在构建现代数据平台时，理解不同处理框架的底层机制至关重要。数据处理引擎通过特定计算模式从持久化存储中提取价值，其设计理念直接影响系统吞吐量、延迟等重要指标。
| 框架类型 | 代表系统 | 延迟水平 |
|---|---|---|
| 批处理专用 | Hadoop MapReduce | 分钟级 |
| 流处理专用 | Apache Storm | 毫秒级 |
| 混合处理 | Apache Flink | 亚秒级 |
经典批处理框架Hadoop基于MapReduce范式，其三层架构设计具有显著特点。HDFS分布式文件系统提供高容错存储，YARN实现集群资源调度，计算引擎则采用分阶段处理模型。
现代流处理系统在Exactly-Once语义实现上取得突破，以Apache Flink为代表的系统通过分布式快照机制保障状态一致性。检查点技术使系统可从故障中精确恢复，避免数据重复或丢失。
Spark与Flink在内存计算领域展开激烈竞争。Spark通过RDD抽象实现高效批处理，而Flink采用流式优先架构，其网络栈优化使流处理延迟降低60%以上。
| 指标 | Spark 3.0 | Flink 1.12 |
|---|---|---|
| 流处理延迟 | 100-500ms | 10-50ms |
| 批处理吞吐 | 1.2M records/s | 980K records/s |
根据实际业务场景选择数据处理框架时，建议从以下维度进行评估：
新一代数据处理框架在云原生支持、AI集成、统一API等方面持续创新。Kubernetes原生调度、向量化计算、自动化优化等特性正成为行业标准配置。
