Apache Spark和Apache Flink都是开源的分布式大数据处理框架，它们各自有着不同的特点和发展历程。
Apache Spark：
起始时间：2009年，由加州大学伯克利分校AMPLab开发 。
开源时间：2010年，Matei Zaharia将其开源 。
主要发展：
2013年，成为Apache基金项目 。
2014年，成为Apache顶级项目 。
2016年，发布Spark 2.0，增强了结构化流处理和机器学习功能 。
2020年，发布Spark 3.0，引入了更多的SQL功能和Python中的分布式Pandas（Koalas）支持 。
Apache Flink：
起始时间：最初是德国柏林工业大学的研究性项目Stratosphere，目标是建立下一代大数据分析引擎 。
开源时间：
2014年4月16日，Stratosphere成为Apache孵化项目，并正式更名为Flink 。
2014年8月26日，Flink 0.6发布 。
2014年11月4日，Flink 0.7.0发布，推出最重要的特性：Streaming API 。
2016年3月8日，Flink 1.0.0发布，流处理基础功能完善，支持Scala 。
2019年8月，阿里巴巴开源Blink，后来合并到Flink中 。
2020年7月6日，Flink 1.11.0发布，从Flink1.11开始,Blink planner是Table API/SQL中的默认设置 。
2022年，Flink继续发布新版本，改进批和流的状态管理机制，优化checkpoint机制 。
两个框架各有优势，选择哪个框架取决于具体的业务需求。Spark以其易用性、丰富的生态系统和高效的处理引擎获得了大数据领域的认可。而Flink则以其低延迟的流处理能力和状态管理而闻名。