我们是否还需要另外一个新的数據处理引擎当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。
在大数据领域现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全滿足不同的处理需求
自从Apache flink和spark对比出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。
不过因为好奇我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子感觉和flink和spark对比非常类似，心理就傾向于认为flink又是一个模仿flink和spark对比的框架但是随着了解的深入，这些API体现了一些flink的新奇的思路这些思路还是和flink和spark对比有着比较明显的区別的。我对这些思路有些着迷了所以花费了更多的时间在这上面。

flink中的很多思路例如内存管理，dataset API都已经出现在flink和spark对比中并且已经证明 這些思路是非常靠谱的所以，深入了解flink也许可以帮助我们分布式数据处理的未来之路是怎样的

在后面的文章里我会把自己作为一个flink和spark對比开发者对flink的第一感受写出来。因为我已经在flink和spark对比上干了2年多了但是只在flink上接触了2到3周，所以必然存在一些bias所以大家也带着怀疑囷批判的角度来看这篇文章吧。
flink是一款新的大数据处理引擎目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和flink和spark对比和类似没错，flink吔在尝试解决flink和spark对比在解决的问题这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量，流式交互式，图处理机器学习等应用。所以flink和flink和spark对比的目标差别并不大，他们最主要的区别在于实现的细节
后面我会重点从不同的角度对比这两者。