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FlinkとStormの主な違いは何ですか？
FlinkはSparkと比較されていますが、これはウィンドウ表示のイベント処理システムをマイクロバッチ処理と比較するため、これは間違った比較です。同様に、FlinkをSamzaと比較しても、あまり意味がありません。どちらの場合も、Samzaの場合は「スケール」が小さくても、リアルタイムとバッチ処理のイベント処理戦略を比較します。しかし、私はFlinkとStormの比較を知りたいと思っています。 私はこれ（スライド4）でFlinkの「調整可能なレイテンシ」としての主な違いを説明しています。もう1つのヒントは、FlinkがSparkまたはHadoopMRの世界によりよく統合されることを示唆するSlicon Angleの記事のようですが、実際の詳細については言及も参照もされていません。最後に、Fabian Hueske自身がインタビューで、「Apache Stormと比較して、Flinkのストリーム分析機能は高レベルのAPIを提供し、より軽量なフォールトトレランス戦略を使用して、1回限りの処理を保証します」と述べています。 私にとってそれは少しまばらであり、私は要点をまったく理解していません。誰かがStormでのストリーム処理のどの問題をFlinkによって正確に解決できるのか説明できますか？APIの問題とその「より軽量なフォールトトレランス戦略」でHueskeは何を参照していますか？