Hadoop和Flink都是用于大數(shù)據(jù)處理的開源框架，但它們有一些顯著的區(qū)別：
處理模式：Hadoop是一個批處理框架，主要用于處理離線數(shù)據(jù)，需要等待數(shù)據(jù)全部到達(dá)后才能開始處理。而Flink是一個流處理框架，可以實時處理數(shù)據(jù)，并支持窗口操作和事件時間處理。
狀態(tài)管理：Flink具有更強(qiáng)大的狀態(tài)管理功能，可以在處理流數(shù)據(jù)時保持更多的狀態(tài)信息，并支持容錯和狀態(tài)恢復(fù)。而Hadoop的MapReduce模型通常需要將中間結(jié)果寫入磁盤，性能較差。
執(zhí)行引擎：Flink使用了基于內(nèi)存的執(zhí)行引擎，可以加快數(shù)據(jù)處理速度。而Hadoop使用的是基于磁盤的執(zhí)行引擎，速度相對較慢。
支持的語言：Hadoop主要使用Java編程，雖然也有其他語言的支持，但相對較少。而Flink支持多種語言，包括Java、Scala和Python等。
總的來說，F(xiàn)link在實時流處理方面更加強(qiáng)大和靈活，適用于需要快速響應(yīng)數(shù)據(jù)變化的場景；而Hadoop更適合于離線批量處理大量數(shù)據(jù)的場景。
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