Flink和Spark的区别是什么？各自的应用场景是什么？ - ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

Spark：Spark 最初是作为一个批处置处罚框架设计的，虽然它后来也增长了对流处置处罚的支持，但架构上仍然保存了很多批处置处罚的特性。它采用了弹性分布式数据集（RDD）的概念，RDD 是一个不可变的、可分区的数据聚集，数据可以从外部存储系统（如 HDFS）读取大概通过转换已有 RDD 得到。

Spark 的运行模子是基于阶段（Stage）的，它会根据用户提交的操作（如转换和行动操作）构建一个有向无环图（DAG），然后将 DAG 分别成不同的阶段举行执行。每个阶段包含一组可以并行执行的任务，这些任务会在集群的盘算节点上运行。例如，在处置处罚一个大规模的数据发掘作业时，Spark 会根据数据处置处罚的逻辑构建 DAG，然后分阶段执行任务，如先举行数据清洗阶段，再举行特性提取阶段等。

Flink：1）以流处置处罚为核心，对流数据的处置处罚具有低延迟和高吞吐的特点。它支持事件时间（Event - Time）处置处罚，这对于处置处罚乱序流数据非常重要。例如，在物联网场景中，传感器数据可能由于网络延迟等缘故起因出现乱序，Flink 可以根据事件时间准确地处置处罚这些数据，如盘算一段时间内的传感器数据均匀值，纵然数据是乱序到达的。

2）Flink 还支持有状态流处置处罚，能够在处置处罚流数据的过程中维护和更新状态信息。好比在一个及时的用户行为分析系统中，需要记任命户在一段时间内的操作行为（如点击次数、购买金额等），Flink 可以通过有状态流处置处罚来实现对用户状态的持续更新和分析。

Spark：1）在批处置处罚方面体现精彩，能够高效地处置处罚大规模的数据集。它通过将数据分别成多个分区，然后在不同的盘算节点上并行处置处罚这些分区，从而实现高性能的批处置处罚。例如，在处置处罚一个大型的日志文件分析任务时，Spark 可以将日志文件分别成多个块，然后同时在多个节点上举行数据清洗、分析等操作。

2）对于流处置处罚，Spark 采用了微批处置处罚（Micro - Batch）的方式，即将流数据分别成一个个小的批次举行处置处罚。这种方式在一定水平上可以实现对流数据的及时处置处罚，但与 Flink 的纯流处置处罚相比，在处置处罚延迟方面可能会稍高一些。例如，在及时金融买卖业务监控场景中，Spark Streaming 可能会因为微批处置处罚的方式导致买卖业务风险检测的延迟稍长于 Flink。

Flink：在流处置处罚过程中，通过事件时间（Event - Time）机制可以很好地处置处罚乱序数据，保证数据在时间维度上的准确性。而且，Flink 的查抄点（Checkpoint）机制可以保证有状态流处置处罚的准确一次（Exactly - once）语义，确保数据在故障规复后不会丢失或重复处置处罚。例如，在物联网传感器数据网络场景中，纵然传感器数据由于网络问题出现乱序，Flink 也能根据事件时间正确地聚合盘算数据，而且在系统故障时能够精准规复数据处置处罚状态。

Spark：在流处置处罚中，由于微批处置处罚的方式，数据一致性保证相对复杂。Spark Streaming 通过事件机制等方式来尽量保证数据的一致性，但在处置处罚一些复杂的流场景（如乱序严重的流）时，实现准确一次语义的难度相对较大。在批处置处罚方面，Spark 通过将数据分别成块举行处置处罚，数据一致性主要依靠于数据加载和存储过程中的完整性查抄等机制。

Flink：1）提供了丰富的流处置处罚和批处置处罚 API，其核心 API 是基于 DataStream 和 DataSet 的。DataStream API 用于流处置处罚，它提供了一系列操作符，如 map、filter、reduce 等，用于对流数据举行转换和处置处罚。例如，在一个及时数据清洗的场景中，可以使用 DataStream API 中的 filter 操作符来过滤掉不符合要求的数据。

2）Flink 的编程模子更偏重于事件驱动和有状态盘算，它鼓励开发者以流的头脑方式来编写代码。同时，Flink 支持 Java、Scala 和 Python 等多种编程语言，方便不同配景的开发者使用。

Spark：1）API 主要围绕 RDD、DataFrame 和 Dataset 展开。RDD API 是最基础的，它提供了高度机动的操作来处置处罚分布式数据集。DataFrame 和 Dataset 是在 RDD 基础上构建的高级抽象，它们提供了更类似于 SQL 的操作方式，使得数据处置处罚更加方便和高效。例如，在举行数据分析时，可以使用 DataFrame 的 select、groupBy 等操作来快速完成数据的查询和分组分析。

2）Spark 的编程模子相对更偏重于数据的转换和行动操作，开发者通过定义一系列的转换操作来构建数据处置处罚逻辑，然后通过行动操作来触发实际的盘算。Spark 也支持多种编程语言，如 Java、Scala、Python 和 R，而且在不同语言之间保持了较好的一致性。

2、复杂事件处置处罚场景，当数据存在乱序情况是，flink处置处罚优势明显，可以通过事件时间机制来处置处罚流数据，能够很好的应对数据乱序问题。

3、基于事件时间的处置处罚场景，flink提供了CEP(complex event processing）库能够方便定义和检测复杂事件模式。

1、大规模批处置处罚场景：Spark 的核心是弹性分布式数据集（RDD），它能够将大规模数据分别成多个分区，在集群的多个节点上举行并行处置处罚，从而实现高效的批处置处罚。

2、呆板学习和数据科学场景：Spark MLlib 提供了丰富的呆板学习算法和工具，而且可以与批处置处罚流程无缝集成。

3、交互式数据分析场景：数据分析师和科学家需要对数据举行探索性分析，如快速查询、简单的统计分析和可视化。Spark 的 DataFrame 和 Dataset API 提供了类似于 SQL 的操作方式，方便用户举行交互式数据分析。

FineDataLink内嵌了Spark盘算引擎以加强数据同步过程中的处置处罚和盘算能力，结合ETL任务的异步/并发读写机制，保证了在数据同步和数据处置处罚场景下的高性能体现。