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Flink和Storm之间的主要区别是什么？

Flink已经与Spark进行了比较 ，正如我所看到的那样，它是错误的比较，因为它比较了窗口化的事件处理系统和微配量; 同样的，对我来说Flink和Samza的比较也没什么意义。 在这两种情况下，它都比较了实时与批量事件处理策略，即使Samza的规模较小。 但是我想知道Flink与Storm的比较，这在概念上似乎更接近于Storm。 我发现这个 （幻灯片＃4）logging了Flink的主要区别是“可调整的等待时间”。 另外一个提示似乎是Slicon Angle的一篇文章，表明Flink更好地集成到Spark或HadoopMR世界中，但没有提及或引用实际的细节。 最后，Fabian Hueske自己在接受采访时指出：“与Apache Storm相比，Flink的stream分析function提供了高级API，并采用更轻量级的容错策略来提供一次处理保证。 这一切对我来说都有点稀疏，我不太明白这一点。 有人可以解释什么问题（s？）风暴stream处理是（是？）由Flink完全解决？ 什么是Hueske提到的API问题和“更轻量级的容错策略”？