flink常见面试题
Flink常见面试题
一、Flink概述
•什么是Flink？
•Flink的特点有哪些？
•Flink与Hadoop和Spark的比较有哪些异同？
二、Flink的基本概念
流与批处理
•什么是流式计算？
•什么是批处理？
•Flink中如何处理流式计算和批处理？
有状态计算与无状态计算
•什么是有状态计算？
•什么是无状态计算？
•Flink中如何处理有状态计算和无状态计算？
事件时间与处理时间
•什么是事件时间？
•什么是处理时间？
•Flink中如何处理事件时间和处理时间？
窗口
•什么是窗口？
•Flink支持哪些类型的窗口？
•如何定义和使用窗口？
三、Flink的数据来源与数据输出
数据来源
•Flink支持哪些数据来源？
•Flink如何读取数据？
•Flink如何实时读取和批量读取数据的区别？
数据输出
•Flink支持哪些数据输出？
•Flink如何写入数据？
•Flink如何实时写入和批量写入数据的区别？
四、Flink的运行模式
本地模式与集模式
•什么是本地模式？
•什么是集模式？
•Flink中如何配置本地模式和集模式？
单任务模式与多任务模式
•什么是单任务模式？
•什么是多任务模式？
•Flink中如何配置单任务模式和多任务模式？
五、Flink的算子与转换
KeyBy算子
•什么是KeyBy算子？
•hadoop与spark的区别与联系如何根据Key进行分组操作？
Window算子
•什么是Window算子？
•Flink中支持哪些类型的Window算子？
•如何定义和使用Window算子？
Reduce算子
•什么是Reduce算子？
•如何使用Reduce算子进行数据聚合？
Join算子
•什么是Join算子？
•Flink中支持哪些类型的Join算子？
•如何使用Join算子进行数据合并？
状态管理
•Flink中如何管理状态？
•StatefulFlatMapFunction和StatefulFunction的区别是什么？
•如何使用状态进行计算？
六、Flink的容错机制
•Flink的容错机制是怎样的？
•Flink如何处理故障和重新启动？
七、Flink的优化技巧
•Flink的性能优化技巧有哪些？
•如何避免数据倾斜？
•Flink中如何使用水位线减少延迟？
八、Flink的扩展功能
•Flink支持哪些扩展功能？
•如何自定义Flink的连接器？
•Flink支持哪些第三方插件？
九、Flink的部署与监控
部署
•Flink如何进行部署？
•Flink支持哪些部署方式？
监控
•Flink如何进行监控？
•Flink的监控指标有哪些？
•Flink支持哪些监控工具？
以上是常见的Flink面试题，希望能帮助你准备面试。

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