Flink 和 SparkStreaming的区别
设计理念方面
SparkStreaming：使用微批次来模拟流计算，数据已时间为单位分为一个个批次，通过RDD进行分布式计算
Flink：基于事件驱动，是面向流的处理框架，是真正的流式计算
架构方面
SparkStreaming：角色包括 Master、Worker、Driver、Executor
Flink：角色包括 Jonmanager、Taskmanager和slot
窗口计算方面
SparkStreaming：只支持基于处理时间的窗口操作
Flink：可以支持时间窗口，也支持基于事件的窗口如滑动、滚动、会话窗口等
时间机制方面
SparkStreaming：只支持处理时间，产生数据堆积时候，处理时间和事件时间误差明显
Flink：支持事件时间、注入时间、处理时间，同事支持watermark机制处理迟到的数据，在处理大乱序的实时数据更有优势
容错机制方面
SparkStreaming：基于RDD或对宽依赖添加CheckPoint，利用 SparkStreaming的 direct方式与kafka保证 exactly once
Flink：基于状态添加CheckPoint，通过俩阶段提交协议来保证 exactly once
吞吐量与延迟方面
SparkStreaming：基于微批次的处理使得吞吐量是最大的，但付出了延迟的代价，只能做到秒级处理
Flink：数据是逐条处理，容错机制很轻量级，兼顾了吞吐量的同时又有很低的延迟，支持毫秒级处理
