数据湖计算引擎对比与优化（2025）

数据湖计算引擎对比与优化（2025）不同引擎适配不同场景。本文从能力、生态与优化切入。一、场景与能力Spark：批处理与 ML 生态完善，适合离线计算与 ETL。Flink：低延迟流处理与一致性保障，适合实时计算。Trino：交互式查询与多源联邦，适合分析与探索。二、湖仓与兼容表格式：与 Iceberg/Delta Lake 的兼容与优化策略。元数据与分区：合理分区与统计信息提升查询性能。三、优化实践资源与并行：合理的并行度与内存配置，避免抖动。Shuffle 与数据倾斜：针对热点与倾斜进行拆分与预聚合。四、观测与成本观测：采集作业延迟、失败率与资源使用。成本：冷热分层与缓存策略降低成本。注意事项关键词、分类与描述与正文一致；术语与能力为通用与可验证实践。以业务目标驱动选型与优化，避免“一刀切”。