Databricks 力推 Spark 实时模式，对标 Flink
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Databricks 力推 Spark 实时模式，对标 Flink
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AI 综述
Databricks 主张 Apache Spark 应成为大多数团队的默认引擎，称其实时模式将 Spark 流处理端到端延迟降至毫秒级，消除了团队引入 Apache Flink 的主要理由。在 Databricks 自己的基准测试中，每秒 10,000 条记录下，Spark 实时模式在无状态任务上与 Flink 持平，p99 均为 3 毫秒，并在有状态聚合（14 毫秒对 45 毫秒）和流-静态表连接（9 毫秒对 95 毫秒）上更快。 Databricks 仍列出了适合 Flink 的场景：超大规模键控状态、复杂事件处理和事件时间定时器。在这些场景中采用 Flink 通常意味着要在 Spark 之外再运行一个引擎。基准测试数据来自 Databricks，尚未经过独立验证。
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最新进展11月14日 00:00
Apache Spark 与 Apache Flink：你应该用哪个？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- Databricks BlogApache Spark 与 Apache Flink：你应该用哪个？
Databricks 认为，对大多数团队来说 Apache Spark 是更好的默认选择，因为 Real-Time Mode 将 Spark 流处理带到毫秒级端到端延迟，并消除了团队引入 Flink 的主要原因。在 Databricks 公布的每秒 10,000 条记录的基准测试中，Spark Real-Time Mode 在无状态工作上与 Flink 持平（p99 为 3 ms），并在有状态聚合（14 ms 对 45 ms）和流-静态连接（9 ms 对 95 ms）上胜出。Flink 仍适合超大规模键控状态、复杂事件处理和事件时间定时器，但采用它通常意味着要在 Spark 之外再运维一个引擎。
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