Hadoop是一个基于Apache的开源框架，用Java编写。它是著名的大数据工具之一，使用其文件系统HDFS(Hadoop分布式文件系统)提供分布式存储功能，并使用Map-Reduce编程模型进行分布式处理。Hadoop使用一个商品硬件集群来存储和运行应用程序。由于Hadoop使用分布式计算模型来处理大数据。它还提供了很多功能，以提高其功率。Hadoop提供低成本、容错性、可扩展性、速度、数据定位、高可用性等。Hadoop生态系统也非常大，它提供了许多其他工具，在Hadoop的基础上工作，使其具有很高的功能。
Spark是一个开源的处理引擎，是为了方便分析操作而设计的。它是一个集群计算平台，被设计为快速并为一般用途而制造。Spark的设计涵盖了各种批处理应用、机器学习、流式数据处理和互动查询。Apache Spark提供了内存处理等功能，一个强大的处理引擎附带了一个紧密集成的组件，这使得它很高效。Spark Streaming有一个用于流处理的高级库。
Flink也是一个开源的流处理框架，在Apache许可下。Apache Flink用于分布式和高性能的数据流应用。它还支持其他处理方式，如图形处理、批处理和机器学习的迭代处理等。但它主要以流处理而闻名。现在，我们可能会有这样的疑问：所有这些处理也可以用Spark来完成，那么为什么我们需要Flink。答案是，Flink被认为是下一代流处理引擎，从速度上来说，比Spark和Hadoop都快。如果Hadoop是2G，Spark是3G，那么Flink将是大数据处理的4G。Flink还为我们提供了低延迟和高吞吐量的应用。
下面是Hadoop、Spark和Flink之间的区别对比表 –
| 比较项 | Apache Hadoop | Apache Spark | Apache Flink |
|---|---|---|---|
| 数据处理 | Hadoop主要是为批处理而设计的，在处理大型数据集时非常有效。 | 它支持批处理，也支持流处理。 | 它同时支持批处理和流处理。Flink还为批处理和流处理提供了单一的运行时间。 |
| 流引擎 | 它一次将完整的数据集作为输入并产生输出。 | 在微批中处理数据流。 | 真正的流引擎使用流的工作负载：流、微批、SQL、批。 |
| 数据流 | 数据流不包含任何循环。支持线性数据流。 | Spark支持循环数据流，并将其表示为(DAG)直接非循环图。 | Flink在运行时使用受控的循环依赖图，它有效地体现了ML算法。 |
| 计算模型 | Hadoop Map-Reduce支持面向批次的模型。 | 它支持微批处理的计算模型。 | Flink支持基于操作者的连续流模型。 |
| 性能 | 比Spark和Flink慢。 | 比Hadoop多，比Flink少。 | 性能是这三者中最高的。 |
| 内存管理 | 可配置的内存管理支持动态或静态的管理。 | Spark的最新版本有自动内存管理。 | 支持自动内存管理 |
| 容错性 | 使用复制机制具有高度的容错性。 | Spark RDD通过血统提供容错。 | 容错是基于Chandy-Lamport分布式快照的结果，具有高吞吐量。 |
| 可扩展性 | 高度可扩展，可以扩展到数万个节点。 | 高度的可扩展性。 | 它也是高度可扩展的。 |
| 迭代处理 | 不支持迭代处理。 | 支持迭代处理 | 在其流式结构的帮助下迭代数据。 |
| 支持的语言 | Java、C、C++、Python、Perl、groovy、Ruby等。 | Java、Python、R、Scala。 | Java, Python, R, Scala. |
| 成本 | 使用商品硬件，价格较低，需要大量的RAM，所以成本相对较高。 | Apache Flink也需要大量的RAM，所以成本相对较高。 | |
| 抽象性 | 在Map-Reduce中没有抽象性。 | Spark RDD抽象 | Flink支持批处理和DataStreams的数据集抽象。 |
| SQL支持 | 用户可以使用Apache Hive运行SQL查询。 | 用户可以使用Spark-SQL运行SQL查询。它还支持Hive for SQL。 | Flink支持类似于SQL表达式的Table-API。Apache基金会正在计划在其未来的版本中加入SQL接口。 |
| 缓存 | Map-Reduce不能缓存数据。 | 它可以在内存中缓存数据 | Flink也可以在内存中缓存数据。 |
| 硬件要求 | 在不太昂贵的商品硬件上运行良好。 | 它也需要高水平的硬件。 | Apache Flink也需要高级别的硬件 |
| 机器学习 | Apache Mahout被用于ML。 | Spark在实现ML算法方面非常强大，它有自己的ML库。 | Flink的FlinkML库被用于ML的实现。 |
| 代码行数 | Hadoop 2.0有1,20000行的代码。 | 20000行的代码中开发。 | 它是用Scala和Java开发的，所以代码行数比Hadoop少。 |
| 高可用性 | 在高可用性模式下可配置。 | 可在高可用性模式下配置。 | 可在高可用性模式下配置。 |
| Amazon S3连接器 | 提供对Amazon S3连接器的支持。 | 提供对Amazon S3连接器的支持。 | 提供对Amazon S3连接器的支持。 |
| Backpressure Handing | Hadoop通过手动配置处理背压。 | Spark也通过手动配置处理背压。 | Apache Flink通过系统架构隐式处理背压。 |
| 窗口标准 | Hadoop没有任何窗口标准，因为它不支持流。 | Spark有基于时间的窗口标准。 | Flink有基于记录的Flink窗口标准。 |
| Apache许可证 | Apache License 2 | Apache License 2 | Apache License 2. |