Spark 和 Flink 都是目前流行的大數據處理引擎，但它們在架構設計、應用場景、性能和生態方面有較大區別。以下是詳細對比：

1. 架構與核心概念

方面	Apache Spark	Apache Flink
計算模型	微批（Micro-Batch）為主，但支持結構化流（Structured Streaming）	原生流（True Streaming），基于事件驅動
處理方式	以 RDD、DataFrame/Dataset 作為核心抽象，支持批處理和流處理	以 DataStream 和 DataSet 作為核心抽象，主要針對流處理
編程模型	提供 RDD（低級API）、DataFrame、Dataset（高級API），并支持 SQL、機器學習、圖計算	主要提供 DataStream API，支持 SQL、CEP（復雜事件處理）、機器學習

2. 流處理能力

方面	Apache Spark	Apache Flink
流處理架構	采用微批（Micro-Batch），數據按照小批次處理（Spark Streaming）	真正的流處理（True Streaming），逐條處理
吞吐量	高吞吐但延遲較高（秒級）	高吞吐且低延遲（毫秒級）
狀態管理	依賴外部存儲，如 HDFS、RocksDB，狀態管理較弱	內置強大的狀態管理，支持 RocksDB 等
容錯機制	采用 RDD 機制進行重算，基于 Checkpoint + WAL（Write Ahead Log）	采用 Checkpoint + Savepoint，可高效恢復

總結：
Spark Streaming 適用于準實時（如日志分析、離線數據 ETL）任務。
Flink 適用于低延遲的實時計算（如金融風控、IoT 設備數據分析）。

3. 批處理能力

方面	Apache Spark	Apache Flink
計算模式	主要面向批處理，流計算是批計算的擴展	原生流計算，批計算通過流模式實現
性能	在大規模離線計算（如 ETL、數據倉庫）方面更成熟	批處理能力也很強，但生態不如 Spark 豐富
優化	Catalyst 優化器 + Tungsten 計算引擎	Flink 自帶優化器（基于 Volcano/CBO）

總結：
Spark 更擅長批處理任務，如大規模數據清洗、數據湖 ETL。
Flink 的批處理是基于流的，在低延遲的批計算（如增量更新）方面更有優勢。

4. 生態

方面	Apache Spark	Apache Flink
SQL 支持	Spark SQL 成熟，兼容 Hive	Flink SQL 近年來發展較快，逐步接近 Spark SQL
機器學習	MLlib 和 MLflow 生態成熟	Flink AI 生態相對較弱
圖計算	GraphX	Gelly，使用較少
社區和應用	業界應用廣泛（Netflix、eBay、阿里巴巴等）	主要用于流計算場景（阿里巴巴、Uber、字節跳動等）

5. 應用場景

場景	Apache Spark	Apache Flink
離線數據分析	? 推薦（批處理能力強）	? 適用但不是最佳選擇
實時流式計算	? 適用（但延遲較高）	? 最佳選擇（低延遲）
日志處理	? 適用	? 適用
機器學習	? Spark MLlib 生態完善	? 生態較弱
ETL 任務	? Databricks 提供完善支持	? 適用但不如 Spark 生態完善
金融風控	? 適用	? 推薦（低延遲）
物聯網 IoT	? 適用	? 推薦

6. 總結

適用場景	推薦引擎
離線數據處理（批處理）	Apache Spark
準實時數據處理	Apache Spark Structured Streaming
毫秒級流處理	Apache Flink
低延遲 ETL 任務	Apache Flink
大規模機器學習	Apache Spark

簡單理解
Spark： 強在批處理，適合離線數據分析、ML、ETL。
Flink： 強在實時流處理，適合低延遲計算，如金融風控、IoT 監控。