Spark 与 Flink 设计相似性分析：快速上手另一种大数据计算引擎
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Apache Spark 和 Apache Flink 是当前最主流的分布式计算引擎，二者都支持批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing），在 API 设计、执行架构和任务调度等方面存在诸多相似之处。网上的教程很多都是在比较两者的差别，那强哥今天进来说说他们的相似点。如果开发者已经熟悉其中之一，可以通过类比快速上手另一个。
本文将重点分析 架构组件 的相似性，并从 API 设计、流批处理逻辑 等角度对比 Spark 和 Flink，帮助开发者快速理解和迁移。
1. 架构组件对比
Spark 和 Flink 的架构设计有许多共同点，比如都采用了 主从结构（Master-Slave），都具备 任务调度、资源管理、数据存储和计算执行 等核心组件。但两者在 执行模式、调度策略、资源管理方式 上有所不同。
1.1 整体架构对比
| 组件 | Spark | Flink |
|---|---|---|
| 集群管理 | Spark Standalone / YARN / Kubernetes / Mesos | Flink Standalone / YARN / Kubernetes |
| 主节点 | Driver（应用程序主控） | JobManager（任务调度与协调） |
| 工作节点 | Executor（执行任务的计算节点） | TaskManager（执行 Task 的工作节点） |
| 任务调度 | 基于 DAG 计算图，Stage 划分 Task 并调度执行 | 事件驱动的流式任务调度，Pipeline 计算图 |
| 存储系统 | HDFS / S3 / Delta Lake | HDFS / S3 / RocksDB（状态存储） |
两者的架构在 主从架构、任务调度方式、资源管理 上存在明显的类比关系，我们逐一拆解其核心组件。
spark架构图：
flink架构图：
1.2 组件详细解析
（1）主控节点（Master）
| Spark Driver | Flink JobManager |
|---|---|
| 负责解析 Spark 应用程序，构建 DAG 任务执行图 | 负责解析 Flink 作业，构建 Streaming 计算图 |
| 任务按照 Stage 进行划分，每个 Stage 内部有多个 Task | 任务按照 Operator 进行划分，每个 Operator 可以并行执行多个 Task |
| 任务调度依赖 YARN/Kubernetes 或 Spark Standalone | 任务调度由 JobManager 直接管理 |
| 资源分配方式：Driver 向集群请求 Executor | 资源分配方式：JobManager 请求 TaskManager |
核心区别：
- Spark 的 Driver 是单点的，任务执行的 DAG 依赖 Driver 维护，如果 Driver 挂掉，任务失败。
- Flink 的 JobManager 支持高可用（HA）模式，可主备切换，不会因主控故障导致任务失败。
（2）计算执行节点（Worker）
| Spark Executor | Flink TaskManager |
|---|---|
| 每个 Executor 运行多个 Task，Task 共享 Executor 进程 | 每个 TaskManager 运行多个 Task Slot，每个 Task Slot 承载一个 Task |
| 任务以 RDD 形式存储在内存中，默认情况下不会持久化状态 | 任务可以管理状态，存储在 RocksDB 等存储引擎中 |
| 计算任务在 Executor 内部进行批处理 | 计算任务在 TaskManager 内部进行流式计算 |
| 如果 Executor 挂掉，该 Executor 上的 Task 需要重新调度 | TaskManager 支持故障恢复，状态可自动回放 |
（3）任务调度
| Spark DAG 调度 | Flink Streaming Graph 调度 |
|---|---|
| 任务被拆分为多个 Stage，每个 Stage 内部执行多个 Task | 任务被拆分为 Operator，每个 Operator 由多个 Task 组成 |
| Task 之间的数据传输是基于 Shuffle 的 | Task 之间的数据传输是流式传输 |
| 任务执行是 批处理优先，流处理采用微批（Micro-batch）方式 | 任务执行是 流处理优先，事件驱动（Event-driven） |
| Stage 执行完毕后，下一 Stage 才能执行 | Operator 之间可以持续流动，不需要等待批次结束 |
2. API 设计对比：DataFrame / DataSet
Spark 和 Flink 都提供了高层级的 Table API & SQL，以及低层级的 DataFrame / DataSet / DataStream API。
示例对比
Spark DataFrame API 示例
val spark = SparkSession.builder().appName("SparkExample").getOrCreate()
val df = spark.read.json("data.json")
df.select("name", "age").filter($"age" > 18).show()
Flink Table API 示例
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = BatchTableEnvironment.create(env)
val table = tableEnv.readJson("data.json")
table.select("name", "age").filter($"age" > 18).execute()
3. 流批处理逻辑对比
Spark 和 Flink 都支持批处理和流处理，但执行方式不同：
- Spark 的流处理基于微批（Micro-Batch），每隔一定时间处理一批数据。
- Flink 是真正的流处理（Event-driven），每条数据到达就立即处理。
示例对比
Spark Structured Streaming
val spark = SparkSession.builder().appName("StreamExample").getOrCreate()
val streamDF = spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "topic").load()
streamDF.writeStream.outputMode("append").format("console").start()
Flink DataStream
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), props))
stream.print()
env.execute()
4. 结论
| 对比维度 | Spark | Flink |
|---|---|---|
| 批处理 | RDD / DataFrame / Dataset | DataSet / Table API |
| 流处理 | Structured Streaming（微批） | DataStream（事件驱动） |
| 计算模型 | DAG 任务执行 | Pipeline 任务执行 |
| 时间处理 | 主要基于 Processing Time | 支持 Event Time & Processing Time |
| 状态管理 | 依赖外部存储（如 HDFS, Delta Lake） | 内置 RocksDB 状态存储 |
如果你已经掌握 Spark：
- 可以用 Flink Table API 处理批任务，类似 Spark SQL。
- Flink DataStream 需要适应事件驱动模式，但 API 设计很类似。
- 架构组件（Driver / JobManager, Executor / TaskManager）有明显对应关系，学习曲线较低。
总的来说，Spark 更适合批处理，Flink 更擅长流处理。二者 API 设计相似，掌握一个后，迁移到另一个并不困难！