Spark和Flink都是流行的大数据处理框架，它们的计算方式有一些区别：
Spark：Spark采用了基于内存计算的方式，将数据存储在内存中进行计算，从而加快处理速度。Spark采用了弹性分布式数据集（RDD）作为数据处理的基本单位，支持批处理和流式处理。
Flink：Flink采用了基于事件时间的流式计算方式，能够处理无界数据流和有界数据集。Flink支持迭代计算、迭代数据流计算和窗口操作等功能，提供了更丰富的流式计算能力。
总的来说，Spark适合批处理和流处理的混合场景，而Flink更适合纯流式处理场景。两者都具有高性能和灵活性，用户可以根据自己的需求选择合适的框架进行大数据处理。
