Apache Flink vs Apache Spark: Wichtige Unterschiede und wann welches Tool passt

Umfassender Vergleich von Funktionen, Preisen und Metriken

Wichtige Unterschiede

Vergleiche Apache Flink und Apache Spark nach Funktionen, Preisen, Integrationen und Community-Metriken. Apache Flink / Apache Spark.

Funktion

Apache Flink

Data Processing

Apache Spark

Data Processing

Nebeneinanderstellung von Entwicklerwerkzeugen
Stream processing framework
Unified analytics engine for large-scale data processing
GitHub-Sterne
⭐ 25.980
⭐ 43.233
Mitwirkende
👥 2.096
👥 3.432
Preise
✓ Kostenlos
Enterprise: Contact sales
✓ Kostenlos
Enterprise: Contact sales
Sprachen
Java
Scala
Funktionen
  • Big Data
  • Flink
  • Java
  • Python
  • Scala
  • Big Data
  • Java
  • Jdbc
  • Python
  • R
Integrationen
Keine Integrationen aufgeführt
Keine Integrationen aufgeführt
Momentum-Bewertung
79/100 (stable)
79/100 (stable)
Community-Gesundheit
68/100 (moderate)
91/100 (excellent)
Reifegrad-Index
82/100 (established)
90/100 (mature)
Innovations-Bewertung
76/100 (innovative)
91/100 (pioneering)
Risiko-Bewertung (higher is safer)
87/100 (minimal)
94/100 (minimal)
Entwicklererfahrung
68/100 (fair)
80/100 (good)
Links

Apache Flink Stärken

Apache Spark Stärken

  • ✓ Beliebter (43.233 Sterne)
  • ✓ Größere Community (3.432 mitwirkende)

Wann Apache Flink vs Apache Spark sinnvoll ist

Nutze Apache Flink, wenn die Starken besser zu deinem Stack und Team passen, und wahl Apache Spark, wenn Okosystem, Integrationen oder Kostenprofil besser passen.

Datenquelle: GitHub API

Zuletzt aktualisiert: 5/5/2026