flink与spark区别

Flink和Spark都是大数据处理框架，但它们的设计目标和特点略有不同：

1. 数据处理方式不同：Spark通过离线批处理和实时流处理来处理数据，而Flink专注于流数据处理，可以实时处理数据并及时响应事件。

2. 状态管理不同：Flink将流处理中的状态作为核心概念进行管理，而Spark则将流处理状态作为一种特殊的RDD类型来处理。

3. 数据处理延迟不同：Flink的延迟更低，可以处理更接近实时的数据，而Spark的延迟略高一些，更适合批处理场景。

4. 内存使用不同：Flink使用内存更高效，可以处理更大的数据集，而Spark则需要更多的内存。

总的来说，Flink更适合对实时数据进行处理和分析，而Spark则更适合对离线数据进行处理和分析。但实际上，两个框架都可以用于各种场景，具体选择取决于具体的需求和情况。