关于问题自从 flink 成熟之后，spark 是否慢慢成为鸡肋？一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【xumaster】的最佳回答：
Spark 和 Flink 都是大数据处理领域的重要工具。它们都有着自己的优点和适用场景。
Spark 最初是基于 Hadoop MapReduce 的批处理框架，但是它迅速成为了一个具有流处理和机器学习等功能的全栈大数据处理平台。Spark 的优点是它拥有一个庞大的生态系统，支持多种编程语言，具有灵活的扩展性，能够快速处理大量数据，并且有着良好的用户社区支持。
Flink 是一种分布式流处理框架，它具有低延迟、高吞吐量和高可靠性等特点。Flink 的优点是它能够提供精确一次的状态管理，能够处理流式和批处理任务，具有高可扩展性和可维护性，并且支持多种数据源和格式。
虽然 Flink 在流处理方面表现出色，但 Spark 在大数据处理领域仍然有其重要性。事实上，Spark 3.0 的发布带来了对机器学习、图处理和流处理的增强功能，这使得 Spark 在这些领域的表现更加出色。此外，Spark 还有着庞大的用户社区和生态系统支持，这使得它在商业和学术领域中得到广泛应用。
因此，从整体来看，Spark 和 Flink 都是在大数据处理领域有重要作用的工具。选择哪个框架需要根据具体需求和场景来决定，而不是简单地认为 Spark 已经成为了鸡肋。
【2】、来自网友【软件新视界】的最佳回答：
尽管 Flink 等新一代分布式计算框架在某些方面已经成熟，并且在某些情况下可能比 Spark 更适合，但是 Spark 仍然是一个非常有用的工具，并且在大数据处理和分析方面具有广泛的应用。
一些可能使 Spark 仍然有吸引力的原因包括：
- 社区支持：Spark 拥有庞大的用户和开发社区，这使得它可以从更广泛的知识和经验中受益。Spark 社区也提供了许多有用的工具和库，以帮助用户更轻松地处理和分析数据。
- 稳定性和可靠性：Spark 已经被广泛应用于许多生产环境中，并经过了多年的测试和优化，因此它已经证明了其稳定性和可靠性。这使得它成为企业级应用的有力选择。
- 灵活性：Spark 支持多种编程语言和数据源，并提供了丰富的 API 和工具，这使得它可以应对多种数据处理和分析场景。
因此，尽管 Flink 等新一代分布式计算框架具有自己的优势，但 Spark 仍然是一个非常有用的工具，并且在大数据处理和分析方面有着广泛的应用。选择使用哪个框架应该基于具体的需求和场景来决定。
