Flink
你可能会说
Kafka 里的数据要实时算，Spark 微批够吗？
真正的流处理引擎事件驱动、逐条处理，支持事件时间、状态和 exactly-once，适合实时风控和实时数仓；运维和状态管理比批处理复杂。
也常被叫作流处理实时计算
什么时候选它
- 实时风控、实时大屏、实时数仓
- 需要事件时间窗口、处理乱序
- 有状态计算与 exactly-once 语义
什么时候别选
- 只做 T+1 离线批（Spark / Hive 更简单）
- 团队没有流处理运维能力
- 数据量小、延迟要求宽松
容易混在一起 · 怎么分
Flink≠Kafka Streams
Flink 是独立集群，窗口 / 状态 / 事件时间更完整；Kafka Streams 是库，轻量但绑定 Kafka。
Q面试会问什么
- 问：和 Spark Streaming 的区别？
答：Flink 原生流，批是流的特例，延迟低；Spark Streaming 是微批，吞吐好但延迟到秒级。 - 问：exactly-once 怎么保证？
答：checkpoint 保存状态 + 两阶段提交的 sink + 可回放的数据源，三者配合。
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