Flink相对于Spark的优点

容错

Flink 基于两阶段提交实现了精确的一次处理语义。

Spark Streaming 只能做到不丢数据，但是有重复。

反压

Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列，一个阻塞队列中，当队列满了以后发送者会被天然阻塞住，这种阻塞功能相当于给这个阻塞队列提供了反压的能力。

Spark Streaming 为了实现反压这个功能，在原来的架构基础上构造了一个“速率控制器”，这个“速率控制器”会根据几个属性，如任务的结束时间、处理时长、处理消息的条数等计算一个速率。在实现控制数据的接收速率中用到了一个经典的算法，即“PID 算法”。

流和微批

Flink是流处理，用流的思想做批处理。

Spark 是微批处理，用批的思想做流处理。

延时

sparkstreaming是秒级别的

Structured Streaming是毫秒级别的

Flink是亚秒级别的

状态存储

spark的状态管理目前做的比较简单,只有两个对应的算子（UpdateStateByKey和mapWithState）

Flink 提供文件、内存、RocksDB 三种状态存储，五种类型的状态，（ValueState，ListState，ReducingState，AggregatingState，FoldingState，MapState）

灵活的窗口

Spark只能根据处理时间窗口批量处理

Flink可以基于处理时间，数据时间，没有记录等的窗口