Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。

    虽然目标非常类似，但是 Flink 在实现上和 Spark 存在着很大的区别，Flink 从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink 是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

    下面从框架、SQL 支持、性能等几方面来对比两者的区别：

    框架

    Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架，但Flink 的设计理念是 Stream as Platform，而 Spark 的设计理念是 Batch as Platform。

    流计算

    Spark 基于小批量处理，把 Streaming 看成是更快的批处理，支持秒级计算，在流计算方面延时较大。而 Flink 基于每个事件处理，是真正的流式计算，跟 Storm 的性能差不多，支持毫秒级计算。

    SQL支持

    Spark 提供 SparkSQL，Flink 通过 Table API 提供 SQL 交互支持。两者相比，Spark 对 SQL 支持更好，而且 Spark 支持对 SQL 的优化和扩展等，相关社区非常活跃。而 Flink 在 SQL 支持方面还有很大提升空间。

    性能

    在大家都关心的计算性能方面，两者都有较好的表现，但 Flink 支持增量迭代等特性，因此 Flink 具有更好的性能表现。

    社区活跃度

    Spark 社区非常活跃，生态系统越来越完善。而 Flink 社区活跃度相对较低，但相信随着 Flink 应用越来越广泛，这一现象会得到改变。