flink和sparkstreaming的选择

Flink和Spark Streaming都是处理流数据的分布式计算框架，它们都具有高性能、高可扩展性和高容错性的特点。在选择使用哪一个框架时，需要考虑以下几点：

数据处理延迟：Flink支持低延迟数据处理，可以达到毫秒级的延迟，而Spark Streaming的延迟较高，一般为数秒钟。
处理数据规模：Spark Streaming适合处理批量数据和小规模流数据，而Flink则更擅长处理大规模的流数据。
应用场景：如果需要实时的流数据处理和分析，建议使用Flink；如果需要在批处理和流处理之间进行切换，可以使用Spark Streaming。
生态系统和社区支持：Spark有一个庞大的生态系统和活跃的社区支持，Flink的生态系统和社区还在发展中。
编程模型：Spark Streaming使用DStream编程模型，而Flink使用DataStream和Table API编程模型，Table API更加灵活易用。

综上所述，选择Flink还是Spark Streaming，取决于具体的应用场景和需求。