flink学习总结（大数据面试）_flink流处理数据方法实训收获与体会

Flink概述

Flink是一个开源的流处理框架，应用于分布式、高性能、高可用的数据流应用程序。可以处理有限数据流和无限数据，即能够处理有边界和无边界的数据流。无边界的数据流就是真正意义上的流数据，所以Flink是支持流计算的。有边界的数据流就是批数据，所以也支持批处理的。不过Flink在流处理上的应用比在批处理上的应用更加广泛，统一批处理和流处理也是Flink目标之一。Flink可以部署在各种集群环境，可以对各种大小规模的数据进行快速计算。

1、Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别?

这个问题是一个非常宏观的问题，因为两个框架的不同点非常之多。但是在面试时有非常重要的一点一定要回答出来：Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。

下面我们就分几个方面介绍两个框架的主要区别：

1. 架构模型

Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：Master、Worker、Driver、Executor，Flink 在运行时主要包含：Jobmanager、Taskmanager和Slot。

2. 任务调度

Spark Streaming 连续不断的生成微小的数据批次，构建有向无环图DAG，Spark Streaming 会依次创建 DStreamGraph、JobGenerator、JobScheduler。

Flink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph，经过优化生成 JobGraph，然后提交给 JobManager进行处理，JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。

3. 时间机制

Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。同时也支持 watermark 机制来处理滞后数据。

4. 容错机制

对于 Spark Streaming 任务，我们可以设置 checkpoint，然后假如发生故障并重启，我们可以从上次 checkpoint 之处恢复，但是这个行为只能使得数据不丢失，可能会重复处理，不能做到恰好一次处理语义。

Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。

2、Flink 的运行必须依赖 Hadoop组件吗？

Flink可以完全独立于Hadoop，在不依赖Hadoop组件下运行。但是做为大数据的基础设施，Hadoop体系是任何大数据框架都绕不过去的。Flink可以集成众多Hadooop 组件，例如Yarn、Hbase、HDFS等等。例如，Flink可以和Yarn集成做资源调度，也可以读写HDFS，或者利用HDFS做检查点。

3、Flink集群有哪些角色？各自有什么作用？

Flink 程序在运行时主要有 TaskManager，JobManager，Client三种角色。其中JobManager扮演着集群中的管理者Master的角色，它是整个集群的协调者，负责接收Flink Job，协调检查点，Failover 故障恢复等，同时管理Flink集群中从节点TaskManager。

TaskManager是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task，每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。

Client是Flink程序提交的客