本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：
Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz
流处理的几个流派
在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。
4.2Flink VS Spark 之 API
Spark与Flink API pk如下所示：
Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：
1.3 Flink VS Spark 之 Connectors
Spark 支持的Connectors如下所示：
Flink支持的Connectors如下所示：
从Flink和Spark Connectors对比可以看出，Spark与Flink支持的Connectors的数量差不多，目前来说可能Spark支持更多一些，Flink后续的支持也会逐步的完善。
1.4 Flink VS Spark 之 运行环境
Spark 与Flink所支持的运行环境基本差不多，都比较广泛。
1.5 Flink VS Spark 之 社区
Spark 社区在规模和活跃程度上都是领先的，毕竟多了几年发展时间，同时背后的商业公司Databricks由于本土优势使得Spark在美国的影响力明显优于Flink
而且作为一个德国公司，Data Artisans 想在美国扩大影响力要更难一些。不过 Flink 社区也有一批稳定的支持者，达到了可持续发展的规模。
在中国情况可能会不一样一些。比起美国公司，中国公司做事情速度更快，更愿意尝试新技术。中国的一些创新场景也对实时性有更高的需求。这些都对 Flink 更友好一些。
近期 Flink 的中国社区有一系列动作，是了解 Flink 的好机会。
Flink 的中文社区在 ：http://flink-china.org/
另外，2018 年 12 月 20 日 -21 日在国家会议中心举办的首届 Flink Forward China 峰会（千人规模），参与者将有机会了解阿里巴巴、腾讯、华为、滴滴、美团、字节跳动等公司为何将 Flink 作为首选的流处理引擎。
4.6总结
Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎，目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟的生态系统。是下一代大数据引擎最有力的竞争者。
Spark 的生态总体更完善一些，在机器学习的集成和易用性上暂时领先。
Flink 在流计算上有明显优势，核心架构和模型也更透彻和灵活一些。
在易用性方面两者也都还有一些地方有较大的改进空间。接下来谁能尽快补上短板发挥强项就有更多的机会。
总而言之，Flink与Spark没有谁强谁弱，只有哪个更适合当前的场景。