大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议)_flink选择题_flink面试题大全(建议收藏)

9.fink的高可用模式,主要是防止 JobManager出现单点故障,确保集群的高可用。()

10 Hlink SoL底层 Runtime本身是一个流与批的统一的引擘, HlinkSQL可以做到AP层的流与
批统一。()

下面为模拟面试,假如面试官考你Flink相关,你该如何回答呢?

1.简单介绍一下 Flink

Flink 核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数 据通信以及容错机制等功能。 基于流执行引擎，Flink 提供了诸多更高抽象层的 API 以便用户编 写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集， 用户可以方便地使用 Flink 提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持 Java、Scala 和 Python。DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用 户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持 Java 和 Scala。Table API，对结构化数据进 行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类 SQL 的 DSL 对关系表进行各种查询操作，支 持 Java 和 Scala。此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如：Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习 Pipelines API 并实现了多种机器学习算法。Gelly，Flink 的图 计算库，提供了图计算的相关 API 及多种图计算算法实现。

2.Flink 相比 Spark Streaming 有什么区别？

架构模型上：Spark Streaming 的 task 运行依赖 driver 和 executor 和 worker，当然 driver 和 excutor 还依赖于集群管理器 Standalone 或者 yarn 等。而 Flink 运行时主要是 JobManager、 TaskManage 和 TaskSlot。另外一个最核心的区别是：Spark Streaming 是微批处理，运行的时 候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；Flink 是基于事件驱动的， 事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入 事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。
任务调度上：Spark Streaming 的调度分为构建 DGA 图，划分 stage，生成 taskset，调度 task 等步骤，而 Flink 首先会生成 StreamGraph，接着生成 JobGraph，然后将 jobGraph 提交 给 Jobmanager 由它完成 jobGraph 到 ExecutionGraph 的转变，最后由 jobManager 调度执行。
时间机制上：flink 支持三种时间机制事件时间，注入时间，处理时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。Spark Streaming 只支持处理时间，Structured streaming 则支持了事件时 间和 watermark 机制。
容错机制上：二者保证 exactly-once 的方式不同。spark streaming 通过保存 offset 和事 务的方式；Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。

3 Flink 中的分区策略有哪几种？

分区策略是用来决定数据如何发送至下游。目前 Flink 支持了8中分区策略的实现。

1）GlobalPartitioner 数据会被分发到下游算子的第一个实例中进行处理。

2）ShufflePartitioner 数据会被随机分发到下游算子的每一个实例中进行处理。

3）RebalancePartitioner 数据会被循环发送到下游的每一个实例中进行处理。

4）RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。这里有点难以理解，假设上游并行度为2，编号为A和B。下游并行度为4，编号为1，2，3，4。那么A则把数据循环发送给1和2，B则把数据循环发送给3和4。假设上游并行度为4，编号为A，B，C，D。下游并行度为2，编号为1，2。那么A和B则把数据发送给1，C和D则把数据发送给2。

5）BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中。适合于大数据集和小数据集做Jion的场景。

6）ForwardPartitioner ForwardPartitioner 用于将记录输出到下游本地的算子实例。它要求上下游算子并行度一样。简单的说，ForwardPartitioner用来做数据的控制台打印。

7）KeyGroupStreamPartitioner Hash分区器。会将数据按 Key 的 Hash 值输出到下游算子实例中。

8）CustomPartitionerWrapper 用户自定义分区器。需要用户自己实现Partitioner接口，来定义自己的分区逻辑

4 Flink 的并行度有了解吗？Flink 中设置并行度需要注意什么？