Spark 和 Flink 都是目前流行的大数据处理引擎，但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比：

1. 架构与核心概念

方面	Apache Spark	Apache Flink
计算模型	微批（Micro-Batch）为主，但支持结构化流（Structured Streaming）	原生流（True Streaming），基于事件驱动
处理方式	以 RDD、DataFrame/Dataset 作为核心抽象，支持批处理和流处理	以 DataStream 和 DataSet 作为核心抽象，主要针对流处理
编程模型	提供 RDD（低级API）、DataFrame、Dataset（高级API），并支持 SQL、机器学习、图计算	主要提供 DataStream API，支持 SQL、CEP（复杂事件处理）、机器学习

2. 流处理能力

方面	Apache Spark	Apache Flink
流处理架构	采用微批（Micro-Batch），数据按照小批次处理（Spark Streaming）	真正的流处理（True Streaming），逐条处理
吞吐量	高吞吐但延迟较高（秒级）	高吞吐且低延迟（毫秒级）
状态管理	依赖外部存储，如 HDFS、RocksDB，状态管理较弱	内置强大的状态管理，支持 RocksDB 等
容错机制	采用 RDD 机制进行重算，基于 Checkpoint + WAL（Write Ahead Log）	采用 Checkpoint + Savepoint，可高效恢复

总结：
Spark Streaming 适用于准实时（如日志分析、离线数据 ETL）任务。
Flink 适用于低延迟的实时计算（如金融风控、IoT 设备数据分析）。

3. 批处理能力

方面	Apache Spark	Apache Flink
计算模式	主要面向批处理，流计算是批计算的扩展	原生流计算，批计算通过流模式实现
性能	在大规模离线计算（如 ETL、数据仓库）方面更成熟	批处理能力也很强，但生态不如 Spark 丰富
优化	Catalyst 优化器 + Tungsten 计算引擎	Flink 自带优化器（基于 Volcano/CBO）

总结：
Spark 更擅长批处理任务，如大规模数据清洗、数据湖 ETL。
Flink 的批处理是基于流的，在低延迟的批计算（如增量更新）方面更有优势。

4. 生态

方面	Apache Spark	Apache Flink
SQL 支持	Spark SQL 成熟，兼容 Hive	Flink SQL 近年来发展较快，逐步接近 Spark SQL
机器学习	MLlib 和 MLflow 生态成熟	Flink AI 生态相对较弱
图计算	GraphX	Gelly，使用较少
社区和应用	业界应用广泛（Netflix、eBay、阿里巴巴等）	主要用于流计算场景（阿里巴巴、Uber、字节跳动等）

5. 应用场景

场景	Apache Spark	Apache Flink
离线数据分析	✅ 推荐（批处理能力强）	❌ 适用但不是最佳选择
实时流式计算	⭕ 适用（但延迟较高）	✅ 最佳选择（低延迟）
日志处理	✅ 适用	✅ 适用
机器学习	✅ Spark MLlib 生态完善	❌ 生态较弱
ETL 任务	✅ Databricks 提供完善支持	⭕ 适用但不如 Spark 生态完善
金融风控	⭕ 适用	✅ 推荐（低延迟）
物联网 IoT	⭕ 适用	✅ 推荐

6. 总结

适用场景	推荐引擎
离线数据处理（批处理）	Apache Spark
准实时数据处理	Apache Spark Structured Streaming
毫秒级流处理	Apache Flink
低延迟 ETL 任务	Apache Flink
大规模机器学习	Apache Spark

简单理解
Spark： 强在批处理，适合离线数据分析、ML、ETL。
Flink： 强在实时流处理，适合低延迟计算，如金融风控、IoT 监控。