本文比较了Apache Flink和Apache Spark在大数据流处理和批处理上的特点。Flink侧重事件时间处理和流式处理，而Spark采用微批处理模型。两者都在批处理上有强大功能，且拥有丰富的生态系统和社区支持。选择框架应根据具体需求，如对流处理和事件时间处理重视则推荐Flink，若侧重批处理则Spark更合适。
大数据处理已成为当今数据驱动世界中的关键任务之一。Apache Flink和Apache Spark是两个流行的大数据处理框架，它们都提供了强大的能力来处理大规模数据集。本文将比较Flink和Spark在流处理和批处理方面的特点，并提供相应的源代码示例。
- 数据流处理
Flink和Spark都支持流处理，可以实时处理无界数据流。然而，它们的处理模型略有不同。
Flink使用流式处理模型，称为事件时间（Event Time）处理。它支持基于事件时间的窗口操作，并提供了丰富的时间语义和事件处理功能。下面是一个使用Flink进行流处理的示例：
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.
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