spark和flink哪个更好入门

Spark Streaming和Flink都是当前流行的大数据处理框架，它们都能够进行实时数据处理，它们在设计原理、性能、稳定性等方面存在一些区别。

设计原理

1、Spark Streaming：基于Apache Spark的流处理框架，它将数据流划分为一系列连续的批处理作业，然后使用Spark引擎进行处理，这种设计使得Spark Streaming能够利用Spark的所有功能，包括MLlib、GraphX等。

2、Flink：是一个纯粹的流处理框架，它从源头开始就以流的方式进行数据处理，而不是像Spark Streaming那样将流转换为批处理，这使得Flink在处理实时数据时，能够更快地响应事件，并且更容易处理复杂的事件驱动逻辑。

性能

1、Spark Streaming：由于是基于批处理的，所以它的性能受到批处理大小和处理时间的影响，如果批处理大小设置得过大，或者处理时间过长，可能会导致数据延迟。

2、Flink：由于是纯粹的流处理框架，所以它的性能不受批处理大小和处理时间的影响，它能够在接收到数据的瞬间就开始处理，因此具有更低的延迟。

稳定性

1、Spark Streaming：由于是基于Spark的，所以它的稳定性取决于Spark的稳定性，Spark是一个非常成熟的框架，已经在许多大型项目中得到了验证。

2、Flink：虽然Flink是一个相对较新的框架，但是它的设计使其具有很高的稳定性，Flink支持Exactlyonce语义，这意味着即使在出现故障的情况下，也能保证每个事件只被处理一次。

易用性

1、Spark Streaming：由于是基于Spark的，所以它的API和Spark是一样的，对于已经熟悉Spark的用户来说，使用Spark Streaming会非常顺手。

2、Flink：虽然Flink的API设计得非常直观，但是由于它是一个新的框架，所以可能需要一些时间来学习。

社区支持

1、Spark Streaming：由于是基于Spark的，所以它的社区支持非常强大，无论是官方文档还是社区讨论，都非常丰富。

2、Flink：虽然Flink的社区相对较小，但是由于它的性能优势，越来越多的公司开始使用Flink，所以Flink的社区支持也在快速增长。

Spark Streaming和Flink各有优势，选择哪一个取决于你的具体需求，如果你需要一个成熟的、易于使用的框架，那么Spark Streaming可能是一个好选择，如果你需要处理大量的实时数据，并且对延迟有严格的要求，那么Flink可能更适合你。