Flink已被比作Spark,正如我所看到的那样,它是错误的比较,因为它将窗口事件处理系统与微批处理进行比较; 同样,将Flink与Samza进行比较对我来说没有多大意义.在这两种情况下,它都会比较实时与批量事件处理策略,即使在Samza的情况下规模较小的"规模".但我想知道Flink与Storm的比较,它在概念上看起来与它更相似.
我发现这个(幻灯片#4)将主要区别记录为Flink的"可调延迟".另一个提示似乎是Slicon Angle的一篇文章,该文章表明Flink更好地集成到Spark或HadoopMR世界中,但没有提及或引用实际细节.最后,Fabian Hueske 在接受采访时指出:"与Apache Storm相比,Flink的流分析功能提供了一个高级API,并使用更轻量级的容错策略来提供一次性处理保证."
这对我来说有点稀疏,我不太清楚.有人可以通过Flink解释Storm中的流处理是什么问题(？？)？什么是Hueske所指的API问题及其"更轻量级的容错策略"？