Databricks 力推 Spark 即時模式對抗 Flink
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Databricks 力推 Spark 即時模式對抗 Flink
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AI 綜述
Databricks 主張 Apache Spark 應成為多數團隊的預設引擎，表示其即時模式讓 Spark 串流達到毫秒級端到端延遲，並消除了團隊額外引入 Apache Flink 的主要理由。在 Databricks 自家每秒 10,000 筆記錄的基準測試中，Spark 即時模式在無狀態工作上以 3 毫秒 p99 與 Flink 持平，並在有狀態聚合（14 毫秒對 45 毫秒）與串流-靜態 join（9 毫秒對 95 毫秒）上更快。 Databricks 仍點名 Flink 適用的情境：極大的鍵控狀態、複雜事件處理與事件時間計時器。在這些情境採用 Flink 通常意味著要在 Spark 之外再跑一個引擎。基準測試數據來自 Databricks，尚未經獨立驗證。
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最新進展11月14日 00:00
Apache Spark 與 Apache Flink：該用哪一個？報導時間線
沿著報導，了解事件的不同側面。
11月14日
- Databricks BlogApache Spark 與 Apache Flink：該用哪一個？
Databricks 主張，對多數團隊而言 Apache Spark 是更好的預設選擇，因為 Real-Time Mode 讓 Spark 串流達到毫秒級端到端延遲，消除了團隊額外導入 Flink 的主要理由。在 Databricks 公布的每秒 10,000 筆基準測試中，Spark Real-Time Mode 在無狀態工作上與 Flink 相當（p99 為 3 毫秒），並在有狀態聚合（14 毫秒對 45 毫秒）與串流-靜態 join（9 毫秒對 95 毫秒）上勝過 Flink。Flink 仍適合極大的鍵控狀態、複雜事件處理與事件時間計時器，但採用它通常意味著要在 Spark 之外再維運一套引擎。
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