Spark vs Flink 차이점 완벽 정리 — 어떤 스트림 처리 엔진을 선택해야 할까?

1️⃣ Spark와 Flink란?

데이터 엔지니어링에서 대용량 데이터를 처리할 때 사용하는 대표 기술입니다.

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✔ Apache Spark

• 배치 처리 중심
• 마이크로 배치 스트리밍 지원
• 대규모 데이터 처리에 강점

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✔ Apache Flink

• 진짜 스트리밍 처리
• 실시간 데이터 처리 최적화
• 낮은 지연(latency)

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2️⃣ 핵심 차이: 처리 방식

가장 중요한 차이는 데이터 처리 방식입니다.

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🔹 Spark (마이크로 배치)

데이터를 작은 배치 단위로 묶어서 처리

 

• 일정 시간마다 처리
• 약간의 지연 발생

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🔹 Flink (진짜 스트리밍)

데이터가 들어오는 즉시 처리

 

• 실시간 처리
• 매우 낮은 지연

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3️⃣ Spark vs Flink 비교

항목SparkFlink

처리 방식	마이크로 배치	진짜 스트리밍
지연 시간	중간	매우 낮음
사용 사례	배치 + 스트리밍	실시간 처리
학습 난이도	쉬움	상대적으로 어려움
안정성	매우 높음	높음

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4️⃣ 언제 Spark를 사용할까?

Spark는 다음과 같은 상황에서 적합합니다.

✔ 대규모 배치 데이터 처리
✔ 데이터 웨어하우스 ETL
✔ 로그 분석

👉 예시

• 하루 단위 데이터 처리
• 대규모 데이터 변환 작업

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5️⃣ 언제 Flink를 사용할까?

Flink는 실시간 처리에 강점을 가집니다.

✔ 실시간 데이터 분석
✔ 금융 거래 처리
✔ 추천 시스템

👉 예시

• 실시간 사용자 행동 분석
• 스트리밍 데이터 처리

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6️⃣ 실무에서는 어떻게 선택할까?

실무에서는 보통 다음 기준으로 선택합니다.

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✔ Spark 선택

• 이미 Spark 생태계 사용 중
• 배치 중심 시스템
• 빠른 개발 필요

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✔ Flink 선택

• 실시간 처리 필수
• 지연 시간 최소화 필요
• 이벤트 기반 시스템

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📌 결론

Spark와 Flink는 경쟁 관계라기보다 목적이 다른 기술입니다.

👉 정리하면

• Spark → 배치 + 일반 스트리밍
• Flink → 실시간 스트리밍 특화

따라서

시스템 요구사항에 따라 선택하는 것이 가장 중요합니다.