Apache Spark vs Apace Flink

데이터 처리 프레임워크를 선택할 때, Apache Spark와 Apache Flink는 가장 많이 비교되는 두 가지 기술입니다.

두 프레임워크 모두 대규모 데이터를 처리할 수 있도록 설계 되었지만, 각각의 특성과 사용 사례가 다릅니다. 

1. Apache Spark

Apache Spark는 배치 처리(batch processing) 및 마이크로배치 기반 스트리밍(micro-batch streaming) 처리를 지원하는 분산 데이터 처리 프레임워크입니다. 

 

주요 특징

• 배치 처리 및 마이크로배치 기반 스트리밍 지원
• RDD (Resilient Distributed Dataset) 기반
• MLlib을 이용한 머신러닝 지원
• Spark SQL을 통한 관계형 데이터 처리 가능
• 다양한 언어 지원 (Java, Scala, Python, R)

장점

• Batch 처리에 최적화
• 대용량의 데이터를 묶어서 처리하는 작업에 강력함
• 풍부한 API 지원
• Java, Scala, Python, R 등 다양한 언어 지원
• MLlib, GraphX 등 생태계 제공
• 머신러닝, 그래프 처리까지 한 프레임워크 안에서 가능
• 많은 사용자와 커뮤니티
• 다양한 레퍼런스와 안정성 확보

단점

• 실시간 처리(Streaming)에서의 한계
• Micro-Batch 기반이기 때문에 진정한 의미의 실시간성은 부족
• Latency(지연 시간)가 비교적 큼
• 실시간 알람이나 반응이 중요한 서비스에서 부적합
• 메모리 중심 구조로 인한 리소스 소비 큼

적합한 프로젝트

• 대규모 로그 데이터 분석 (예 : 사용자의 행동 로그 처리)
• 머신러닝 모델 학습 및 예측 파이프라인 구축
• 데이터 레이크 기반 배치 처리 파이프라인
• 주기적인 데이터 ETL 작업

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2. Apache Flink

Apache Flink는 네이티브 스트리밍 처리(native stream processing)에 최적화된 분산 데이터 처리 프레임워크 입니다.

Flink는 스트리밍 처리를 기본으로 설계되었으며, 이벤트 기반(event-driven) 방식으로 실시간 데이터 처리가 가능합니다.

 

주요 특징

• 네이티브 스트리밍 처리 엔진
• 이벤트 기반의 실시간 데이터 처리 지원
• 정확한 이벤트 타임(event time) 처리 및 윈도우(window) 지원
• 상태 기반 연산(Stateful Processing)에 최적화
• 배치 처리도 가능하지만, 스트리밍에 더 강점이 있음

장점

• True Stream Processing 지원
• 이벤트가 발생하는 즉시 처리 가능 (Low latency)
• Event Time 처리, Watermark 등 시간 기반 기능 우수
• 지연된 데이터 처리, 정확한 시간 기반 분석에 강점
• Exactly-once 처리 보장
• 실시간 데이터 처리에서 데이터 중복 방지에 탁월
• 고성능 및 효율적인 리소스 사용

단점

• Batch 처리에 약간의 제약
• Flink도 Batch 처리 가능하지만, Spark 만큼 성숙하지 않음
• 학습 곡선이 존재함
• 시간 처리, 상태 관리 등 개념이 다소 복잡
• 상대적으로 작은 커뮤니티

적합한 프로젝트

• 실시간 금융 거래 이상 탐지
• IoT 센서 데이터 실시간 처리
• 실시간 로그 모니터링 및 알림 시스템
• 사용자 실시간 행동 분석 및 개인화 추천

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3. 아키텍처 및 데이터 처리 방식

Spark와 Flink의 가장 큰 차이점은 데이터 처리 방식입니다.

특성	Apache Spark	Apache Flink
처리 방식	마이크로배치 (Micro-batch)	이벤트 기반 스트리밍 (Native Streaming)
데이터 모델	RDD, DataFrame, Dataset	Streams & Stateful Processing
실시간 처리	지연 시간이 길지만 안정적	초저지연 실시간 처리
원도우 지원	제한적	강력한 윈도우 처리
배치 처리	강력한 배치 처리	배치 처리도 가능하지만 스트리밍에 최적화

 

Spark의 마이크로배치 방식

Spark는 데이터를 일정한 크기의 마이크로배치(micro-batch) 단위로 처리합니다.

즉, 실시간 스트리밍 데이터도 일정 주기마다 배치 단위로 처리하므로, 완전히 실시간이라고 보기 어렵습니다.

그러나, 대규모 배치 처리에 강점이 있습니다.

Flink의 네이티브 스트리밍 방식

Flink는 네이티브 스트리밍 프레임워크로, 개별 이벤트를 실시간으로 처리합니다.

따라서 지연 시간이 극도로 짧고, 실시간 분석이 필요한 서비스(예: 금융 거래, IoT 데이터 분석)에 적합합니다.

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4. 성능 비교

처리속도

• 배치 처리에서 Spark가 더 빠릅니다. Spark는 배치 작업을 최적화하는 다양한 기법을 제공하며, 데이터 볼륨이 클수록 효율적입니다.
• 스트리밍 처리에서는 Flink가 더 빠릅니다. Flink는 이벤트 기반 처리를 하므로, Spark의 마이크로배치 방식보다 지연 시간이 훨씬 짧습니다.

상태 관리 (Stateful Processing)

Flink는 Stateful Processing을 강력하게 지원하여, 장기간 유지되는 데이터 상태를 관리하는 데 유리합니다.

Spark에서도 상태 관리를 지원하지만 Flink만큼 효율적이지 않습니다.

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5. Spark vs Flink 비교

항목	Apache Spakr	Apache Flink
처리 방식	Batch + Micro-Batch Streaming	Native Stream + Batch 지원
실시간 처리 성능	중간 (초 단위 처리)	높음 (밀리초 단위 처리 가능)
지연 시간	비교적 큼	매우 낮음
상태 관리	제한적	고급 상태 관리 기능 제공
Fault Tolerance	기본 제공 (checkpointing 등)	Exactly-once 보장
학습 난이도	쉬운 편	다소 복잡
머신러닝 및 생태계 지원	강력 (MLlib, GraphX 등)	상대적으로 부족

 

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6. Spark vs Flink 언제 선택해야 할까?

요구사항	추천 기술
대규모 배치 분석	Apache Spark
실시간 스트리밍 분석	Apache Flink
ETL 파이프라인 구축	Apache Spark
금융 거래 데이터 처리	Apache Flink
IoT 센서 데이터 처리	Apache Flink
데이터 웨어하우스 구축	Apache Spark
머신러닝 및 데이터 사이언스	Apache Spark

 

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7. 결론

• Spark는 배치 처리와 머신러닝 워크로드에 강점을 가지며, 마이크로배치를 통해 스트리밍도 지원합니다.
• Flink는 네이티브 스트리밍 엔진으로, 초저지연 실시간 데이터 처리가 필요할 때 적합합니다.

따라서, 실시간성이 중요한 경우 Flink를, 배치 중심의 분석이 필요한 경우 Spark를 선택하는 것이 좋습니다.