深入理解两大顶级分布式计算框架在流处理领域的架构差异与核心优势。
Apache Flink 是一个开源的、为分布式、高性能、高可用、高准确性的数据流应用而生的流处理框架。其核心是一个真正的原生流处理引擎，这意味着它以事件（Event）为单位逐条处理数据，而不是将流切分成小批量。
Flink 以其强大的状态管理和精确的事件时间（Event Time）处理能力而闻名，能够轻松应对乱序数据和复杂的业务逻辑，为实时应用提供毫秒级的延迟和精确一次（Exactly-once）的状态一致性保证。
原生流处理 (Native Streaming)。逐条处理事件，是真正的流式计算，实现了流批一体的统一计算范式。
毫秒级。得益于其原生流处理模型，可以实现极低的端到端延迟。
非常强大。对事件时间（Event Time）的支持是其核心特性，通过 Watermark 机制能优雅地处理乱序数据。
内置且高效。提供了多种可插拔的状态后端，并通过 Checkpoint 机制实现轻量级的分布式快照，保证精确一次语义。
对延迟和计算准确性要求极高的实时场景，如实时风控、实时推荐、复杂事件处理（CEP）、实时监控等。
微批处理 (Micro-batching)。将数据流切分成一系列小的批次（DStream），以批处理的方式模拟流处理。
秒级。受限于其微批处理模型，延迟通常在数百毫秒到数秒之间。
支持。虽然也支持事件时间，但其处理乱序数据的能力和灵活性不如 Flink。
基于 RDD/DataFrame。状态管理与批次绑定，跨批次的状态管理相对复杂，不如 Flink 灵活。
对延迟不极端敏感的近实时处理、ETL 任务、以及需要与 Spark 生态（SQL, MLlib, GraphX）紧密集成的场景。