Akka Stream vs Spark Stream

Question

使用akka stream vs spark stream进行流处理有什么优势/劣势？比如，内置背压，性能，容错，内置转换，灵活性等。我不是要求akka vs spark pros / cons严格的流媒体组件。另外，我并不是要求引擎框架架构的差异。

Answer 1

Akka Streams和Spark流来自两个不同的土地。不要让 “stream” 这个词混淆你。

Akka流实现了一种称为反应式清单的功能，它可以很好地实现真正的低延迟，并且可以让很多运营商轻松地在流上编写声明性转换。有关详情，请参阅https://doc.akka.io/docs/akka/2.5.4/scala/stream/stream-introduction.html#motivation。

Spark Streaming又名结构化流媒体从2.2开始仍然是一种处理大量数据（大数据）的微批处理方法。收集事件，然后每隔几秒钟小批量地定期处理。

Akka流基本上不是分布式的，不会跨群集扩展，不像Spark.Akka流使用Akka的actor模型来实现并发。

Akka streams是一个工具包，Spark是一个框架。 PS：即使我几个月前也有同样的问题。花了一段时间才得到我的答案。希望它有所帮助。