spark 如今被淘汰了吗 有哪些公司推出替代方案

Apache Spark 并未被淘汰，它依然是大数据处理领域的焦点工具之一，尤其在批处理、SQL分析、机器学习和复杂ETL场景中占据重要地位。但随着技术演进，部分场景确实出现了更高效的替代方案。以下是当前生态中的重要竞争技术和应用现状：

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一、Spark 的焦点上风与现状

• 焦点上风：
  
  
  
  • 统一引擎：支持批处理、流处理（微批）、SQL、MLlib、GraphX。
    
  • 成熟生态：与Hadoop、Hive、Delta Lake等深度集成。
    
  • 企业级应用：金融、电商、电信等行业的离线分析主力工具。
    
  
  
• 现状：
  
  
  
  • 一连更新：Spark 3.x 系列优化性能（AQE、动态分区裁剪），并增强对 Kubernetes 的支持。
    
  • 云原生适配：AWS EMR、Azure Databricks、Google Cloud Dataproc 均提供托管 Spark 服务。
    
  • 范围性：流处理耽误较高（秒级）、资源占用大，部分场景被更轻量的技术替代。
    
  
  

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二、替代方案及背后推动公司

1. 流处理 & 实时计算

• Apache Flink
  
  
  
  • 公司支持：阿里巴巴（Blink分支）、Ververica（原Data Artisans）
    
  • 上风：真正的流处理引擎（低至毫秒级耽误）、精确一次语义（Exactly-Once）、状态管理强大。
    
  • 典型用户：Uber（实时风控）、Netflix（实时推荐）。
    
  
  
• Apache Kafka Streams / ksqlDB
  
  
  
  • 公司支持：Confluent（Kafka 商业化公司）
    
  • 上风：轻量级流处理，直接集成 Kafka 数据管道，无需独立集群。
    
  • 场景：变乱驱动架构、实时数据转换。
    
  
  

2. 交互式查询 & SQL加速

• Presto / Trino
  
  
  
  • 公司支持：Starburst（Trino 商业化公司，原 PrestoSQL 分支）
    
  • 上风：秒级响应的分布式 SQL 引擎，适合即席查询。
    
  • 典型用户：Facebook（内部 Presto 起源）、Airbnb。
    
  
  
• ClickHouse
  
  
  
  • 公司支持：ClickHouse Inc.
    
  • 上风：列式存储 OLAP 数据库，单表查询速度极快，资源占用低。
    
  • 场景：日志分析、用户行为分析。
    
  
  

3. 机器学习 & 分布式计算

• Ray
  
  
  
  • 公司支持：Anyscale（由 UC Berkeley RISELab 团队创立）
    
  • 上风：分布式计算框架，专注 AI/ML 场景，支持超参优化、强化学习。
    
  • 典型用户：OpenAI（训练模子）、蚂蚁集团。
    
  
  
• Dask
  
  
  
  • 开源社区：NVIDIA、Coiled（商业化支持）
    
  • 上风：轻量级 Python 并行计算库，无缝衔接 Pandas/Numpy。
    
  • 场景：单机到中小集群的 Python 数据分析。
    
  
  

4. 统一批流处理

• Apache Beam
  
  
  
  • 公司支持：Google（原创）、多家云厂商支持
    
  • 上风：统一编程模子，支持 Flink、Spark、Google Dataflow 等多后端。
    
  • 场景：跨云/混合云的数据流水线。
    
  
  

5. 云原生存算引擎

• Snowflake
  
  
  
  • 公司支持：Snowflake Inc.
    
  • 上风：完全托管的云数仓，分离存储与计算，主动弹性伸缩。
    
  • 场景：企业级数据分析，替代 Spark SQL + HDFS 架构。
    
  
  
• AWS Glue / Azure Synapse
  
  
  
  • 公司支持：AWS、Microsoft
    
  • 上风：全托管无服务器 ETL 服务，深度集成云存储（S3、ADLS）。
    
  • 场景：云上数据湖的主动化处理。
    
  
  

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三、Spark 与替代技术的场景对比

场景Spark 适用性推荐替代方案离线大规模批处理★★★★★（主力）无直接替代低耽误流处理★★☆（微批模式耽误高）Flink、Kafka Streams交互式 SQL 查询★★★（需优化资源配置）Trino、ClickHousePython 轻量级计算★★☆（架构过重）Dask、Ray云原生 Serverless ETL★★☆（需集群管理）AWS Glue、Snowflake机器学习分布式训练★★★（MLlib 功能有限）Ray、PyTorch Distributed

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四、企业选择建议

• 继承利用 Spark 的场景：
  
  
  
  • 已有 Hadoop 生态的离线数据仓库。
    
  • 必要统一批流处理的复杂业务逻辑（如历史数据 + 实时数据团结分析）。
    
  • 依赖 MLlib 或 GraphX 的机器学习/图计算场景。
    
  
  
• 考虑替代技术的场景：
  
  
  
  • 实时性要求高 → Flink/Kafka Streams。
    
  • 即席查询频繁 → Trino/ClickHouse。
    
  • 全托管云服务 → Snowflake/AWS Glue。
    
  • Python 轻量化计算 → Dask/Ray。
    
  
  

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五、将来趋势

• Spark 的进化：通过 Spark on Kubernetes、Photon 实行引擎优化性能，向云原生靠拢。
  
• 替代技术融合：Flink 逐步增强批处理能力，Snowflake 支持流式摄入，边界逐渐含糊。
  
• Serverless 化：云厂商推动无服务器化数据处理（如 BigQuery、Redshift Serverless），进一步降低运维本钱。
  

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总结：Spark 并未被淘汰，但在特定领域面对挑战。企业应根据业务需求选择技术栈，混合利用 Spark 与替代方案（如 Spark 批处理 + Flink 流处理）是当前主流策略。

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