SparkSQL、FlinkSQL与普通sql比较

Spark SQL和Flink SQL的核心对比分析：

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‌1. 设计理念‌

• ‌Spark SQL‌：以批处理为核心，流处理通过微批（Micro-batching）模拟实现，本质是离散化的流处理14。
• ‌Flink SQL‌：以流处理为核心，批处理被视为“有界流”的特例，实现真正的流批一体45。

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‌2. 处理模型‌

• ‌Spark SQL‌
  • 流处理依赖微批（如Structured Streaming），延迟通常在秒级16。
  • 窗口计算基于处理时间（Processing Time），对乱序数据支持较弱48。
• ‌Flink SQL‌
  • 事件驱动模型，支持毫秒级延迟和精确的事件时间（Event Time）处理14。
  • 内置状态管理，支持乱序数据和水位线（Watermark）机制411。

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‌3. SQL优化与执行‌

• ‌Spark SQL‌
  • 依赖Catalyst优化器，逻辑计划转换为物理计划后生成RDD执行79。
  • 对批处理优化更成熟，但流处理优化受限微批模型68。
• ‌Flink SQL‌
  • 基于Calcite优化器，流批统一优化，支持动态表（Dynamic Table）概念29。
  • 流式Join和窗口操作更高效，如支持双流Join和会话窗口410。

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