自从flik成熟之后，spak是否慢慢成为鸡肋？

问：自从flink成熟之后，spark是否慢慢成为鸡肋？

Apache Flink 和 Apache Spark 都是目前流行的大数据处理框架，它们都具有很好的性能和扩展性，但两者的设计目标、架构和使用场景都有所不同。

Spark 最初是为批量数据处理而设计的，随着时间的推移，Spark 又引入了实时数据处理的组件 Spark Streaming，但是实时处理并不是 Spark 的强项。而 Flink 的核心目标就是流式数据处理，因此在实时数据处理、事件驱动型应用和状态处理等场景下表现更加出色。另外，Flink 支持精确的一次性语义和高可用性，这使得 Flink 更加适合需要强一致性和高可靠性的应用。

尽管 Flink 在一些场景下比 Spark 更加优秀，但是 Spark 仍然是一个非常流行的大数据处理框架，被广泛应用于各种场景。此外，Spark 也在不断地发展和更新，为用户提供更好的功能和性能。

因此，可以说 Flink 和 Spark 都有自己的优点和适用场景，并不存在哪个框架一定比另一个框架更好。根据具体的场景需求和数据特点，选择合适的框架进行开发和部署才是最重要的。

spark虽然完成的功能较多，但是每一个功能都做的不太好，每个功能组件都有更好更成熟的Hadoop生态圈组件替代。如下：spark批处理：flink，mapreduce.相对来说spark批处理的优势还是比较大的，这是它的强项。spark sql:hive,flink sql可以替代。批处理的spark SQL这是它的强项spark streaming:flink实时流计算，flink实时SQLspark ml:flink mlgraphx现在不太成熟！flink批流通一，把批处理理看作流式处理的特例，架构、理论比spark先进太多。感觉spark越来越鸡肋了!