哪种 Java 框架最适合处理大数据和实时分析？

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkWordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 StreamExecutionEnvironment
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从文本文件或套接字数据源创建文本 DataStream
        DataStream<String> textStream = env.readTextFile(args[0]) // 从文本文件读取
            .或者(env.socketTextStream("localhost", 9000)) // 从套接字 stream 读取

        // 将文本分解成单词并计数
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = textStream
            .flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {...}) // 将文本映射为单词
            .keyBy(0) // 根据单词分组
            .sum(1); // 对每个单词计数

        // 将计数打印到控制台或文件
        counts.print() // 打印到控制台
            .或者(counts.writeAsText(args[1])); // 写入文件

        // 执行作业
        env.execute("Flink Word Count");
    }
}

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class SparkWordCount {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 SparkConf
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark Word Count");

        // 创建 JavaSparkContext
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 从文本文件创建 RDD
        JavaRDD<String> textRDD = sc.textFile(args[0]);

        // 将文本映射为单词并计数
        JavaPairRDD<String, Integer> counts = textRDD
            .flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator()) // 将文本映射为单词
            .mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1)) // 创建单词-计数对
            .reduceByKey((a, b) -> a + b); // 对每个单词计数

        // 将计数打印到控制台或文件
        counts.foreach(pair -> System.out.println(pair._1 + ": " + pair._2)); // 打印到控制台
            .或者(counts.saveAsTextFile(args[1])); // 写入文件

        // 关闭 SparkContext
        sc.stop();
    }
}