流领域的明星选手，Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”，而是真正为流设计的底层架构，响应快、扩展性强，关键是对大数据场景挺友好，像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。

高吞吐、低延迟，是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流，还支持事件时间窗口，不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制，数据一致性这块你基本不用操心，恢复也快。

API 这块，DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全，写起来不绕弯。

和别的系统对接也方便，像Kafka、HBase、HDFS、YARN全支持。用Flink去接 Kafka 消费实时数据，再存到 HBase 里，整一套链路就顺。

JobManager调度任务、TaskManager跑计算，内部资源还能通过Operator Chain串联用，效率还不错。如果你做的场景有时延要求，Flink 这套机制能省你不少事。

如果你刚上手，推荐看下Flink 入门指南，还有Flink 示例代码可以直接跑跑。用熟之后，再看看它的CEP做复杂事件也挺有意思。

哦对，还有一点要注意：Flink 配置和资源调度这块刚开始有点绕，建议先用官方推荐的参数跑通，再慢慢调优。

如果你项目对实时性要求高，又和现有的Hadoop 生态整合顺，Flink是个值得试试的方案。