4. def main(args: Array[String]): Unit = {
5. val env: ExecutionEnvironmentExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
6. val inputPath: String = "E:\\IdeaProjects\\helloword\\src\\main\\resources\\hello.txt"
7. val inputDataSet: DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath)
8. val resultDataSet: DataSet[(String,Int)] = inputDataSet.flatMap(_.split(" "))
9. .map((_, 1))
10. .groupBy(0)
11. .sum(1)
12. resultDataSet.print()
13. }
14. } 8）将测试数据写入hello.txt 文件中，运行WordCount类，打印输出计算结果，如图所示：
05 总结
至此《一文秒懂大数据流实时处理框架Flink与Spark的异同点》就讲完了，有任何问题欢迎大家留言，最后如果喜欢本篇文章不要忘了点赞、关注与转发哦！
-END-
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