| 特性/框架 | spark | flink | |
|---|---|---|---|
| 1 | 核心理念 | 批處理 | 流處理 |
| 2 | 數(shù)據(jù)處理模式 | RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)和DataFrames/Dataset API裸影，h后期引入Structured Streaming改進(jìn)流處理延遲 | DataStream API 和DataSet API,提供統(tǒng)一的API用于流處理和批處理 |
| 3 | 時間機(jī)制 | Spark Streaming早期僅支持處理時間，Structured Streaming增加了事件時間和水印機(jī)制支持 | 支持事件時間(Event Time)、注入時間(Ingrestion Time)、處理時間(Processing Time)萌衬，并內(nèi)置水印(Watermark)機(jī)制來處理亂序數(shù)據(jù) |
| 4 | 容錯機(jī)制 | Spark提供了一種稱為Lineage的容錯機(jī)制根灯，通過記錄RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)的操作序列來恢復(fù)丟失的數(shù)據(jù)分區(qū)，確保了在節(jié)點(diǎn)故障時可以重新計算數(shù)據(jù)猪腕，但在大規(guī)模或者長時間運(yùn)行的任務(wù)中荣病，lineage重建可能會消耗大量時間和資源 | Flink采用了輕量級檢查點(diǎn)(Checkpoints)码撰，能夠周期性地保存狀態(tài)并協(xié)調(diào)所有參與者的狀態(tài)一致性，從而保證在出現(xiàn)故障時能從最近的檢查點(diǎn)恢復(fù)執(zhí)行 |
| 5 | 內(nèi)存管理 | 使用內(nèi)存進(jìn)行高效計算个盆，支持off-heap內(nèi)存管理以優(yōu)化資源利用 | 同樣支持內(nèi)存計算脖岛，但在流處理場景下有更精細(xì)化的時間窗口和狀態(tài)管理 |
| 6 | 資源調(diào)度 | 通常配合YARN、Mesos或kubernetes等資源調(diào)度系統(tǒng) | 亦可配合 相同資源調(diào)度系統(tǒng)颊亮，同時自身內(nèi)部包含細(xì)粒度資源調(diào)度器 |
| 7 | 實(shí)時性 | 微批處理模式下的實(shí)時性有限,Structured Streaming有所改善 | 在低延遲實(shí)時處理場景表現(xiàn)更好柴梆，尤其是對于亂序事件處理 |
| 8 | 生態(tài)系統(tǒng) | 生態(tài)系統(tǒng)豐富，包括Spark SQL,MLib,GraphX等組件终惑，尤其在機(jī)器學(xué)習(xí)和SQL查詢領(lǐng)域有強(qiáng)大支持 | 生態(tài)系統(tǒng)逐步完善绍在、尤其在流處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色，同樣支持SQL查詢(Flink SQL) |
| 9 | 部署模式 | Spark 可以在獨(dú)立模式雹有、集群模式(如Standalone,YARN,Mesos,Kubernetes)中運(yùn)行偿渡，易于部署和擴(kuò)展 | Flink同樣支持多種部署模式，包括Standalone,YARN,Mesos,Kubernetes以及云原生部署(如AWS kinesis,Azure Event Hubs) |
| 10 | 連接器與集成 | Spark提供了大量的數(shù)據(jù)源連接器,可以輕松地與HDFS霸奕、Cassandra溜宽、Kafka等多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互，同時兼容Hive Metastore质帅，便于使用Hive | Flink也具有豐富的連接器适揉，可以直接與眾多的數(shù)據(jù)源集成,支持與Hive，Hbase等大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的交互煤惩，并可通過Table API/SQL與外部系統(tǒng)進(jìn)行更便捷的對接 |
| 11 | 編程語言支持 | Spark主要支持Sacla嫉嘀、java、Python,同時也提供了對R魄揉、SQL的支持 | Flink主要支持Java和Scala開發(fā)剪侮，同時提供了對Python(PyFlink)和SQL的良好支持 |
| 12 | 社區(qū)活躍度與發(fā)展 | Spark社區(qū)非常活躍洛退，有大量的開發(fā)者和用戶瓣俯，企業(yè)級應(yīng)用廣泛 | Flink社區(qū)也在快速發(fā)展红淡，尤其是在實(shí)時流處理領(lǐng)域受到越來越多的關(guān)注，企業(yè)應(yīng)用逐漸增多 |
| 13 | 性能優(yōu)化 | Spark通過動態(tài)資源分配降铸、緩存、廣播變量等功能優(yōu)化性能摇零、以及Tungsten項(xiàng)目改進(jìn)內(nèi)存管理和執(zhí)行引擎 | Flink通過輕量級的狀態(tài)保存機(jī)制推掸、異步IO操作、流水線執(zhí)行模式等優(yōu)化性能驻仅，同時其Rumtime棧設(shè)計為流處理做了深度優(yōu)化 |
| 14 | 資源利用率 | Spark采用靜態(tài)資源分配谅畅，對于長周期作業(yè)可能存在資源浪費(fèi)問題；通過動態(tài)資源分配策略可以在一定程度上提高資源利用率 | Flink的流式處理引擎支持細(xì)粒度的資源管理和反壓機(jī)制噪服，能更好的適應(yīng)不同負(fù)載變化毡泻，從而提高資源利用率 |
| 15 | 故障恢復(fù) | Sparkt通過RDD lineage和checkpoint機(jī)制進(jìn)行故障恢復(fù)，但在大規(guī)恼秤牛或者長時間運(yùn)行的任務(wù)中仇味，lineage重建可能會消耗大量時間和資源 | Flink利用分布式快照和增量checkpoint機(jī)制，可以快速進(jìn)行故障恢復(fù)雹顺，特別是在復(fù)雜狀態(tài)流處理應(yīng)用中有更好的表現(xiàn) |
| 16 | 窗口操作 | Spark Structured Streaming在窗口操作上進(jìn)行了增強(qiáng)丹墨，支持滑動窗口、滾動窗口和會話窗口等多種窗口類型 | Flink在窗口處理方面尤為強(qiáng)大嬉愧，除了支持上述窗口類型外贩挣，還支持自定義窗口，對窗口邊界控制更加靈活 |
| 17 | 可視化與監(jiān)控 | Spark提供了Web Ui以編監(jiān)控應(yīng)用程序執(zhí)行情況没酣，第三方工具如Ganglia王财、Graphite等也可以集成進(jìn)行更詳細(xì)的監(jiān)控 | Flink也有完善的Web UI,同時Flink Mettrics系統(tǒng)也可以方便地與promethus、grafana等監(jiān)控工具集成裕便、提供豐富的可視化和報警功能 |
| 18 | 部署架構(gòu)靈活性 | Spark 可以靈活部署在各種環(huán)境绒净，如單機(jī)模式、集群模式闪金、甚至是混合云和多云環(huán)境疯溺，且支持Databricks等云服務(wù)商提供的托管服務(wù)集成 | Flink同樣具備良好的部署靈活性，可在本地哎垦、集群和云端環(huán)境中部署囱嫩，部分云服務(wù)商(如阿里，AWS EMR等)也提供了Flink托管服務(wù) |
| 19 | 機(jī)器學(xué)習(xí)與AI支持 | Spark Mlib是一個成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)庫漏设，提供了大量的算法模型墨闲，而且由于Spark對Data Frame和Dataset的良好支持，使得機(jī)器學(xué)習(xí)流程編寫相對簡單 | Flink ML目前還在發(fā)展階段郑口，雖然支持一些基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法鸳碧，但在深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方面的生態(tài)相對不如Spark成熟 |
| 20 | SQL支持 | Spark SQL基于Catalyst優(yōu)化器盾鳞，提供了豐富的SQL功能及優(yōu)化手段，適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理分析 | Flink SQL也提供了完整的標(biāo)準(zhǔn)SQL支持瞻离，并集成了Table API腾仅，能夠?qū)崿F(xiàn)流批一體的SQL查詢查詢處理，對于實(shí)時數(shù)倉和實(shí)時報表生成十分有利 |
| 21 | 社區(qū)支持與文檔 | Spark社區(qū)龐大且活躍套利，官方文檔詳盡推励，有大量的教程、示例代碼和博客文章可供參考 | Flink社區(qū)發(fā)展迅速肉迫，近年來文檔體系不斷完善验辞，同時也有豐富的社區(qū)資源和示例幫助開發(fā)者快速上手 |
| 22 | 窗口處理 | Spark Streaming對于窗口操作的支持相對較弱，但Structured Streaming引入了更強(qiáng)大的窗口功能喊衫，允許用戶定義滑動跌造、滾動和會話窗口進(jìn)行復(fù)雜的時間窗口計算 | FLink的狀態(tài)管理和窗口處理能力十分強(qiáng)大，原生支持搞笑的狀態(tài)存儲和訪問族购，尤其適合復(fù)雜的流處理場景壳贪，如事件時間窗口，會話窗口寝杖、全局窗口等 |
| 23 | Exactly-once語義 | Spark Streaming在某些條件下可實(shí)現(xiàn)至少一次(At-least-once)的交付語義撑碴，而Structured Streaming通過事務(wù)性的sink可以支持精確一次(Exactly-once)的處理語義 | Flink自設(shè)計之初就支持精確一次的語義，其流處理引擎內(nèi)置了完善的事務(wù)機(jī)制朝墩，確保數(shù)據(jù)在整個處理鏈路中的完整性 |
| 24 | 資源搶占與公平調(diào)度 | Spark通過動態(tài)資源分配和Fair Scheduler等方式實(shí)現(xiàn)了集群內(nèi)任務(wù)的公平調(diào)度和資源搶占 | Flink也支持資源搶占和公平調(diào)度醉拓，其內(nèi)部的調(diào)度器可根據(jù)不同任務(wù)的需求進(jìn)行細(xì)粒度的資源分配和調(diào)整 |
| 25 | 運(yùn)維難度與穩(wěn)定性 | Spark因其廣泛應(yīng)用和成熟穩(wěn)定，運(yùn)維相對容易收苏，有許多現(xiàn)成的運(yùn)維工具和最佳實(shí)踐可供參考 | Flink運(yùn)維難度與Spark相當(dāng),其自身的穩(wěn)定性和可靠性也得到了業(yè)界的認(rèn)可亿卤，且在近幾年愈發(fā)成熟，相關(guān)的運(yùn)維工具和社區(qū)支持也在不斷提升 |
| 26 | 入門門檻 | Spark因其廣泛的應(yīng)用和豐富的資源鹿霸，對于初學(xué)者來說排吴，學(xué)習(xí)曲線相對較平緩。Spark Core和Spark SQL的學(xué)習(xí)難度相對適中懦鼠，而深入學(xué)習(xí)Spark Streaming或MLib等模塊則需要更多專業(yè)知識 | Flink學(xué)習(xí)起點(diǎn)也較為友好钻哩，對于有一定Java或Scala基礎(chǔ)的開發(fā)者來說，理解其基本概念和API并不困難肛冶。然而街氢，掌握FLink高級特性，如狀態(tài)管理睦袖、窗口函數(shù)以及容錯機(jī)制等珊肃，可能需要更深入學(xué)習(xí)和實(shí)踐 |
| 27 | 支持機(jī)構(gòu) | 2014年成為頂級Apache項(xiàng)目，后來由Spark的主要貢獻(xiàn)者之一Matei Zaharia等人創(chuàng)立了Datavricks公司 | Apache Flink同樣是Apache軟件基金會下的一個開源項(xiàng)目，這個項(xiàng)目的核心成員創(chuàng)建了Data Artisans公司伦乔，2019年厉亏，阿里巴巴集團(tuán)收購了Data Artisans |
flink VS spark
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