有很多问题比较Flink与Spark Streaming，Flink vs Storm以及Storm vs Heron。
这个问题的根源在于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去年已经退役，他们正在使用Heron（基本上是Storm重做）。
Slim Baltagi在Flink和Flink vs Spark上有很好的演示： https://www.youtube.com/watch?v=G77m6Ou_kFA
Ilya Ganelin对各种流媒体框架的精彩研究： https://www.youtube.com/watch?v=KkjhyBLupvs
关于Flink vs Storm的非常有趣的想法： What is/are the main difference(s) between Flink and Storm?
但我没有看到任何新的Storm / Heron与Apache Flink的比较。
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更多地融入基于Twitter的生态系统堆栈。
有什么想法吗？
答案 0 :(得分：2)
referenced article比较Apache Flink和Apache Storm的所有要点也适用于Twitter的Heron。 Heron提供与Storm完全相同的语义和功能。 Heron真的被最好地理解为Storm的重新实现，更符合Twitter的操作要求。
答案 1 :(得分：0)
Heron ，由Twitter开发的流处理引擎，于2018年2月26日捐赠给Apache。 根据Twitter，在所有实验中吞吐量比Storm高10-14倍，同样的延迟比Storm的延迟低5-15倍。
其他提供的吞吐量和延迟
https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2015/flying-faster-with-twitter-heron.html https://apache.github.io/incubator-heron/