Spark 与 Flink 选型对比：统一引擎还是流专用引擎
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该文对比 Apache Spark 与 Apache Flink，认为多数团队应选 Spark：它用同一引擎覆盖批处理 ETL、SQL 分析、机器学习与流处理，Real-Time Mode 将流式端到端延迟降到毫秒级。Flink 是流原生引擎，适合专门的事件处理场景，但选它通常意味着要在 Spark 之外再运行一套引擎。文章指出延迟差距已不再是添加 Flink 的主要理由，真正的问题是要构建、运维和治理多少套引擎，并从引擎定位、延迟、批处理、语言、状态处理、复杂事件处理、ML/AI、湖仓集成等维度逐项对比。
为什么值得关注：对流处理与湖仓架构选型的数据平台团队有直接参考价值：它把『统一引擎 vs 专用流引擎』的权衡拆成延迟、状态、运维治理等具体维度，便于架构决策。
译文
AI 逐段翻译对大多数团队来说，Apache Spark™ 是更好的选择。Spark 在一个引擎上运行批处理 ETL、SQL 分析、机器学习和流处理，并且实时模式现在将 Spark 流处理带入毫秒级端到端延迟。Apache Flink 是一个流原生引擎，适合专门的事件处理工作负载，但选择它通常意味着要在 Spark 旁边再运行一个引擎。
延迟差距曾经是团队引入 Flink 的主要原因。借助实时模式，这一原因已基本消失，真正的问题变成你想构建、运营和治理多少个引擎。
Apache Spark 和 Apache Flink 有什么区别？
Spark 是用于批处理、流处理、SQL 和 AI 的统一引擎，而 Flink 是专门的流处理器。两者都是由 Apache 软件基金会管理的开源项目，都具备精确一次处理、有状态算子和 SQL API。区别在于范围。
Spark 起初是批处理引擎，后来增加了结构化流，它将流视为一张不断增长的表。相同的 DataFrame 和 SQL 代码可以作为定时批处理作业、微批流或实时模式流运行。Flink 从一开始就是为流处理而设计的，并将批处理视为有界流。
Spark 和 Flink 在功能上如何比较？
下表从通常决定选择的维度对两个引擎进行了比较。
| 维度 | Apache Spark | Apache Flink |
|---|---|---|
| 引擎范围 | 统一：批处理、流处理、SQL、ML 和 AI 数据准备 | 流优先，批处理作为有界流 |
| 流延迟 | 微批为秒级，实时模式为毫秒级 | 毫秒级 |
| 批处理和大规模 ETL | PB 级批处理的行业默认选择 | 支持，但在实践中不太常见 |
| 语言 | Python、SQL、Scala、Java，以及通过 Spark Connect 的 Go、Rust 和 Swift 客户端 | Java、SQL、Python（PyFlink） |
| 有状态处理 | 聚合、去重、连接、transformWithState、RocksDB 状态存储 | Flink 2.x 中的键控状态、定时器、分离状态（ForSt） |
| 复杂事件处理 | 使用 transformWithState 的自定义逻辑 | 内置 CEP 库和 SQL MATCH_RECOGNIZE |
| 机器学习和 AI | MLlib、特征管道、SQL 中的向量搜索、LLM 数据准备 | 原生 ML 有限，通常与另一个系统搭配使用 |
| 湖仓集成 | 原生 Delta Lake 和 Apache Iceberg 读写 | Iceberg 和其他格式的连接器 |
| 托管选项 | Databricks、AWS EMR 和 Glue、Google Cloud、Microsoft Fabric | AWS、Confluent、Ververica 等 |
表 1. Apache Spark 与 Apache Flink 对比。来源：Apache Spark 实时模式文档、Apache Flink 2.0 发布以及Flink CEP 文档。
Spark 在流处理方面比 Flink 更快吗？
在 Databricks 发布的基准测试中，Spark 实时模式在无状态工作上与 Flink 持平，并在有状态聚合和流-静态连接上具有更低的 p99 延迟。基准测试代码是公开的，使用源自客户的特征计算工作负载，以每秒 10,000 条记录运行 30 分钟，测量 Kafka 输入到输出的延迟。Databricks 将结果总结为比 Flink 快高达 92%。
| 工作负载 | Spark 实时模式 p99 | Apache Flink p99 |
|---|---|---|
| 无状态转换 | 3 毫秒 | 3 毫秒 |
| 有状态聚合 | 14 毫秒 | 45 毫秒 |
| 流-静态连接 | 9 毫秒 | 95 毫秒 |
如何解读这些数字：基准测试由 Databricks 运行。Spark 在 Databricks 上运行，Flink 在 AWS Managed Service for Apache Flink 1.18 上运行。结果比较了 Spark 的最差运行与 Flink 的最佳运行。请将其视为针对这些工作负载模式的证据，并在决定前测试你自己的管道。
生产结果也说明了同样的情况。MakeMyTrip考虑过 Flink，但选择了 Spark 实时模式以避免第二个引擎，并将 P50 延迟降至 44 毫秒，P99 从超过一分钟降至约 500 毫秒。Coinbase 和 DraftKings 也在生产环境中运行实时模式。关于该引擎如何实现这一点，请阅读突破微批障碍。
如何在 Spark 中获得类似 Flink 的延迟？
你改变触发器。实时模式是现有结构化流查询上的触发器，因此相同的代码可以在不同延迟层级之间移动，无需重写。
实时模式需要更新输出模式，并从 Kafka 或行级 foreach 接收器读取和写入。有状态算子随 Apache Spark 4.3 在开源中提供，并已在 Databricks 上正式可用。在 Databricks 上，它运行在经典计算或Lakeflow Spark 声明式管道中。完整支持矩阵请参阅实时模式参考。
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