Apache Flink vs Twitter Heron？
比较Flink与Spark Streaming、Flink与Storm、Storm与Heron，有很多问题。
这个问题的起源是因为Apache Flink和Twitter Heron都是真正的流处理框架（不是微批处理，如Spark Streaming）。Storm去年已被Twitter退役，他们正在使用Heron代替（基本上是Storm重新设计的）。
斯利姆·巴尔塔吉（SlimBaltagi）在《Flink》（Flink）和《Flinkvs Spark》（Flink vs Spark）上做了精彩的演讲：https://www.youtube.com/watch?v=G77m6Ou_kFA
Ilya Ganelin对各种流媒体框架的出色研究：https://www.youtube.com/watch?v=KkjhyBLupvs
关于Flink vs Storm的有趣想法：Flink和Storm之间的主要区别是什么？
但我还没有看到《新Storm/苍鹭》和《阿帕奇·Flink》的任何比较。
这两个项目都很年轻，都支持使用以前编写的Storm应用程序和许多其他东西。Flink更适合Hadoop生态系统，Heron更适合基于Twitter的生态系统堆栈。
有什么想法吗？
共有2个答案
Heron，由twitter开发的流处理引擎，于2018年2月26日捐赠给Apache。据推特称，在所有实验中，吞吐量都比Storm高10-14倍，同样的延迟比Storm的延迟低5-15倍。
它提供的其他吞吐量和延迟
- 易于调试（每个任务都在进程级隔离中运行）。
- 处理尖峰和拥塞（使用背压机制）。
- 完全向下兼容Storm，这意味着只需要更改pom文件。
https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2015/flying-faster-with-twitter-heron.htmlhttps://apache.github.io/incubator-heron/
引用文章中比较Apache Flink和Apache Storm的所有观点也适用于Twitter的Heron。Heron提供的语义和功能与Storm完全相同。Heron最简单的理解是，它是Storm的重新实现，更符合Twitter的运营要求。