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Flink和Storm之间的主要区别是什么？
Flink已与Spark进行了比较，在我看来，Spark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了比较。同样，将Flink与Samza进行比较对我来说也没有太大意义。在这两种情况下，它都会比较实时事件处理策略和批处理事件处理策略，即使对于Samza而言，其规模较小。但是我想知道Flink与Storm的比较，Storm在概念上看起来与它更相似。 我发现此幻灯片（第4张）将主要区别记录为Flink的“可调延迟”。另一个提示似乎是Slicon Angle的文章，它暗示Flink可以更好地集成到Spark或HadoopMR世界中，但是没有提及或引用任何实际细节。最后，Fabian Hueske本人在一次采访中指出：“与Apache Storm相比，Flink的流分析功能提供了高级API，并使用了更轻量级的容错策略来提供一次精确的处理保证。” 这对我来说有点稀疏，我不太明白这一点。有人可以解释一下Flink完全解决了Storm中流处理的哪些问题吗？API问题及其“更轻量级的容错策略”指的是Hueske指的是什么？