如何选择Spark和Flink
对于以下场景 ， 你可以选择Spark 。
数据量非常大而且逻辑复杂的批数据处理 ， 并且对计算效率有较高要求（比如用大数据分析来构建推荐系统进行个性化推荐、广告定点投放等）；
基于历史数据的交互式查询 ， 要求响应较快；
基于实时数据流的数据处理 ， 延迟性要求在在数百毫秒到数秒之间 。
结语
【埃尔法哥哥且看新一代计算引擎Spark和Flink成王败寇，大数据时代】任何技术都不是孤立发展的 ， 大数据技术更是如此 。 放眼未来 ， 无论是Spark还是Flink ， 两者的发展重点都将是数据科学和平台API化 ， 使其生态系统越来越完善 。 亦或许 ， 会有更新的大数据处理引擎出现 ， 谁知道呢 。

• 埃尔法哥哥万物互联的5G时代，将会给我们的生活带来哪些变化？
• 埃尔法哥哥我学python的一点感受
• 埃尔法哥哥使用哪种编程语言的开发人员最幸福？
• 埃尔法哥哥vue移动端开发时，客户端如何判断当前设备是Android还是IOS
• 埃尔法哥哥还可以做扫地机器人啊，自动驾驶不做了
• 埃尔法哥哥短期内难以找到替代华为海思的客户，寒武纪交出上交所答卷
• 埃尔法哥哥人工智能与人类的未来
• 爱搞事的瑞哥哥5G最具性价比手机，华为再次发力！荣耀X10成为标杆
• 牛牛侃天下嫂子卖掉嫁妆养他，结果养出位超级富豪，父亲去世后哥哥辍学打工
• 埃尔法哥哥Arvind Krishna全球首秀，IBM新CEO