Spark と Flink はどちらもストリーム処理フレームワークですが、設計概念が若干異なります。
Spark は、バッチおよびリアルタイムのデータ処理のためのメモリベースの分散コンピューティング フレームワークです。使いやすく、高速で、スケーラブルで柔軟です。Spark はタスクのスケジューリングに DAG (有向非巡回グラフ) を使用し、RDD (Resilient Distributed Dataset) を通じてデータをフォールトトレラントにすることができます。ただし、Spark の低レイテンシーと永続ストレージのサポートは比較的弱いです。
Flink は、主にリアルタイム ストリーム データ処理とバッチ処理に使用される分散ストリーム処理エンジンです。Spark とは異なり、Flink はストリーム処理にイベント時間ベースのウィンドウ処理と状態管理を使用し、より正確な結果計算と優れたフォールト トレランスを実現します。さらに、Flink は、低遅延と高信頼性を目的とした長時間実行のストリーミング アプリケーションをサポートします。
一般に、Spark は高速なスケーラビリティを必要とする大規模なデータ処理タスクに適しており、Flink は高スループットと低遅延を処理する必要があるリアルタイム データ処理タスクに適しています。