Apache Spark vs Apache Flink

💡 Flink traite événement par événement avec une latence de l'ordre de la milliseconde. Spark Streaming fonctionne en micro-batches (latence de quelques secondes au minimum).

💡 Spark domine le batch grâce à son optimiseur Catalyst et son exécution en mémoire. Flink gère le batch mais ce n'est pas son point fort.

💡 PySpark est maîtrisé par la plupart des data engineers. L'API Flink DataStream est plus complexe, notamment pour la gestion des états et des fenêtres temporelles.

💡 Flink excelle sur la gestion d'état distribué avec ses checkpoints et savepoints. Spark nécessite des solutions externes pour un état persistant fiable en streaming.

💡 Spark s'intègre nativement avec Delta Lake, MLlib, GraphX, Databricks, et tous les cloud providers. L'écosystème Flink est plus restreint mais en croissance.

💡 Les deux offrent une haute tolérance aux pannes. Flink garantit un traitement exactly-once natif pour le streaming, ce que Spark atteint avec plus de configuration.

Documentation officielle

Docs, changelogs et benchmarks publiés par les éditeurs.

Communauté data

Retours de praticiens sur Reddit (r/dataengineering), Stack Overflow, GitHub Issues.

Benchmarks publics

TPC-H, TPC-DS, ClickBench et comparaisons indépendantes publiées depuis 2023.

Expérience terrain

Témoignages et post-mortems d'équipes data en production (blogs tech, conférences).