大致可以将大数据的计算引擎分成了 4 代。
- 第一代的计算引擎，无疑就是Hadoop承载的MapReduce。它将每个JobApp都被设计为两个阶段，分别为Map和Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个App的串联，才能完成一个完整的算法，例如迭代计算，不够灵活，中间计算结果涉及到磁盘shuffle，影响效率。
Hadoop设计理念来自Google的三篇论文的启发催生了下列组件
HDFS：分布式存储【在役】
MapReduce：分布式结算【退役】
Hbase：分布式查询【在役】
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由于第一代的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生，实现了DAG定义与算子的解耦。因此，支持用户在算子外部自定义 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的Tez和Oozie来说，大多还是批处理的任务。
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接下来就是以Spark为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是一个App内部支持多个Job，每个Job可以代表一套完整的数据处理流程（用Job完成一个完整流程的隔离），并实现了Job内嵌DAG，以及强调的实时计算。在这里，很多人也会认为第三代计算引擎也能够很好的运行批处理的 Job。
Spark中几个概念的作用范围：App > Job > Stage > Operator > Task，从左至右都是1对多的关系。
- 随着第三代计算引擎的出现，促进了上层应用快速发展，例如各种迭代计算的性能以及对流计算和SQL等的支持。Flink的诞生就被归在了第四代。这应该主要表现在Flink对实时流计算的支持，以及更进一步的实时性上面。当然Flink也可以支持Batch的任务，以及DAG的运算。当然与Spark相比Flink还做了其他优化设计，比如更好的JVM内存管理（Flink并没有将全部内存交给App管理，避免了在Spark中较频发的OOM）。
