Flink跟Spark的Checkpoint,谁更坑爹

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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。