Spark
Streaming与Flink性能比较
Spark
Streaming和Flink在编程模型和任务调度上有明显的区别。Spark
Streaming是基于微批处理的模型，它需要指定批处理的时间，每次运行job时处理一个批次的数据。相比之下，Flink是基于事件驱动的模型，事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。
在时间机制方面，Spark
Streaming和
Flink也有所不同。Spark
Streaming使用的是处理时间（processing
time），即数据到达Spark
Streaming的时间，这可能导致延迟较高。而Flink支持多种时间概念，如事件时间（event
time）、处理时间和注入时间，其中事件时间使得Flink能够提供更低的延迟。
在集成Kafka方面，Flink提供了更细粒度的控制，可以设置批处理大小和超时时间，从而实现真正的事件驱动处理。而Spark
Streaming在与Kafka结合时，通常采用基于receiverdstream或基于directdstream的模式，前者已取消，企业中通常采用基于directDstream的模式。
在实际性能上，有测试表明，Flink在处理速度上优于Spark
Streaming。例如，一篇文章通过写入Kafka一个时间戳，然后分别使用Spark的StructuredStreaming和Flink消费这些时间戳，并计算耗时，结果显示Flink的处理速度更快。
Flink提供了一种轻量级的分布式快照技术（Snapshot），实现容错机制，并支持exactlyonce语义，这意味着在发生故障时，Flink能够精确地恢复到故障发生前的状态。而Spark
Streaming的容错机制相对较为简单，主要依赖于输出端的幂等性。
Flink可以方便地使用文件后端实现大状态管理，但频繁的发生可能会引发一些问题。而Spark
Streaming可以灵活地使用第三方接口，如Alluxio等，来进行状态管理。
综上所述，Spark
Streaming和Flink在编程模型、任务调度、时间机制、Kafka集成、容错机制和一致性语义以及状态管理等方面都有所不同。在选择框架时，应根据具体的业务场景和需求来决定哪一个更适合。
