Kommentar von Christian Del Monte, Adesso Spark, Flink, Ray, Dask – wohin bewegt sich das Big-Data-Ökosystem?

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Lange war Apache Spark der Referenzpunkt für viele Fragen der verteilten Datenverarbeitung und ist es häufig auch heute noch. Gleichzeitig hat sich das Big-Data-Ökosystem nach Workloads und Ausführungsmodellen ausdifferenziert. Unterschiedliche Anforderungen an Latenz, Zustand, API, ML-Integration und Betrieb führen zu unterschiedlichen Engines. Dieser Beitrag vergleicht Spark, Flink, Ray und Dask als vier zentrale Systeme dieser veränderten Technologielandschaft.

Fast ein Jahrzehnt lang war Apache Spark die naheliegende Wahl für viele verteilte Batch- und Near-Real-Time-Pipelines. Das gilt in vielen Szenarien auch heute noch: Spark ist nach wie vor der Maßstab für relationale Batch-Verarbeitung, SQL-zentrische ETL-Strecken und Lakehouse-Workloads in großem Stil. Nur: Der Kontext hat sich auf drei Ebenen verändert.

Erstens hat sich der technische Stack ausdifferenziert. Tabellenformat, Katalog, Engine und Storage sind heute stärker entkoppelt. Dadurch wird die Wahl der Engine weniger endgültig, da mehrere Systeme auf dieselben Daten zugreifen können, sofern sie das Tabellenformat und das Metadatenmodell konsistent unterstützen.

Zweitens spezialisieren sich die Engines stärker auf ihre jeweiligen Ausführungsmodelle und Workload-Klassen. Es entsteht also kein neuer universeller Allrounder, der relationale Batch-Verarbeitung, zustandsbehaftetes Streaming mit langlebigem Zustand, verteilte ML- und AI-Workloads sowie skalierbares Scientific Computing im Python-Ökosystem gleichermaßen abdeckt.

Drittens sind auch die Formen moderner Datenpipelines weniger eindeutig. Viele Pipelines bewegen sich heute zwischen periodischer Verarbeitung, Micro-Batch, CDC-basierter Aktualisierung und kontinuierlichem Streaming. Damit verschiebt sich die Entscheidung von der groben Kategorie der Pipeline zur konkreten Semantik von Zustand, Event Time, Konsistenz, Latenz und Betrieb.

Die Frage lautet deshalb nicht mehr: Welches System kann Big Data? Sondern: Welches System passt zu den konkreten Workloads, Latenzen, Zustandssemantiken und dem operativen Umfeld?

Die vier Systeme: ein Überblick

Apache Spark 4.x: Apache Spark 4.x ist nach wie vor der Standard für relationale Batch-Workloads. Aktuell prägen drei Entwicklungen das System: der Real-Time-Modus für niedrigere Streaming-Latenzen, Spark Connect zur Entkopplung von Client und Cluster sowie die Verlagerung des ML-Trainings zu spezialisierten Runtimes.

Sweet Spot: SQL-zentrisches ETL, Lakehouse, Batch und Near-Real-Time.

Grenzen: Sub-Sekunden-Latenz, ML-Training ist kein „First-Class Citizen“, Overhead bei Python-UDFs.

Apache Flink 2.x: Apache Flink 2.x ist eine bewährte Referenzplattform für unbounded Workloads mit komplexem Zustand. Die wichtigste Entwicklung der 2.x-Linie ist das „Disaggregated State Management“, das den Zustand vom lokalen TaskManager entkoppelt und auf Remote Storage auslagert, was Skalierung und Recovery verbessert.

Sweet Spot: Complex Event Processing, Fraud Detection, Change Data Capture (CDC), Real-Time-Enrichment.

Grenzen: Event Time, Watermarking und State TTL müssen präzise modelliert werden; für klassisches, bulk-orientiertes SQL-ETL ist Flink weniger geeignet als Spark.

Ray: Ray ist ein Laufzeitsystem für verteilte Berechnungen, das auf Tasks und Actors basiert. Es entwickelt sich zunehmend von einer generischen Laufzeitumgebung für verteiltes Python zu einer Plattform für ML- und AI-Workloads. Ray Data, Ray Train, Ray Tune und Ray Serve führen Datenverarbeitung, Training, Optimierung und Serving in einem Python-nativen Stack zusammen.

Sweet Spot: verteiltes Training neuronaler Netze, Hyperparameter-Sweeps, Reinforcement Learning, Model Serving.

Grenzen: relationale ETLs großer Volumina und klassisches Batch-SQL; Ray Data ersetzt Spark nicht als SQL-Engine, sondern verbindet Datenverarbeitung und Trainingspipelines innerhalb eines Python-zentrischen ML- und AI-Stacks.

Dask: Dask skaliert die APIs von pandas, NumPy und scikit-learn auf einen Cluster. Seit 2024 ermöglicht dask-expr eine Query-Optimierung auf Graph-Ebene in Dask DataFrames. Dadurch werden DataFrame-Operationen verbessert, ohne dass Dasks Nische verlassen wird.

Sweet Spot: Scientific Computing, Geoinformatik, Genomik, Klimatologie und Data-Science-Pipelines mit bestehendem pandas-Code.

Grenzen: weniger ausgereifte Adapter für Tabellenformate sowie die jüngere Query-Optimierung; Dask ist kein Ersatz für Spark bei SQL- oder Lakehouse-Workloads, sondern bietet Kontinuität mit dem PyData-Ökosystem.

Auswahlkriterien

Vier Dimensionen helfen bei der Einordnung: Performance, API und Developer Experience, Integration sowie Betrieb.

Performance: Welche Art von Leistung zählt?

Die Performance ist Workload-abhängig. Bei Batch-SQL und großen Volumina ist vor allem der verteilte Durchsatz entscheidend, weshalb Spark die naheliegende Wahl bleibt. Beim Streaming mit niedriger Latenz und komplexem Zustand zählt hingegen die effiziente Verarbeitung kontinuierlicher Ereignisse; hier hat Flink einen strukturellen Vorteil. Bei ML- und AI-Workloads verschiebt sich der Maßstab zu GPU-Durchsatz, Trainingszeit, Inferenzlatenz und der Skalierung einzelner Pipeline-Stufen; hier ist Ray die naheliegende Wahl. Dask ist relevant, wenn bestehende PyData-Workloads effizient über eine einzelne Maschine hinaus skaliert werden sollen.

API und Developer Experience

Spark spricht primär SQL und DataFrame. Flink kommt Teams entgegen, die nativ in Events und Zustand denken. Ray ist Python-first und eng an PyTorch, TensorFlow und Hugging Face angebunden. Dask fühlt sich für pandas-Nutzer am vertrautesten an. Der Wechsel erfordert oft nur eine kleine syntaktische Änderung.

Integration: ML/AI, BI, Data Science

Spark lässt sich am stärksten über das Lakehouse integrieren: BI-Tools und SQL-Engines greifen auf dieselben Tabellenformate zu, während Spark die Aufgaben des Feature Engineerings und der Batch-Inferenz übernimmt.

Flink lässt sich vor allem auf der Streaming-Seite integrieren. Kontinuierliche Anreicherung, CDC, Streaming-Inferenz und ereignisgetriebene Verarbeitung sind seine natürliche Umgebung.

Ray bietet den direktesten Anschluss an moderne ML/AI-Stacks. Training, Tuning und Serving liegen nahe an PyTorch, TensorFlow und Hugging Face.

Dask bleibt dem PyData-Ökosystem am nächsten: pandas, NumPy, scikit-learn und xarray sind seine natürliche Anschlussfläche.

Betrieb: Cluster, Monitoring, Skalierung

Alle vier Systeme profitieren von Kubernetes-Operatoren und Managed Services, weisen aber einen unterschiedlichen Reifegrad auf. Spark ist im Betrieb am stärksten industrialisiert. Flink bleibt bei State, Checkpoints und Recovery anspruchsvoll. Ray wird in der Produktion komplex. Dask ist leichtgewichtig, aber weniger präskriptiv. Hinzu kommen unterschiedliche Kostenprofile: GPU-gebunden bei Ray, State-Storage-gebunden bei Flink, Compute-gebunden bei Spark-Batch und Memory-gebunden bei Dask.

Fazit: Die Engine als Architekturgrenze

Das ausdifferenzierte Big-Data-Ökosystem verleitet dazu, für jeden Workload eine eigene Engine einzuführen. Genau darin liegt jedoch nicht die eigentliche Architekturaufgabe. Mehr Engines sind kein Architekturprinzip. Sie erzeugen zusätzliche Übergänge, Betriebsmodelle, Kostenprofile und Fehlerquellen.

Entscheidend ist, jede Engine dort einzusetzen, wo ihr Ausführungsmodell zum technischen Profil des Workloads passt. Datenform, Volumen, Durchsatz, Latenz, Zustand, Beschleuniger-Nutzung, API-Nähe, Integrationsumfeld und Betrieb sind dabei zu berücksichtigen. Werden diese Grenzen unscharf, entstehen typische Anti-Patterns: Streaming-Jobs, die eigentlich Batch-Prozesse sind, ML-Pipelines, die in SQL-ETL-Systeme gezwängt werden, oder PyData-Workloads, die unnötig in schwergewichtige Cluster-Architekturen wandern.

In vielen realen Plattformen entsteht deshalb ein bewusst begrenztes Nebeneinander: Spark für Batch-SQL und Lakehouse-ETL, Flink für zustandsbehaftetes Streaming, Ray für Training und Serving im ML- und AI-Stack und Dask für spezialisierte PyData-Workloads. Eine Plattform wird nicht durch die Anzahl ihrer Engines flexibel, sondern durch klar gezogene Verantwortlichkeiten, Schnittstellen und Betriebsgrenzen.

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