1、spark无状态，flink有状态
spark本身是无状态的，所以我们可以把它看成一个rdd一个算子一个rdd的去处理，就是说可以看成分段处理。
但是flink是事件驱动型应用是一类具有状态的应用，我们要把它看成一个个event记录去处理，当遇到窗口时会进行阻塞等待，窗口的聚合操作是无状态的。过了窗口后DataStream的算子聚合操作就是有状态的操作了，所以flink要把聚合操作都放到窗口操作之前，才能进行无状态的聚合操作。而spark全程都是无状态的，所以在哪聚合都可以。
2、窗口的概念
Window将一个无限的stream拆分成有限大小的“buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。当该window有数据是算子会执行，当window没数据时算子不执行。
3、watermark概念
每个event都带有eventTime。Watermark就等于当前所有到达数据中的maxEventTime - 延迟时长。一旦数据携带的Watermark比当前未触发的窗口的停止时间要晚，那么就会触发相应窗口的执行。
