Flink和Spark是两个流行的大数据处理框架，有以下几点不同之处：
数据处理模型：Flink是一个流处理引擎，支持批处理和流处理，可以在同一个引擎上进行实时和离线数据处理。Spark主要是一个批处理引擎，虽然也支持流处理，但是需要通过Spark Streaming来实现。Flink的流处理性能更好，可以达到毫秒级的延迟。
运行时架构：Flink采用了基于事件时间的流处理模型，可以确保数据的顺序和完整性。而Spark采用了基于处理时间的批处理模型，无法保证数据的顺序和完整性。这使得Flink更适合处理需要严格顺序的数据，如金融交易数据。
状态管理：Flink提供了内置的状态管理功能，可以将数据状态保存在内存或者持久化到外部存储系统中。Spark则需要使用外部的存储系统来管理状态，如HDFS或者数据库。Flink的内置状态管理功能使得处理复杂的有状态流处理任务更加方便。
执行引擎：Flink采用了基于数据流的执行引擎，可以对数据流进行优化和调度。Spark采用了基于RDD的执行引擎，对于批处理任务有更好的性能表现。Flink的数据流执行引擎在处理实时数据时具有优势，可以提供更低的延迟和更高的吞吐量。
总的来说，Flink更适合处理实时和有状态的流处理任务，而Spark更适合处理离线的批处理任务。选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。