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专注在大数据分布式计算、数据库及存储领域，拥有13+年大数据引擎、数据仓库、宽表引擎、平台研发经验，6年云智能大数据产品技术一号位经验，10年技术团队管理经验；云智能技术架构/云布道师； 研发阿里历代的大数据技术产品包括ODPS、DLA、ADB，最近五年主导宽表引擎研发、DLA、ADB湖仓研发；
经过10年的发展，通用计算引擎的区别如上图。
spark与flink最大的区别就是计算模型，spark是RDD，flink是cycllc dataflows
从支持实时的角度，flink延迟更低。机器学习角度，flink可以对迭代的结果做裁剪，shuffle量减少。其它的实现方面都是类似，codegen、cbo、off-heap、dataset api、shuffle虽然spark不支持push base，但支持也是可以的。
另外：
- 80%的业务场景用spark基本都可以搞定
- spark的社区活跃度比flink强很多，生态更加丰富。
两者都有超越现在，勇闯高峰的想法。
2019-07-17 20:03:00赞同 展开评论 打赏
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