Apache Spark vs Apache Flink : lequel choisir ?
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Lors de récents benchmarks Databricks, le Spark Real-Time Mode a égalé ou surpassé Apache Flink en matière de latence p99 pour les charges de travail sans état (stateless), d'agrégation et de jointure. Bien que Flink reste adapté à des besoins spécialisés tels que les états indexés de très grande taille ou le traitement d'événements complexes, Spark s'impose comme le choix par défaut pour unifier le batch, le SQL, le ML et le streaming à latence de l'ordre de la milliseconde dans un seul moteur.
* Apache Spark est le choix par défaut pour la plupart des équipes : un seul moteur exécute le batch, le SQL, le machine learning et le streaming, avec désormais une latence de l'ordre de la milliseconde grâce au Real-Time Mode. * Dans un benchmark Databricks, le Spark Real-Time Mode a égalé ou surpassé Apache Flink sur la latence p99 pour les charges de travail sans état, d'agrégation et de jointure. * Flink reste adapté à des cas spécialisés tels que les états indexés de très grande taille ou le traitement d'événements complexes sur une plateforme Flink existante.