作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、移动互联网和物联网等新型经济社会形态的发展，海量的数据在不断涌现。如何高效地处理海量数据并进行有效的分析成为当今IT行业面临的重要课题之一。而对于数据处理框架来说，Apache Spark和Apache Flink都是目前最主流的开源框架，拥有丰富的数据处理功能。因此本文将比较Spark Streaming和Flink Stream SQL，并从两者的优缺点出发，阐述它们之间的区别，并展望其未来的发展方向。
2.基本概念及术语说明
Apache Spark
Apache Spark是由加州大学伯克利分校AMPLab开发的开源大数据集群计算框架。它提供高容错性、易用性、可靠性以及高性能等多方面的特性，可以用于快速迭代式数据处理。Spark被设计成一个统一的计算引擎，可以用来支持批处理(batch processing)、交互式查询(interactive querying)，机器学习(machine learning)等应用场景。Spark具有以下特征：
并行计算能力：Spark采用了基于数据的并行计算机制，能够将复杂的任务切割成多个并行线程，并利用所有计算资源实现更快的执行速度。
易用性：Spark提供了Python、Java、Scala等多种语言的API接口，用户可以通过这些接口轻松地完成对数据的处理。
可扩展性：Spark支持集群间的动态资源分配，允许用户通过增加或减少集群中的节点来实现对计算资源的弹性扩缩容。
HDFS支持：Spark可以使用HDFS作为分布式文件系统，并直接读取或写入HDFS上的数据集。
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