Apache Flink 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理框架，它们在数据存储方面各有特点。以下是 Flink 和 Hadoop 在数据存储方面的具体介绍：
Flink 的数据存储
Flink 支持多种存储后端，包括 HDFS、S3 等，这些存储后端使得 Flink 能够灵活地处理不同类型的数据存储需求。
- HDFS 存储：Flink 可以将数据直接存储到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，HDFS 是一个高可靠性和容错能力的分布式文件系统，适合存储大规模数据集。
- 数据湖存储：Flink 还支持将数据存储到数据湖中，如 Delta Lake、Iceberg 等，这些数据湖架构提供了高扩展性和灵活性，适合存储和处理各种类型的数据。
Hadoop 的数据存储
Hadoop 主要依赖于 HDFS 进行数据存储，HDFS 是一个分布式文件系统，可以在多个节点上存储 PB 级别的数据，并且具有高可靠性和容错能力。
- HDFS 的特点和应用场景：HDFS 适合于离线批处理、数据仓库和大规模数据存储，但对于实时数据处理的支持不够好，因为其计算模型是基于批处理的，无法实时响应数据流。
Flink 和 Hadoop 都是处理大数据的重要工具，选择哪个框架取决于具体的应用场景和对实时性的要求。
