展开讲讲sparkstream和flink 的区别

Spark Streaming 和 Flink 都是流处理引擎，但它们有一些不同之处。

1. 数据处理模型：

Spark Streaming 基于微批处理模型，即将流式数据分批处理。每个批次内的数据在处理时，会被视为一个小型的 RDD，可以使用 Spark 的批处理 API 进行处理。

Flink 是真正的流处理引擎，它能够处理无限数据流。Flink 的数据流模型是基于事件的，即一个接一个地处理事件。Flink 可以通过窗口和时间戳等机制来控制和处理数据流。

2. 处理延迟：

Spark Streaming 的微批处理模型意味着它的处理延迟通常比 Flink 高。Spark Streaming 的批处理时间通常在几秒到几十秒之间，这意味着它不能处理低延迟应用程序。

Flink 是一种低延迟处理引擎，可以处理几毫秒到几秒之间的延迟。Flink 的事件驱动模型意味着它能够在事件到达时立即对其进行处理，而不必等待批次的到来。

3. 容错性：

Spark Streaming 通过将流式数据转换为小批次 RDD 来实现容错性。如果一个批次失败了，它可以重新计算该批次的数据。

Flink 通过在数据流上执行状态检查点来实现容错性。状态检查点会定期保存应用程序的状态，以便在应用程序失败时能够恢复到之前的状态。

4. 可用性：

Spark Streaming 是 Apache Spark 生态系统的一部分，因此它具有广泛的支持和社区。Spark Streaming 也有许多与 Spark 相关的工具和库，可以帮助用户更好地使用它。

Flink 虽然相对较新，但也有一个快速增长的社区，并具有强大的开发人员工具和库。Flink 也具有更好的支持和集成实时数据源的能力。

总之，Spark Streaming 和 Flink 都是很强大的流处理引擎，它们适用于不同的场景和需求。具体选择哪个引擎取决于具体的应用场景和需求。