1.2.1 与 Spark Streaming 差异

文档摘要

1.2.1 与 Spark Streaming 差异在流式计算的演进长河中，Spark Streaming 曾如一座灯塔，照亮了大数据实时处理的早期航道；而 Flink，则像一柄淬火千次的锋刃，在毫秒级低延迟、状态一致性与事件时间语义的锻造炉中反复锤炼，最终劈开微批处理的厚重壁垒。今天，当我们站在 2024 年回望——不是以教科书式的俯视姿态，而是以一位刚在生产环境里为一个关键链路调通偏移、修复线程泄漏、并亲手将 Spark Streaming 的迁移至 Flink 的工程师视角——我们谈论“Flink 与 Spark Streaming 差异”，就绝非比较两个框架的文档特性表，而是直面：当数据以每秒百万事件的速度涌来，当业务要求端到端 exactly-once 且延迟 <