Spark 是批处理血统的分布式计算引擎，Flink 是流处理血统的——血统决定了延迟模型、状态管理和生态主场。本文讲清两者的基础概念并附 Java API 示例（Spark ETL/ALS 训练、Flink 事件时间窗口/状态 TTL），以一家类 Netflix 的视频公司为背景给出具体用例，以及算力规格估算、监控指标、故障恢复剧本和两家的避坑清单。

Netflix 同时跑着两个 Flink 自动扩缩容器：2019 年自研的’外部观察者’和社区开源的’内部推理者’。读 Netflix 技术博客《A Tale of Two Flink Autoscalers》的学习笔记：为什么看容器指标的扩缩容有天花板，True Processing Rate 怎么逐顶点算并行度，以及把开源算法落到三万个作业上时补的三个工程缺口。

以「存量（数据怎么存）、流量（数据怎么动）、回路（一致性怎么闭环）」为主线梳理 DDIA 全书：LSM-Tree vs B-Tree、WAL、行存列存、三种复制模型与读己之写、分区与再平衡、事务隔离级别与写倾斜、共识与线性一致性、批处理 vs 流处理，配 4 张 Mermaid 图和 Kafka、Dynamo、Spanner、比特币等经典案例。