[大数据面试]-- 5.Flink 题目

本文详细介绍了Flink的基础和进阶面试题,包括Flink的抽象层次、窗口类型、时间类型、Checkpoint与Savepoint机制、运行架构、任务状态、重启策略、StateBackend以及运行模式。此外,还探讨了Flink的性能调优、Kafka消费者、Trigger类型和作业状态等进阶主题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

========= 基础 =========

1、Flink 的 抽象层次有几种

Stateful stream processing

Core API

Table

SQL

 

2、Window 类型

(1)TimeWindow

Tumbling Window(滚动窗口)

Sliding Window(滑动窗口)

Session Window(会话窗口)

Global Window(全局窗口)

(2)countWindow

(3)自定义window

 

3、Time 类型

事件时间、注入时间和Processing Time

 

4、Checkpoint的理解

  • 轻量级容错机制(全局异步,局部同步)
  • 保证exactly-once 语义
  • 用于内部失败的恢复
  • 基本原理:通过往source 注入barrier,barrier作为checkpoint的标志

 

5、Savepoint

  • 流处理过程中的状态历史版本
  • 具有可以replay的功能
  • 外部恢复(应用重启和升级)
  • 两种方式触发:Cancel with savepoint,手动主动触发

$s bin/flink savepoint :job

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