flink面试问题总结
1. 请介绍一下你对Flink的理解和使用经验。
2. Flink与Hadoop的主要区别是什么？它们的应用场景分别是什么？
3. Flink的核心组件是什么？请简要介绍它们的功能和作用。
4. Flink支持哪些数据源和数据接收器？
5. Flink的事件时间处理和处理时间处理有什么区别？为什么事件时间处理对于一些场景很重要？
6. Flink的状态管理是如何工作的？有哪些不同的状态管理方式？
7. Flink的流式处理与批处理有什么区别？它们分别适用于哪些场景？
hadoop与spark的区别与联系8. Flink的故障处理机制是什么？如何确保数据的一致性？
9. Flink的水位线(Watermark)是什么？它在事件时间处理中的作用是什么？
10. Flink的窗口操作有哪些类型？请简要介绍每种窗口类型的特点和适用场景。
11. Flink的容错机制是如何实现的？如何处理任务失败和故障恢复？
12. Flink支持哪些事件驱动的框架和数据处理库？
13. Flink与Spark的主要区别是什么？它们在使用场景和性能方面有何异同？
14. Flink的优化技巧有哪些？如何提高作业的性能和吞吐量？
15. Flink的迭代计算功能是如何实现的？有哪些常见的迭代计算场景？
16. Flink的时间语义是什么？如何支持事件时间处理和乱序事件处理？
17. Flink的动态感知扩缩容机制是如何实现的？如何处理资源争夺和负载均衡？
18. Flink的DataStream API和Table API有什么区别？它们分别适用于哪些场景？
19. Flink的状态后端(State Backend)和检查点机制是如何工作的？如何确保数据的一致性和可靠性？
20. Flink的容错机制是如何保证数据 exactly-once 语义的？

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