大数据面试题汇总之Flink
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发布时间：2024-10-23 21:20
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时间：2024-11-07 04:01
Flink是一个分布式流处理框架，支持实时处理和批处理，具有低延迟、高吞吐和高可用性。它提供Java、Scala和Python等多种API，由JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher组成，协同工作以高效处理海量流式数据。
流处理与批处理在Flink中有明显区别：流处理处理无限、连续的数据流，低延迟，适用于实时分析，如消息和传感器数据；而批处理处理有限数据，适合离线分析和大规模数据仓库。Flink的流处理通过窗口机制（时间窗口、计数窗口、滑动窗口和会话窗口）处理数据，控制计算数据量以提高效率。
Flink的状态机制包括键控状态、操作符状态和窗口状态，支持内存和分布式文件系统存储，并通过Checkpoint和Savepoint进行状态管理和恢复。Checkpoint是定期快照容错机制，而Savepoint则用于应用程序升级和迁移。Watermark机制处理事件时间，确保乱序事件的正确处理，避免无限等待。
反压机制（Back Pressure）在Flink中通过任务并行度控制，防止数据过载导致系统崩溃。Flink通过设置任务并行度、Checkpoint机制和合理的资源分配来保证数据不丢失和减少延迟。
