| 特性/框架 | spark | flink | |
|---|---|---|---|
| 1 | 核心理念 | 批处理 | 流处理 |
| 2 | 数据处理模式 | RDD(弹性分布式数据集)和DataFrames/Dataset API，h后期引入Structured Streaming改进流处理延迟 | DataStream API 和DataSet API,提供统一的API用于流处理和批处理 |
| 3 | 时间机制 | Spark Streaming早期仅支持处理时间，Structured Streaming增加了事件时间和水印机制支持 | 支持事件时间(Event Time)、注入时间(Ingrestion Time)、处理时间(Processing Time)，并内置水印(Watermark)机制来处理乱序数据 |
| 4 | 容错机制 | Spark提供了一种称为Lineage的容错机制，通过记录RDD(弹性分布式数据集)的操作序列来恢复丢失的数据分区，确保了在节点故障时可以重新计算数据，但在大规模或者长时间运行的任务中，lineage重建可能会消耗大量时间和资源 | Flink采用了轻量级检查点(Checkpoints)，能够周期性地保存状态并协调所有参与者的状态一致性，从而保证在出现故障时能从最近的检查点恢复执行 |
| 5 | 内存管理 | 使用内存进行高效计算，支持off-heap内存管理以优化资源利用 | 同样支持内存计算，但在流处理场景下有更精细化的时间窗口和状态管理 |
| 6 | 资源调度 | 通常配合YARN、Mesos或kubernetes等资源调度系统 | 亦可配合 相同资源调度系统，同时自身内部包含细粒度资源调度器 |
| 7 | 实时性 | 微批处理模式下的实时性有限,Structured Streaming有所改善 | 在低延迟实时处理场景表现更好，尤其是对于乱序事件处理 |
| 8 | 生态系统 | 生态系统丰富，包括Spark SQL,MLib,GraphX等组件，尤其在机器学习和SQL查询领域有强大支持 | 生态系统逐步完善、尤其在流处理领域表现出色，同样支持SQL查询(Flink SQL) |
| 9 | 部署模式 | Spark 可以在独立模式、集群模式(如Standalone,YARN,Mesos,Kubernetes)中运行，易于部署和扩展 | Flink同样支持多种部署模式，包括Standalone,YARN,Mesos,Kubernetes以及云原生部署(如AWS kinesis,Azure Event Hubs) |
| 10 | 连接器与集成 | Spark提供了大量的数据源连接器,可以轻松地与HDFS、Cassandra、Kafka等多种数据源进行交互，同时兼容Hive Metastore，便于使用Hive | Flink也具有丰富的连接器，可以直接与众多的数据源集成,支持与Hive，Hbase等大数据存储系统的交互，并可通过Table API/SQL与外部系统进行更便捷的对接 |
| 11 | 编程语言支持 | Spark主要支持Sacla、java、Python,同时也提供了对R、SQL的支持 | Flink主要支持Java和Scala开发，同时提供了对Python(PyFlink)和SQL的良好支持 |
| 12 | 社区活跃度与发展 | Spark社区非常活跃，有大量的开发者和用户，企业级应用广泛 | Flink社区也在快速发展，尤其是在实时流处理领域受到越来越多的关注，企业应用逐渐增多 |
| 13 | 性能优化 | Spark通过动态资源分配、缓存、广播变量等功能优化性能、以及Tungsten项目改进内存管理和执行引擎 | Flink通过轻量级的状态保存机制、异步IO操作、流水线执行模式等优化性能，同时其Rumtime栈设计为流处理做了深度优化 |
| 14 | 资源利用率 | Spark采用静态资源分配，对于长周期作业可能存在资源浪费问题；通过动态资源分配策略可以在一定程度上提高资源利用率 | Flink的流式处理引擎支持细粒度的资源管理和反压机制，能更好的适应不同负载变化，从而提高资源利用率 |
| 15 | 故障恢复 | Sparkt通过RDD lineage和checkpoint机制进行故障恢复，但在大规模或者长时间运行的任务中，lineage重建可能会消耗大量时间和资源 | Flink利用分布式快照和增量checkpoint机制，可以快速进行故障恢复，特别是在复杂状态流处理应用中有更好的表现 |
| 16 | 窗口操作 | Spark Structured Streaming在窗口操作上进行了增强，支持滑动窗口、滚动窗口和会话窗口等多种窗口类型 | Flink在窗口处理方面尤为强大，除了支持上述窗口类型外，还支持自定义窗口，对窗口边界控制更加灵活 |
| 17 | 可视化与监控 | Spark提供了Web Ui以编监控应用程序执行情况，第三方工具如Ganglia、Graphite等也可以集成进行更详细的监控 | Flink也有完善的Web UI,同时Flink Mettrics系统也可以方便地与promethus、grafana等监控工具集成、提供丰富的可视化和报警功能 |
| 18 | 部署架构灵活性 | Spark 可以灵活部署在各种环境，如单机模式、集群模式、甚至是混合云和多云环境，且支持Databricks等云服务商提供的托管服务集成 | Flink同样具备良好的部署灵活性，可在本地、集群和云端环境中部署，部分云服务商(如阿里，AWS EMR等)也提供了Flink托管服务 |
| 19 | 机器学习与AI支持 | Spark Mlib是一个成熟的机器学习库，提供了大量的算法模型，而且由于Spark对Data Frame和Dataset的良好支持，使得机器学习流程编写相对简单 | Flink ML目前还在发展阶段，虽然支持一些基本的机器学习算法，但在深度学习和大规模机器学习模型训练方面的生态相对不如Spark成熟 |
| 20 | SQL支持 | Spark SQL基于Catalyst优化器，提供了丰富的SQL功能及优化手段，适用于结构化数据处理分析 | Flink SQL也提供了完整的标准SQL支持，并集成了Table API，能够实现流批一体的SQL查询查询处理，对于实时数仓和实时报表生成十分有利 |
| 21 | 社区支持与文档 | Spark社区庞大且活跃，官方文档详尽，有大量的教程、示例代码和博客文章可供参考 | Flink社区发展迅速，近年来文档体系不断完善，同时也有丰富的社区资源和示例帮助开发者快速上手 |
| 22 | 窗口处理 | Spark Streaming对于窗口操作的支持相对较弱，但Structured Streaming引入了更强大的窗口功能，允许用户定义滑动、滚动和会话窗口进行复杂的时间窗口计算 | FLink的状态管理和窗口处理能力十分强大，原生支持搞笑的状态存储和访问，尤其适合复杂的流处理场景，如事件时间窗口，会话窗口、全局窗口等 |
| 23 | Exactly-once语义 | Spark Streaming在某些条件下可实现至少一次(At-least-once)的交付语义，而Structured Streaming通过事务性的sink可以支持精确一次(Exactly-once)的处理语义 | Flink自设计之初就支持精确一次的语义，其流处理引擎内置了完善的事务机制，确保数据在整个处理链路中的完整性 |
| 24 | 资源抢占与公平调度 | Spark通过动态资源分配和Fair Scheduler等方式实现了集群内任务的公平调度和资源抢占 | Flink也支持资源抢占和公平调度，其内部的调度器可根据不同任务的需求进行细粒度的资源分配和调整 |
| 25 | 运维难度与稳定性 | Spark因其广泛应用和成熟稳定，运维相对容易，有许多现成的运维工具和最佳实践可供参考 | Flink运维难度与Spark相当,其自身的稳定性和可靠性也得到了业界的认可，且在近几年愈发成熟，相关的运维工具和社区支持也在不断提升 |
| 26 | 入门门槛 | Spark因其广泛的应用和丰富的资源，对于初学者来说，学习曲线相对较平缓。Spark Core和Spark SQL的学习难度相对适中，而深入学习Spark Streaming或MLib等模块则需要更多专业知识 | Flink学习起点也较为友好，对于有一定Java或Scala基础的开发者来说，理解其基本概念和API并不困难。然而，掌握FLink高级特性，如状态管理、窗口函数以及容错机制等，可能需要更深入学习和实践 |
| 27 | 支持机构 | 2014年成为顶级Apache项目，后来由Spark的主要贡献者之一Matei Zaharia等人创立了Datavricks公司 | Apache Flink同样是Apache软件基金会下的一个开源项目，这个项目的核心成员创建了Data Artisans公司，2019年，阿里巴巴集团收购了Data Artisans |
flink VS spark
最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
- 文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
- 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
- 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
推荐阅读更多精彩内容
- Madhukar 原文 世界需要另外一个大数据处理系统吗？这是当我第一次听说Apache Flink的时候产生的问...
- 本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark S...
- 04-flink VS spark VS strom 流派对比 Flink API VS Spark API Fl...
- 本文主要对Flink和Spark集群的standalone模式及on yarn模式进行分析对比。Flink与Spa...
