批流理念不同
spark准确的说是批处理，Spark streaming是微批处理，spark底层都依赖于RDD
flink是流式处理，批处理看做是有限的流处理
SQL
sparksql支持的更好
flink一般，在完善中
机器学习图计算等
spark有mllib和graphx等模块
flink比较薄弱
任务
spark，driver管理，Executor执行，通过RDD分区数和shuffle划分stage和task，shuffle过程会有写磁盘
flink，通过JobManager管理，通过TaskManager里划分的slot执行，每个算子可设置并行度
流式计算部分Flink有以下优点
- 丰富的时间语义，支持 Event Time
- 良好的乱序数据处理能力
- 高度灵活的窗口，Flink 支持滚动窗口，滑动窗口，统计窗口，session 窗口，以及数据驱动的窗口
- exactly-once 语义
- 带反压的连续流模型，Flink streaming 在运行时有着天然的流控：慢的数据 sink 节点会反压（backpressure）快的数据源（sources）
- 完善的容错机制
- 批流api统一，且Api设计合理功能强大
- 完善的状态编程
- 内存管理，Flink在 JVM 中实现了自己的内存管理。
总结
从成熟度来说spark生态更完善，flink比较新。如果是离线hive分析，推荐使用sparksql；机器学习等当然也是使用spark；其它业务，如果公司spark平台比较是成熟可使用spark，对于低延时如反欺诈等实时场景可以使用flink；如果公司有相对成熟的flink平台，流式计算使用flink是一个不错的选择，我反正是用过flink做实时计算之后就不想在用sparkstreaming和stucture streaming了；