[大数据面试]-- 5.Flink 题目

最新推荐文章于 2025-06-12 09:48:18 发布
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分类专栏： Apache Flink 找工作 文章标签： Flink 面试 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/high2011/article/details/98522791
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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Apache Flink 是一个开源的基于流的有状态计算架。它是分布式地执行的，具备低延迟、高吞吐的优秀性能，并且非常擅长处理有状态的复杂计算逻辑场景。全局快照首先是一个分布式应用，它有多个进程分布在多个服务器上:其次，它在应用内部有自己的处理逻辑和状态:第三，应用间是可以互相通信的:第四，在这种分布式的应用，有内部状态，硬件可以通信的情况下，某一时刻的全局状态，就叫做全局的快照。
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作为大数据领域炙手可热的大数据组件，Flink作为大数据行业跳槽必问的组件，整理一些Flink相关的面试题供大家参考，有些题言简意赅即可，大多数的博客冗余一堆的知识点，看完要好久，我想帮大家提炼总结出核心的点，以帮助大家临阵磨枪，短时间掌握，当你把知识提炼出来，你会发现你的知识进步了，当你把简单提炼的知识再用自己的语言详细的说出来，那你就成为很厉害的人了，希望帮助大家收获到自己满意的offer。
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