与spark的对比

spark：一个批次一个job，不管有没有数据都要起job
flink：事件驱动，有数据才计算（数据与计算是一体化的）
flink遇到类似双流join不需要借助外部存储（如redis）

flink世界观:
离线数据是有界流
实时数据是无界流
所以在flink世界观中，spark就是离线的

flink的客户端只有提交应用的作用，提交完可以关了，对程序每影响

spark不会动态申请资源而是无论有没有job先申请资源
flink 使用yarn调度平台的时候，动态申请资源，没有job申请，不会启动taskmanager

flink:
那如果申请两个Slot，而执行Job时，只用到了一个，剩下的一个怎么办？那我们自认而然就会想到可以将这个Slot给并行的其他Job

spark
当Spark申请资源后就指定了使用多少核多少cpu多少executor，这个Core执行任务时有可能是空闲的，但是这个时候Spark并不能将这个空闲下来的Core共享给其他Job使用