Spark和Flink都是流处理框架，但它们的设计理念略有不同。
Spark是一种基于内存的分布式计算框架，用于批处理和实时数据处理。它具有简单易用、快速、可扩展性和灵活性等特点。Spark使用DAG（有向无环图）进行任务调度，并且可以通过RDD（弹性分布式数据集）使数据容错。但是，Spark对于低延迟和持久化存储的支持相对较弱。
Flink是一种分布式流处理引擎，主要用于实时流数据处理和批处理。与Spark不同的是，Flink使用基于事件时间的窗口和状态管理进行流处理，实现更准确的结果计算和更好的容错。此外，Flink还支持针对低延迟和高可靠性的长时间运行的流应用程序。
总的来说，Spark适用于需要快速可扩展的大规模数据处理任务，而Flink适用于需要处理高吞吐量和低延迟的实时数据处理任务。