1,技术理念不同

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。
而Flink是基于事件驱动的，它是一个面向流的处理框架, 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,所以他在技术上具有更好的扩展性,未来可能会成为一个统一的大数据处理引擎

2,吞吐量(throughputs)& 延时(latency)- 性能相关的指标，高吞吐和低延迟某种意义上是不可兼得的，但好的流引擎应能兼顾高吞吐&低延时

因为他们技术理念的不同,也就导致了性能相关的指标的差别,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;而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;

3,时间机制

SparkStreaming只支持处理时间, 折中地使用processing time来近似地实现event time相关的业务。显然，使用processing time模拟event time必然会产生一些误差，特别是在产生数据堆积的时候，误差则更明显，甚至导致计算结果不可用
Structured streaming 支持处理时间和事件时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据
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,优势比较大

4,编程模型,和kafka的结合

其实和Kafka结合的区别还是跟他们的设计理念有关,SparkStreaming是基于微批处理的,所以他采用DirectDstream的方式根据计算出的每个partition要取数据的Offset范围,拉取一批数据形成Rdd进行批量处理,而且该Rdd和kafka的分区是一一对应的;
Flink是真正的流处理,他是基于事件触发机制进行处理,在KafkaConsumer拉取一批数据以后,Flink将其经过处理之后变成,逐个Record发送的事件触发式的流处理
另外,Flink支持动态发现新增topic或者新增partition,而SparkStreaming和0.8版本的kafka结合是不支持的,后来跟0.10版本的kafka结合的时候,支持了,看了源码;