Flink能否取代Spark？Spark和Flink对比分析

在近几年的大数据处理当中，流式计算的重要性被越来越多地提到，流式计算在大数据实时分析上，具备极大的优势，而其代表性的两个计算框架Flink和Spark也常常被拿出来做比较，甚至一度传出Flink将取代Spark的说法。那么Flink能否取代Spark？看看下面的Spark和Flink对比分析就知道了。

在Flink普及之前，大数据计算框架的竞争，主要是Hadoop和Spark，但是确实，Spark的计算框架相比Hadoop的MapReduce有了极大的提升，所以Spark后来居上，在市场上越来越具有竞争力。


而在Spark之后，新的竞争对手Flink出现了。同样是基于流式计算问题的解决，Spark和Flink有着不同的表现。当Spark早期用户在实时流处理等场景中面临可用性问题时，Flink提供了一个支持各种场景的高级流处理引擎，也因此造就了Flink的竞争优势。

对比两者，在数据模型和处理模型上，Spark使用弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD），RDD通常用与分布式共享内存或完全虚拟化，减少大量不必要的输入和输出，大大提升运行效率。而Flink，基本数据模型由数据流组成，例如事件序列。Flink定义数据流是没有边界的，有边界的有限流，则是批处理，从而实现了批处理和流处理功能的快速实现。

在数据处理场景上，除批处理之外，Spark还支持实时数据流处理、交互查询、机器学习和图形计算等场景。Spark本质上是一个基于内存的批处理程序。

Flink在机器学习和图形计算方面，与Spark相差不大。但是值得注意的是，Flink的低级API可以单独使用Flink集群来实现一些数据驱动的分布式服务。企业可以使用Flink集群来实现社交网络、网络爬虫和其他服务。

那么Flink能否取代Spark？其实从目前的趋势来看，两者各自有各自的优势，在不同的平台开发当中，基于不同的业务场景，能够完成各自的任务，谁取代谁，还要看未来的发展。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训班课程，更多详情可联系客服了解！