Apache Spark是由Apache软件开发的开源集群框架，Apache Spark运算效率非常快，可以用于大规模的数据处理，也支持流式计算；因此，现有大多数据技术领域的处理工具都升级到Spark计算框架。Apache Flink是一个面向流式计算的的开源框架，在分布式应用程序中实现高可用性、高性能、稳定性和准确性。Apache Flink在流数据引擎中提供低延迟、高吞吐量，在数据引擎或机器故障的情况下提供容错机制。

更多关于Apache Spark和Apache Flink的细节:

• Spark是Apache软件基金会开发的一个开源集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校开发，后来捐赠给Apache基金会使其开源。

• Apache Flink是Apache软件基金会开发的开源软件框架。Flink的核心组件是一个用Java和Scala编写的分布式流和数据处理引擎。

• Apache Spark速度非常快，可以用于大规模数据处理，这在当今发展非常迅速。它已经成为大数据技术领域中许多现有的大规模数据处理工具的替代品。

• 在Hadoop环境中，使用Apache Spark运行程序的速度比Map Reduce作业快100倍，这一点更可取。

Apache Spark和Apache Flink之间的主要区别：

1、Spark是一组应用程序编程接口(api)，在所有现有的Hadoop相关项目中超过30个。Apache Flink之前是一个名为Stratosphere的研究项目，在其创建者将其名称改为Flink之前。

2、Spark提供Java、Python、Scala、R等不同编程语言的高级api。2014年Apache Flink被Apache项目组接受为Apache孵化器项目。

3、Spark具有核心特性，如Spark core、Spark SQL、MLib(机器库)、GraphX(用于图形处理)和Spark流，而Flink用于通过迭代集合执行循环和迭代过程。

4、Apache Spark和Apache Flink都是大数据环境中的通用流数据或数据处理平台。针对大规模数据，可以使用Spark集群模式对不同集群上的数据进行流式处理和批处理，以实现快速并行处理。

5、Spark集群模式将使应用程序作为集群中的单个进程运行。Flink是一个强大的高性能工具，用于批处理作业和作业调度过程。

6、Spark集群的组件是驱动程序管理器、驱动程序和工作节点。Flink的另一个特性是良好的兼容性模式，可以支持不同的Apache项目，比如Apache Storm和Mapreduce任务，以提高数据处理性能。

7、Spark提供了不同类型的集群管理器，比如HADOOP Yarn集群管理器、独立模式、Apache Mesos(一种通用集群管理器)和Kubernetes(一种用于自动化部署的开源实验系统)。与Spark不同的核心组件相比，Flink只有一个数据处理引擎。

8、Spark集群组件函数在工作节点中有任务、缓存和执行器，其中集群管理器可以有多个工作节点。Flink架构的工作方式是不必每次都打开和关闭流。

9、Spark和Flink具有内存管理功能。当节点耗尽内存但具有容错能力时，Spark会崩溃节点。Flink有一种不同的内存管理方法。当内存耗尽时，Flink写到磁盘。

10、Apache Spark和Apache Flink都与LinkedIn开发的Apache Kafka项目合作，后者也是一个强大的数据流应用程序，具有很高的容错性。

11、Spark可以在驻留在其中的不同应用程序中共享内存，而Flink具有显式内存管理，可以防止Apache Spark中偶尔出现的峰值。

12、Spark具有更多的配置属性，而Flink具有更少的配置属性。

13、Flink可以近似批处理技术，Spark拥有统一的引擎，可以通过连接到许多其他集群管理器和存储平台或服务器，在Hadoop上独立运行。

14、在触发作业时，Apache Spark的网络使用在作业开始时较少，这会导致作业执行中的一些延迟。Apache Flink从一开始就使用网络，这表明Flink有效地使用了它的资源。

15、Apache Spark中的资源利用率越低，生产效率就越低，而在Apache Flink中，资源利用率有效地提高了生产效率，获得了更好的结果。

下面是Apache Spark和Apache Flink之间的8个比较:

结论

两者都是通用数据流处理应用程序，它们提供的API以及体系结构和核心组件是不同的。Spark有多个核心组件来执行不同的应用程序需求，而Flink只有数据流和处理能力。

根据业务需求，可以选择软件框架，Spark已经存在了几年，而Flink目前在业界正在逐步发展，Apache Flink有可能超越Apache Spark。

To integrate with multiple frameworks Spark is rather preferred compared to Flink in order to support multiple applications in a distributed environment.

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