Apache Spark vs. Apache Flink: Was sollten Sie verwenden?
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In aktuellen Databricks-Benchmarks entsprach oder übertraf der Spark Real-Time Mode Apache Flink bei der p99-Latenz für zustandslose Workloads, Aggregationen und Joins. Während Flink für spezielle Anforderungen wie sehr große Keyed States oder Complex Event Processing geeignet bleibt, ist Spark die Standardwahl zur Vereinheitlichung von Batch, SQL, ML und Streaming mit Millisekunden-Latenz in einer einzigen Engine.
* Apache Spark ist die Standardwahl für die meisten Teams: Eine Engine führt Batch, SQL, maschinelles Lernen und Streaming aus – dank Real-Time Mode nun auch mit Millisekunden-Latenz. * In einem Databricks-Benchmark entsprach oder übertraf der Spark Real-Time Mode Apache Flink bei der p99-Latenz für zustandslose Workloads, Aggregationen und Joins. * Flink eignet sich nach wie vor für Spezialfälle wie sehr große Keyed States oder Complex Event Processing auf einer bestehenden Flink-Plattform.