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1、设计理念不同
flink：Flink是基于事件驱动的，是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。
spark：Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。
2、架构不同
flink：Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager和Slot。
spark：Spark在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor。
3、任务调度不同
flink：Flink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph，经过优化生成 JobGraph，然后提交给 JobManager进行处理，JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。
spark：Spark Streaming 连续不断的生成微小的数据批次，构建有向无环图DAG，根据DAG中的action操作形成job，每个job有根据窄宽依赖生成多个stage。
4、时间机制不同
flink：flink支持三种时间机制：事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理迟到的数据,说明Flink在处理乱序大实时数据的时候,更有优势。
spark：Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。使用processing time模拟event time必然会有误差， 如果产生数据堆积的话，误差则更明显。
5、容错机制不同
flink：Flink 则使用两阶段提交协议来保证exactly once。
spark：Spark Streaming的容错机制是基于RDD的容错机制，会将经常用的RDD或者对宽依赖加Checkpoint。利用SparkStreaming的direct方式与Kafka可以保证数据输入源的，处理过程，输出过程符合exactly once。
6、吞吐量与延迟不同
flink：Flink是基于事件的,消息逐条处理,而且他的容错机制很轻量级,所以他能在兼顾高吞吐量的同时又有很低的延迟,它的延迟能够达到毫秒级;
spark：spark是基于微批的,而且流水线优化做的很好,所以说他的吞入量是最大的,但是付出了延迟的代价,它的延迟是秒级;
7、状态不同
flink：flink是事件驱动型应用是一类具有状态的应用，我们要把它看成一个个event记录去处理，当遇到窗口时会进行阻塞等待，窗口的聚合操作是无状态的。过了窗口后DataStream的算子聚合操作就是有状态的操作了，所以flink要把聚合操作都放到窗口操作之前，才能进行无状态的聚合操作。而spark全程都是无状态的，所以在哪聚合都可以。
spark：spark本身是无状态的，所以我们可以把它看成一个rdd一个算子一个rdd的去处理，就是说可以看成分段处理。
8、数据不同
flink：在flink的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。
spark：在spark的世界观中，一切都是由批次组成的，离线数据是一个大批次，而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。
有界数据流和无界数据流
无界数据流：无界数据流有一个开始但是没有结束，它们不会在生成时终止并提供数据，必须连续处理无界流，也就是说必须在获取后立即处理event。对于无界数据流我们无法等待所有数据都到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）获取event，以便能够推断结果完整性。
有界数据流：有界数据流有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流，处理有界流不需要有序获取，因为可以始终对有界数据集进行排序，有界流的处理也称为批处理。