Apache Flink与Kafka Stream都能实现流处理，但在一些重要方面有所不同。
下面是从用户的角度出发的，不涉及实现细节：
支持的流平台不同
- 作为的Apache Kafka项目的一部分，Kafka Streams专门支持Kafka中的数据流处理。
- ApacheFlink是平台无关的，可以让你处理Kafka、AWS Kinesis、Google Cloud Pub/Sub、RabbitMQ中的数据。
部署方式不同
- Kafka Streams是一个库，你可以把它嵌入到你的Java（或更普遍的，基于JVM的）应用程序中。
- Flink也可以像作为一个库使用，但更典型的是，它是作为一个工作者集群运行的，你把你的工作上传到这个集群。它配备了一个Web控制台，可供用户使用，可管理作业、仪表盘、REST API、自动扩展手段（"反应模式"）、Kubernetes运营商等。所有这些都有助于在prod中大规模地运行流处理作业，而对于Kafka Streams，你必须自己添加这样一个操作层。
接口/API
- Kafka Streams是一个专门的Java API（实际上是两个：Streams + Processor API）；
- Flink提供了两个Java API（DataStream和Table），以及一个Python（PyFlink）和一个内置的SQL接口（Flink SQL）。后者是完全开源的，是Apache Flink项目本身的一部分，与Kafka生态上的ksqlDB不同。
批量处理与流式处理
- Kafka Streams专注于无界数据流的有状态处理
- 而Flink旨在为处理有界作业（"批"）和无界作业（"流"）提供一个统一的平台。
连接器集成
- 源和sink连接器是Flink作业的一个核心要素，即它们与流处理逻辑部署在同一个集群中。
- 使用Kafka Streams，连接器是通过Kafka Connect集群单独部署和操作的。