Hadoop和Flink都是用于大数据处理的开源框架，但它们有一些显著的区别：
处理模式：Hadoop是一个批处理框架，主要用于处理离线数据，需要等待数据全部到达后才能开始处理。而Flink是一个流处理框架，可以实时处理数据，并支持窗口操作和事件时间处理。
状态管理：Flink具有更强大的状态管理功能，可以在处理流数据时保持更多的状态信息，并支持容错和状态恢复。而Hadoop的MapReduce模型通常需要将中间结果写入磁盘，性能较差。
执行引擎：Flink使用了基于内存的执行引擎，可以加快数据处理速度。而Hadoop使用的是基于磁盘的执行引擎，速度相对较慢。
支持的语言：Hadoop主要使用Java编程，虽然也有其他语言的支持，但相对较少。而Flink支持多种语言，包括Java、Scala和Python等。
总的来说，Flink在实时流处理方面更加强大和灵活，适用于需要快速响应数据变化的场景；而Hadoop更适合于离线批量处理大量数据的场景。