Beam与Spark相比有哪些异同

Beam和Spark都是用于实时数据处理的开源项目，它们之间有一些异同点：

相同点：

1. 都是用于大规模数据处理的框架，可以支持实时数据流处理和批量数据处理。
2. 都提供了丰富的API和生态系统，可以方便地进行数据处理和分析。

不同点：

1. Beam是一个统一的数据处理模型，支持多种运行环境，比如Spark、Flink、Dataflow等。而Spark是一个基于内存的数据处理框架，主要用于批量数据处理和实时数据流处理。
2. Beam提供了更灵活的运行时选择，可以根据需求选择不同的执行引擎来运行作业，而Spark只能在自己的Spark引擎上运行。
3. Beam的设计更加通用和灵活，可以支持更多种类的数据处理任务，而Spark更偏向于数据处理和机器学习。
4. Beam的社区相对较小，更新频率较低，而Spark的社区更加活跃，有更多的第三方库和插件支持。