Flink 的反压与 Spark 相比有什么差别？

spark是一个很强大的生态系统，flink目前也只能替代spark的Spark Streaming组件，
1、处理可以实时：Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据，严格来讲达不到实时处理，Flink 是基于事件驱动的，事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应，可以做到实时性
2、更好的容错：对于 Spark Streaming 任务，我们可以设置 checkpoint，然后假如发生故障并重启，我们可以从上次 checkpoint 之处恢复，但是这个行为只能使得数据不丢失，可能会重复处理，不能做到恰一次处理语义。若要 sink 支持仅一次语义，必须以事务的方式写数据到 Kafka，这样当提交事务时两次 checkpoint 间的所有写入操作作为一个事务被提交。这确保了出现故障或崩溃时这些写入操作能够被回滚。