大数据入门：Flink和Spark简单对比

在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。

Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学习等，相比更早的Hadoop MapReduce数据处理，Spark的数据处理性能进一步提升，高性能的数据处理和广泛的场景支持，使得Spark快速受到重视。
 

而在Spark之后，Flink的诞生，成为了Spark的强劲对手，因为早期的Spark在实时流处理等场景中面临可用性问题，而Flink作为后来者，在这一方面做了很大的改善，在很多开发者的选择当中，一度弃Spark而选Flink。

但是随着各自系统框架的进一步完善和优化，Flink和Spark对比，开始各展所长，在数据实时处理上，也各自占据了重要地位。Spark持续优化实时流处理能力，将流处理延迟降至毫秒级；而Flink也在不断创新。

在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，这也是很多平台在搭建大数据计算框架所面临的难题。Flink和Spark各自在这个领域当中都有不俗的表现，但是从根本原理上来说，两者是基于不同模式的流处理和离线计算。

总体来说，Spark和Flink作为开源的大数据处理引擎，在大数据不断发展的大背景下，各自也在不断成熟和成长。相对来说，Spark的生态总体更完善一些，在机器学习的集成和易用性上暂时领先；而Flink在流计算上有明显优势，核心架构和模型也更透彻和灵活一些。

通过一个简单的Flink和Spark对比，我们其实可以看出，在大数据实时处理上，不管是Flink还是Spark，都有自身的存在空间，并不能完全说谁有压倒性的优势。