前言

  Apache Spark 是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家得以从 Hadoop 繁重的 MapReduce 程序中解脱出来。除了计算速度快、可扩展性强，Spark 还为批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）、图计算（Spark GraphX）提供了统一的分布式数据处理平台，整个生态经过多年的蓬勃发展已经非常完善。
  而Flink在实时处理领域异军突起，想学习一个大数据处理框架，到底选择 Spark，还是 Flink ？

1. 数据处理架构

  批处理针对的是有界数据集，非常适合需要访问海量的全部数据才能完成的计算工作，一般用于离线统计。
  流处理主要针对的是数据流，特点是无界、实时, 对系统传输的每个数据依次执行操作，一般用于实时统计。

  Spark 以批处理为根本，并尝试在批处理之上支持流计算；在 Spark 的世界观中，离线数据是一个大批次，而实时数据则是由一个一个无限的小批次组成的。所以对于流处理框架 Spark Streaming 而言，其实并不是真正意义上的“流”处理，而是“微批次”（micro-batching）处理
  而 Flink 则认为，流处理才是最基本的操作，批处理也可以统一为流处理。在 Flink 的世界观中，实时数据是标准的、没有界限的流，而离线数据则是有界限的流。

（1）无界数据流（Unbounded Data Stream）
所谓无界数据流，就是有头没尾，数据的生成和传递会开始但永远不会结束。所以对于无界数据流，必须连续处理，也就是说必须在获取数据后立即处理。在处理无界流时，为了保证结果的正确性，必须能够做到按照顺序处理数据。

（2）有界数据流（Bounded Data Stream）
有界数据流有明确定义的开始和结束，所以可以通过获取所有数据来处理有界流。处理有界流就不需要严格保证数据的顺序了，因为可以对有界数据集进行排序。有界流的处理也就是批处理

  一般来说，Spark 基于微批处理的方式做同步总有一个“攒批”的过程，所以会有额外开销，因此无法在流处理的低延迟上做到极致。在低延迟流处理场景，Flink 已经有明显的优势。而在海量数据的批处理领域，Spark 能够处理的吞吐量更大，加上其完善的生态和成熟易用的 API，目前同样优势比较明显。

2. 数据模型和运行架构

  Spark 和 Flink 在底层实现最主要的差别就在于数据模型不同：

  Spark 底层数据模型是弹性分布式数据集（RDD），Spark Streaming 进行微批处理的底层接口 DStream，实际上处理的也是一组组小批数据 RDD 的集合。可以看出，Spark 在设计上本身就是以批量的数据集作为基准的，更加适合批处理的场景。

  而 Flink 的基本数据模型是数据流（DataFlow），以及事件（Event）序列。Flink 基本上是完全按照 Google 的 DataFlow 模型实现的，所以从底层数据模型上看，Flink 是以处理流式数据作为设计目标的，更加适合流处理的场景。

  数据模型不同，对应在运行处理的流程上，自然也会有不同的架构。Spark需要将任务对应的 DAG 划分阶段（Stage），一个完成后经过 shuffle 再进行下一阶段的计算。而Flink 是标准的流式执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理。

3. Spark 还是 Flink？

  如果在工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，更加推荐使用 Flink，主要的原因有：

Flink 的延迟是毫秒级别，而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟

Flink 提供了严格的精确一次性语义保证

Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富

Flink 提供事件时间语义，可以正确处理延迟数据

Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API

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