大数据处理引擎Spark与Flink大比拼

Flink 的 API 也有类似的目标和发展路线。Flink 和 Spark 的核心 API 可以说是可以基本对应的。今天 Spark API 总体上更完备一下，比如说最近一两年大力投入的和机器学习深度学习的整合方面。Flink 在流处理相关的方面还是领先一些，比如对 watermark、window、trigger 的各种支持。

小结

Spark 和 Flink 都是通用的能够支持超大规模数据处理，支持各种处理类型的计算引擎。两个系统都有很多值得探讨的方面在这里没有触及，比如 SQL 的优化，和机器学习的集成等等。这里主要是试图从最基本的架构和设计方面来比较一下两个系统。因为上层的功能在一定程度上是可以互相借鉴的，有足够的投入应该都能做好。而基本的设计改变起来会伤筋动骨，更困难一些。

Spark 和 Flink 的不同执行模型带来的较大的区别应该还是在对流计算的支持上。最开始的 Spark Streaming 对流计算想得过于简单，对复杂一点的计算用起来会有不少问题。从 Spark 2.0 开始引入的 Structured Streaming 重新整理了流计算的语义，支持按事件时间处理和端到端的一致性。虽然在功能上还有不少限制，比之前已经有了长足的进步。不过 micro batch 执行方式带来的问题还是存在，特别在规模上去以后性能问题会比较突出。最近 Spark 受一些应用场景的推动，也开始开发持续执行模式。2.3 里的实验性发布还只支持简单的 map 类操作。

从最近 Spark+AI Summit 大会上的介绍来看，会发展成一个和 Flink 的流处理模式比较相似的执行引擎。不过从上图来看，主要的功能都还在开发中或者待开发。对将来能做到什么程度，和 Spark 原来的 batch 执行引擎怎么结合，我们拭目以待。

（编辑：惠州站长网）

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