如果从宏观上说，确实没有什么区别。毕竟Tensorflow框架据说就是一帮搞数据的人设计写的，Pytorch才是搞算法人写的。

我们先来说下，他们有什么相似性：

首先，Tensorflow 中的Tensor概念是非常类似于Spark中的RDD的，都属于不可修改（immutable），本身都并不维护真实数据。不同的是Spark毕竟是专门面向数据处理的，属于数据并行的分布式架构，所以RDD本身自带了分区的概念。

其次，无论TF还是Spark SQL都是基于DAG的执行模型，都存在构图与执行的过程，Spark中Node执行节点类似于TF中的OP。这两种框架中节点都表示操作，边表示数据的流动。对比Spark, TF中的Op情况就更加复杂，而且TF中的图，也相比于Spark中的图（都是树的形状）更加复杂。

再次，它们的构图与优化执行过程也都非常相似，都存在RBO优化，常量合并，树的剪枝，常量传递，内存优化等，但由于TF更加复杂，所以优化也更麻烦，所以还存在其他算子fuse等的优化。另外，在图的执行上都也很类似，都属于延迟执行。

就TF本身来时，其不仅仅可以支持深度学习等训练，由于其本身可以自定义任何的算子Op，如果可以的话，直接将Spark的算子在TF中实现也不是不可以，就宏观来说，TF可以看成是并发的图运行框架。

但就框架的更下层来说，区分还是挺大的：

Spark一般是数据并行，面向大规模数据处理和分布式计算，其粒度通常是数据集或数据流级别。TF则一般使用模型并行，关注单个计算图中的操作和数据流，其粒度更细，更适合机器学习和深度学习任务，而且TF支持自动微分（反向图的构建）这是专门对AI训练任务设计的。

其次在计算模型上，Spark主要用于通用的数据处理和计算任务，可以进行各种数据转换和分析操作，例如过滤、聚合、连接等。而TF的Dataflow则专注于机器学习和深度学习任务，提供了丰富的神经网络层和优化器等工具，适合构建和训练深度学习模型。

再次，TF使用C++实现，更加注重实时性和在线计算，支持以连续的数据流形式进行处理，适用于需要实时响应和在线学习的场景。Spark或Flink使用Java系实现，通常以批处理处理，Flink可以以流处理，实时性上不能和C++的TF比。而且TF很多Op都支持CUDA计算，可以使用RDMA，IB等通信能力，性能上则更快。

总的来说，Spark和Flink中的Dataflow是数据处理流程，而TensorFlow中的Dataflow是计算图，内置了自动微分与梯度计算等功能。

另外，雅虎开源了一个TensorFlowOnSpark项目，支持在 Spark 集群上进行分布式 TensorFlow 训练和推理，有兴趣可以了解下，https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark 。