Apache Fink是一種大規模的數據處理工具，它以大數據量的低數據延遲和高容錯性快速處理大數據。它的定義特征是它能夠實時處理流數據。

Apache Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境。

相同點：

都是apache 軟件基金會（ASF）旗下頂級項目，都是通用數據處理平臺。它們可以應用在很多的大數據應用和處理環境。兩者均可在不依賴于其他環境的情況下運行于standalone模式，或是運行在基于hadoop（YARN,HDFS)之上，由于它們均是運行于內存，所以他們表現的都比hadoop要好很多。

二者的不同：

Flink在進行集合的迭代轉換時可以是循環或是迭代計算處理。flink的流式處理的是真正的流處理。流式數據一旦進入就實時進行處理，這就允許流數據靈活地在操作窗口。

Spark 在另一方面是基于彈性分布式數據集（RDD），這（主要的）給于spark基于內存內數據結構的函數式編程。它可以通過固定的內存給于大批量的計算。

Spark在SQL上的優化,尤其是DataFrame到DataSet其實是借鑒的Flink的。
Flink最初一開始對SQL支持得就更好。