2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。

最近Spark社区，来自Databricks、NVIDIA、Google以及阿里巴巴的工程师们正在为Apache Spark 3.0添加原生的GPU调度支持，参考（SPARK-24615和SPARK-24579）该方案将填补了Spark在GPU资源的任务调度方面的空白，极大扩展了Spark在深度学习、信号处理的应用场景。

与此同时，2019年1月底，阿里巴巴内部版本Blink正式开源！一石激起千层浪，Blink开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由Spark独领风骚，瞬间成为两强争霸的时代。那么未来Spark和Blink的发展会碰撞出什么样的火花？谁会成为大数据实时计算领域最亮的那颗星？

我们接下来看看Spark和Flink各自的优劣和主要区别。

底层机制

Spark的数据模型是弹性分布式数据集 RDD(Resilient Distributed Dattsets)，这个内存数据结构使得spark可以通过固定内存做大批量计算。初期的Spark Streaming是通过将数据流转成批(micro-batches)，即收集一段时间(time-window)内到达的所有数据，并在其上进行常规批处，所以严格意义上，还不能算作流式处理。但是Spark从2.x版本开始推出基于 Continuous Processing Mode的 Structured Streaming，支持按事件时间处理和端到端的一致性，但是在功能上还有一些缺陷，比如对端到端的exactl