1. 请描述Flink与Spark的技术差异，并简要说明它们各自的应用场景。 2. 在哪些情况下，你会选择使用Flink而非Spark？ 3. 请列举Flink的主要优点。

解答思路：

对于这个问题，我们可以从以下几个方面来回答：

1. Flink与Spark的基本区别
2. Flink的使用场景
3. Flink的优点

首先，简述Flink与Spark的区别。Flink和Spark都是流处理和批处理的工具，但它们在处理方式和设计理念上有一些不同。Flink是事件驱动的，具有严格的流处理特性，能够处理有界和无界的数据流，并提供了高吞吐量和低延迟的实时处理能力。而Spark则更多地关注批处理，它处理的是静态数据集，以内存计算为主，更适合大规模数据处理和分析。

其次，关于Flink的使用场景。Flink适用于需要实时计算的应用，如实时大数据分析、实时推荐系统、实时广告处理等。此外，Flink也可以用于机器学习和数据科学领域，进行实时数据训练和预测。

最后，Flink的优点。Flink具有高性能、高可靠性、高可用性等优点。它支持高并发处理，能够在分布式环境下提供线性扩展的能力。同时，Flink提供了丰富的API和工具支持，如SQL、Table API、DataStream API等，方便开发者进行开发和使用。此外，Flink的容错性和容错恢复能力也非常强，能够保证系统的稳定性和可靠性。

最优回答：

“简述Flink和Spark的区别的话，主要在于处理方式和设计理念的不同。Flink是事件驱动的流处理框架，适合处理有界和无界的数据流，提供实时处理能力；而Spark则关注批处理，以内存计算为主。至于什么情况下使用Flink，主要是在需要实时计算的应用场景中，比如实时大数据分析、实时推荐系统等。Flink的优点则包括高性能、高可靠性、高可用性，支持丰富的API和工具支持，同时具有很强的容错性和容错恢复能力。”