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Spark 并没有止步不前。
Spark 和 Flink 两个项目的核心 API 基本一致，Spark 在机器学习整合方面投入更多，Flink 在流处理方面更赞（这也是大家在 2016 年开始关注 Flink 的原因），当然二者最大的区别，也还在于对流式计算的支持。这句的潜在含义就是 Spark 存在的道理：尽管 Spark Steaming 现在和 Flink 相比优势不显，但它的生态更为丰富，除了 Streaming 还有 SQL、MLib、Graphx 等，同时目前 Spark 对 Kubernetes 云原生技术的原生支持更加到位。
网易猛犸大数据平台，在流计算也采用基于 Flink 研发的 Sloth，支持使用 SQL 开发流式计算任务，兼容离线 SQL，可实时分析用户的访问数据，展示流量变化和用户分布情况。但是但是但是，我们在计算层并没有放弃支持 Spark ，就是因为上面的道理。
再看 Spark 在流计算方面的努力，它从 2.0 开始引入了 Structured Streaming，重新整理流计算的语义，使用微批（Micro-Batch）处理执行模型，支持按事件时间处理和端到端的一致性，并在 2.3 实现了 初始的持续处理（Continuous Processing）。根据官方介绍，Spark 执行引擎未来的发展会和 Flink 类似。这并不是最新的消息，很多功能还比较初级，但 Spark 早有规划，相信 Spark 凭借比 Flink 更为成熟的社区，会给出一个令人惊喜的答案。
更多详情请参考官方博客与视频：
Introducing Low-latency Continuous Processing Mode in Structured Streaming in Apache Spark 2.3
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