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分析&回答

（1）设计理念

　　1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。

　　2、Flink是基于事件驱动的，是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。

（2）架构方面

　　1、Spark在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor。

　　2、Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager和Slot。

（3）任务调度

　　1、Spark Streaming 连续不断的生成微小的数据批次，构建有向无环图DAG，根据DAG中的action操作形成job，每个job有根据窄宽依赖生成多个stage。

　　2、Flink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph，经过优化生成 JobGraph，然后提交给 JobManager进行处理，JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。

（4）时间机制

　　1、Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差， 如果产生数据堆积的话，误差则更明显。

　　2、flink支持三种时间机制：事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理迟到的数据,说明Flink在处理乱序大实时数据的时候,更有优势。

（5）容错机制

　　1、SparkStreaming的容错机制是基于RDD的容错机制，会将经常用的RDD或者对宽依赖加Checkpoint。利用SparkStreaming的direct方式与Kafka可以保证数据输入源的，处理过程，输出过程符合exactly once。

　　2、Flink 则使用两阶段提交协议来保证exactly once。

（6）吞吐量与延迟

　　1、spark是基于微批的,而且流水线优化做的很好,所以说他的吞入量是最大的,但是付出了延迟的代价,它的延迟是秒级;

　　2、而Flink是基于事件的,消息逐条处理,而且他的容错机制很轻量级,所以他能在兼顾高吞吐量的同时又有很低的延迟,它的延迟能够达到毫秒级;

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