Flink和Spark对比
通过学习，我们了解到，Spark和Flink都支持批处理和流处理，接下来让我们对这两种流行的数据处理框架在各方面进行对比。首先，这两个数据处理框架有很多相同点。
?都基于内存计算；
?都有统一的批处理和流处理APl，都支持类似SQL的编程接口；
?都支持很多相同的转换操作，编程都是用类似于Scala Collection APl的函数式编程模式；
?都有完善的错误恢复机制；
?都支持Exactly once的语义一致性。
当然，它们的不同点也是相当明显，我们可以从4个不同的角度来看。
从流处理的角度来讲，Spark基于微批量处理，把流数据看成是一个个小的批处理数据块分别处理，所以延迟性只能做到秒级。而Flink基于每个事件处理，每当有新的数据输入都会立刻处理，是真正的流式计算，支持毫秒级计算。由于相同的原因，Spark只支持基于时间的窗口操作（处理时间或者事件时间），而Flink支持的窗口操作则非常灵活，不仅支持时间窗口，还支持基于数据本身的窗口，开发者可以自由定义想要的窗口操作。
从SQL 功能的角度来讲，Spark和Flink分别提供SparkSQL和Table APl提供SQL交互支持。
两者相比较，Spark对SQL支持更好，相应的优化、扩展和性能更好，而Flink在SQL支持方面还有很大提升空间。
从迭代计算的角度来讲，Spark对机器学习的支持很好，因为可以在内存中缓存中间计算结果来加速机器学习算法的运行。但是大部分机器学习算法其实是一个有环的数据流，在Spark中，却是用无环图来表示。而Flink支持在运行时间中的有环数据流，从而可以更有效的对机器学习算法进行运算。
从相应的生态系统角度来讲，Spark 的社区无疑更加活跃。Spark可以说有着Apache旗下最多的开源贡献者，而且有很多不同的库来用在不同场景。而Flink由于较新，现阶段的开源社区不如Spark活跃，各种库的功能也不如Spark全面。但是Flink还在不断发展，各种功能也在逐渐完善。
如何选择Spark和Flink
对于以下场景，你可以选择 Spark。
?数据量非常大而且逻辑复杂的批数据处理，并且对计算效率有较高要求（比如用大数据分析来构建推荐系统进行个性化推荐、广告定点投放等）；
?基于历史数据的交互式查询，要求响应较快；
?基于实时数据流的数据处理，延迟性要求在在数百毫秒到数秒之间。
Spark完美满足这些场景的需求，而且它可以一站式解决这些问题，无需用别的数据处理平台。由于Flink是为了提升流处理而创建的平台，所以它适用于各种需要非常低延迟（微秒到毫秒级）的实时数据处理场景，比如实时日志报表分析。
而且Flink 用流处理去模拟批处理的思想，比Spark 用批处理去模拟流处理的思想扩展性更好。
【Spark与Flink 架构之间对比区别】关键词：大数据培训
