flink面试应该如何准备?
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发布时间：2024-10-23 21:20
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时间：2024-11-16 19:10
准备Flink面试需深入理解其与Spark Streaming的区别，Flink作为标准的实时处理引擎，采用事件驱动，而Spark Streaming采用微批处理模型。
架构方面，Flink运行时包含Jobmanager、Taskmanager和Slot，而Spark Streaming运行时角色包括Master、Worker、Driver、Executor。
在任务调度方面，Spark Streaming创建DAG，构建DStreamGraph、JobGenerator、JobScheduler，而Flink生成StreamGraph，优化为JobGraph，然后提交给JobManager处理。JobManager基于ExecutionGraph调度任务。
时间机制上，Spark Streaming仅支持处理时间，而Flink支持处理时间、事件时间和注入时间，提供watermark机制处理滞后数据。
容错机制中，Spark Streaming依赖checkpoint恢复，但可能重复处理数据，Flink使用两阶段提交协议确保数据恰好一次处理。
了解Flink的组件栈是面试的关键，它包含部署层、Runtime层、API层和Libraries层。部署层支持多种部署模式，Runtime层提供分布式流处理和核心服务，API层提供流处理和批处理API，Libraries层提供面向特定应用的计算框架。
全面理解Flink的架构、时间机制、容错策略以及组件栈是成功通过Flink面试的关键。获取更多内容，请访问指定链接。
