flink和hadoop有什么区别和联系

Flink和Hadoop是两个不同的数据处理框架，它们有一些区别和联系：

1. 数据处理模型：Hadoop是基于批处理模型的分布式数据处理框架，而Flink是同时支持流处理和批处理的框架。Flink可以实时处理无界数据流，并且能够处理事件时间和处理时间两种时间概念。相比之下，Hadoop更适合离线批处理作业。

2. 运行时架构：Hadoop使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并使用MapReduce作为计算模型。而Flink使用自己的分布式快速流引擎来执行流处理和批处理作业，可以与各种存储系统（如HDFS、S3等）集成。

3. 容错性：Hadoop使用数据复制和任务重启来实现容错性。而Flink通过基于快照的检查点机制来实现容错，可以确保作业状态的一致性和可恢复性。

4. 应用场景：Hadoop主要用于离线批处理作业，如数据清洗、数据仓库构建等。而Flink适用于需要实时数据处理和低延迟的场景，如实时分析、实时推荐、欺诈检测等。

尽管有区别，但Hadoop和Flink也可以结合使用。例如，可以使用Hadoop的HDFS作为Flink的数据存储，或者将Flink作为Hadoop生态系统中的一部分来执行实时处理任务。