大数据流处理与实时分析:Spark Streaming和Flink Stream SQL的对比与选择

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、移动互联网和物联网等新型经济社会形态的发展，海量的数据在不断涌现。如何高效地处理海量数据并进行有效的分析成为当今IT行业面临的重要课题之一。而对于数据处理框架来说，Apache Spark和Apache Flink都是目前最主流的开源框架，拥有丰富的数据处理功能。因此本文将比较Spark Streaming和Flink Stream SQL，并从两者的优缺点出发，阐述它们之间的区别，并展望其未来的发展方向。

2.基本概念及术语说明

Apache Spark

Apache Spark是由加州大学伯克利分校AMPLab开发的开源大数据集群计算框架。它提供高容错性、易用性、可靠性以及高性能等多方面的特性，可以用于快速迭代式数据处理。Spark被设计成一个统一的计算引擎，可以用来支持批处理(batch processing)、交互式查询(interactive querying)，机器学习(machine learning)等应用场景。Spark具有以下特征：

1. 并行计算能力：Spark采用了基于数据的并行计算机制，能够将复杂的任务切割成多个并行线程，并利用所有计算资源实现更快的执行速度。

2. 易用性：Spark提供