Apache Spark

适用场景

以批处理闻名，有专门用于机器学习的相关类库进行复杂的计算，有SparkSQL可以进行简单的交互式查询，也可以使用DataSet，RDD，DataFrame进行复杂的ETL操作。

关键词

• 处理数据量大
• 批计算
• 微批计算（可以理解成支持流计算）
• 机器学习（丰富的类库）
• SQL查询（操作简单）
• 内存计算（计算效率高，相对MapReduce而言）
• 内存开销大（通过SparkConf配置driver/executor参数，详见Spark内存管理模型，主要依赖于JVM进行内存回收）
• 抽象出了RDD进行操作，开发相对简单，又可以写比SQL复杂的ETL操作

社区活跃程度：非常活跃

近一年，2023.6至2024.6，大约每周70个commit左右

Apache Flink

适用场景

具有高吞吐量、低延迟、容错性强等特点。比如实时告警系统，日志实时分析，金融交易异常检测。

关键词

• 流计算（天生设计是为了进行流计算，不像Spark通过微批来实现流计算）
• 事件驱动，响应快
• 流批一体，通过统一的编程模型，可以实现开发一套代码，同时进行流处理、批处理
• 数据集成，Flink支持多种数据源，如Kafka，HDFS，Cassandra，ElasticSearch

社区活跃程度：活跃

近一年，2023.6至2024.6，大约每周30个commit左右

Apache Storm

适用场景

具有高吞吐量、低延迟、容错性强等特点。比如实时告警系统，日志实时分析，金融交易异常检测。

关键词

• 流计算，实时处理
• 可靠性和容错性，节点故障自动重启和恢复任务
• 水平扩展
• 数据集成，支持多种数据源，如Kafka，HDFS，Cassandra

社区活跃程度：不活跃

近一年，2023.6至2024.6，大约每周不到10个commit

Apache Beam

适用场景

beam侧重点是一种编程模型，编写一次，可以运行在不同的流批引擎，有点像Flink提供的流批一体能力。减轻了开发人员学习各个引擎的特点，调优方法，让开发人员聚焦于业务逻辑。如果更侧重于性能，那毫不犹豫地应该选择具体的引擎比如Spark，Flink。但如果是为了更加通用的实现业务逻辑，可以使用Beam，避免将大量时间花费对各个引擎的学习。

关键词

• 统一的编程模型：用于定义和执行大规模的数据处理任务。它旨在提供一种通用的编程接口，可以在不同的执行引擎上运行
• 批处理和流处理：提供统一的编程模型来处理有界和无界的数据集。
• 跨平台执行：Beam 的跨平台执行能力使得用户可以选择最适合其需求的执行引擎，并在不同执行引擎之间轻松迁移。
• 窗口化和触发器：Beam 的窗口化和触发器机制使得处理无界数据流更加灵活和高效，适用于实时数据处理和分析。

社区活跃程度：活跃

近一年，2023.6至2024.6，大约每周50个commit

总结

就以上介绍的4个框架来说。
如果要进行机器学习，毫不犹豫地选择Spark。
如果不需要流计算，或者流计算要求不高，可以使用Spark，比Flink发展更成熟。
如果业务场景明确需要流计算（实时，低延迟，高吞吐量），毫不犹豫地选择Flink。
如果想聚焦业务逻辑，对性能要求不高，可以使用Beam。
Storm几乎可以说完全被Flink超越了，社区活跃程度Flink远超过Storm。从性能上来看，可以见美团技术写的这篇博客（https://tech.meituan.com/2017/11/17/flink-benchmark.html）该篇文章对Flink和Storm进行了性能测试，从不同场景，数据量进行了测试。如果没有历史包袱，从头选择流处理框架，可以毫不犹豫地选择Flink。