Flink

1. 统一数据处理组件栈，处理不同类型的数据需求（Batch、Stream、MachineLearning、Graph）。
2. 支持事件时间（Event Time）,接入时间（Ingestion Time）,处理时间（Processing Time）等时间概念。
3. 基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错，Checkpoint。
4. 支持有状态计算：Support for very large state、querable state支持、灵活的state-backend（HDFS、内存、RocksDB）。。
5. 支持高度灵活的窗口（Window）操作，Watermark。
6. 带反压的连续流模型。
7. 基于JVM实现独立的内存管理：Flink在JVM中实现了自己的内存管理。应用可以超出主内存的大小限制，并且承受更少的垃圾收集的开销。对象序列化二进制存储，类似于C对内存的管理。