Apache Spark vs Apache Flink: qual você deve usar?
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
Em benchmarks recentes da Databricks, o Spark Real-Time Mode igualou ou superou o Apache Flink na latência p99 para cargas de trabalho sem estado (stateless), de agregação e de junção. Embora o Flink continue sendo adequado para necessidades especializadas, como estados chaveados (keyed state) muito grandes ou processamento de eventos complexos, o Spark consolida-se como a escolha padrão para unificar batch, SQL, ML e streaming de baixa latência (em milissegundos) em um único engine.
* O Apache Spark é a escolha padrão para a maioria das equipes: um único engine executa batch, SQL, machine learning e streaming, agora com latência na casa dos milissegundos graças ao Real-Time Mode. * Em um benchmark da Databricks, o Spark Real-Time Mode igualou ou superou o Apache Flink na latência p99 para cargas de trabalho sem estado, de agregação e de junção. * O Flink continua apropriado para casos especializados, como estados chaveados muito grandes ou processamento de eventos complexos em uma plataforma Flink existente.