11 Flink的并行度了解吗？Flink的并行度设置是怎样的？
Flink中的任务被分为多个并行任务来执行，其中每个并行的实例处理一部分数据。这些并行实例的数量被称为并行度。我们在实际生产环境中可以从四个不同层面设置并行度：
操作算子层面(Operator Level)
执行环境层面(Execution Environment Level)
客户端层面(Client Level)
系统层面(System Level)
需要注意的优先级：算子层面>环境层面>客户端层面>系统层面。
12. Flink的Slot和parallelism有什么区别？
slot是指taskmanager的并发执行能力，假设我们将 taskmanager.numberOfTaskSlots 配置为3 那么每一个 taskmanager 中分配3个 TaskSlot, 3个 taskmanager 一共有9个TaskSlot。
parallelism是指taskmanager实际使用的并发能力。假设我们把 parallelism.default 设置为1，那么9个 TaskSlot 只能用1个，有8个空闲。
13 Flink有没有重启策略？说说有哪几种？
Flink 实现了多种重启策略。
固定延迟重启策略（Fixed Delay Restart Strategy）
故障率重启策略（Failure Rate Restart Strategy）
没有重启策略（No Restart Strategy）
Fallback重启策略（Fallback Restart Strategy）
14. 用过Flink中的分布式缓存吗？如何使用？
Flink实现的分布式缓存和Hadoop有异曲同工之妙。目的是在本地读取文件，并把他放在 taskmanager 节点中，防止task重复拉取。
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// register a file from HDFS
env.registerCachedFile("hdfs:///path/to/your/file", "hdfsFile")
// register a local executable file (script, executable, ...)
env.registerCachedFile("file:///path/to/exec/file", "localExecFile", true)
// define your program and execute
...
val input: DataSet[String] = ...
val result: DataSet[Integer] = input.map(new MyMapper())
...
env.execute()
15. 说说Flink中的广播变量，使用时需要注意什么？
我们知道Flink是并行的，计算过程可能不在一个 Slot 中进行，那么有一种情况即：当我们需要访问同一份数据。那么Flink中的广播变量就是为了解决这种情况。我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。
