1.什么是flink？

Apache Flink十一个能够提供毫秒级延迟，同时有保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性的框架和分布式处理引擎，用于对无界流和有界流进行状态计算

2.Flink 的重要特点？

  • 事件驱动型
  • 基于流的世界观
    在Flink的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。
  • 分层API
    越顶层越抽象，表达含义越简明，使用越方便
    越底层越具体，表达能力越丰富，使用越灵活

3.什么是有界流和无界流？

无界数据流：有定义流的开始，但没有定义流的结束，他们会无休止的产生数据，必须持续的实时处理，要求以特定的顺序摄取事件
有界流数据：通常被我们成为批处理，定义流的开始，也有定义流的结束，可以在摄取到所有数据后再进行计算，有节流所有数据可以被排序

4.flink的其他特点？

1）支持事件时间(event- time)和处理时间(processing time)
2）精确一次的状态一致性保证
3）低延迟，每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟
4）与众多常用存储系统的连接。高可用，动态扩展，实现7*24小时全天候运行

5.flink和sparkStreaming 对比？

可以从数据模型和运行架构进行对比

  • spark采用RDD模型，spark streaming的DStream实际上也就是一-组 组小批数据RDD的集合。
  • flink基本数据模型是数据流，以及事/件序列。
  • 运行架构
  • 是批计算，将DAG划分为不同的stage,一个完成后才可以计算下一个。
  • flink是标准的流执行模式，一个事件在一个节点处理完后可以直接发往下一个节点进行处理。

6.spark DAG 如何划分stage？

  • (将窄依赖尽量放在在同一个stage中，可以实现流水线计算)。
  • 对于宽依赖，由于有shuffle的存在，只能在父RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，也就是说需要要划分stage（出现宽依赖即拆分）。
  • stage的切割规则：从后向前，遇到宽依赖就切割stage。

7.flink 运行的组件？

jobManager：作业管理器
taskManager：任务管理器
resourceManager：资源管理器
dispacher：分发器

8.jobmanager 的什么作用？

  • 控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的jobManager所控制。
  • jobManager会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图，逻辑数据流图和打包了所有类、库和其它资源的jar包。
  • jobManager会把jobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做“执行图”，包含了所有可以执行的任务。
  • jobManager会向资源管理器（resourceManager）请求执行任务必要的资源，也就是任务管理器（taskManager）上的插槽（slot）。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的taskManager上。而在运行过程中，jobManager会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调

9.jobmanager接收到的应用程序包含？

作业图（JobGraph），逻辑数据流图（logic dataflow graph）和打包了所有类、库和其它资源的jar包。

10.taskManager 的什么作用？

flink中的工作进程。通常在flink中会有多个taskManager运行，每一个taskManager都包含了一定数量的插槽（solts）。插槽的数量限制了taskManager能够执行的任务数量。

11.resourceManager的作用？

主要负责管理任务管理器（taskManager）的插槽（solt）,taskManager插槽是flink中定义的处理资源单元。

12.flink的资源管理器有哪些？

flink为不同的环境和资源管理工具提供不同的资源管理工具，比如YARN、Mesos、K8s，以及standalone部署。

13.Dispatcher的作用？

当一个应用被提交执行时，分发器就会启动并将应用移交给一个jobManager，dispatcher还会启动一个web UI用来方便的展示和监控作业执行的信息

15.taskManager 通过什么控制task数量？

task的数量由taskManager内包含的slots的总数量决定，slot的总数量也决定了任务执行的并行度

16.flink 是否允许任务共享slot？

默认情况下，flink允许子任务共享slot，即使它们是不同的子任务。这样的结果是，一个slot可以保存作业的整个管道。

17.flink程序包含那几部分？

所有的flink程序都是由三部分的：source 、TransforMation和sink

18.flink 的执行图包含那四部分？

StreamGraph->jobGraph->ExecutionGraph->物理执行图

19.什么是StreamGraph？

是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构

20.什么是JobGraph？

StreamGraph经过优化后生成JobGraph,提交给JobManager的数据结构。主要优化为，将多个符合条件的节点chain（链）在一起作为一个节点。

21.什么是ExecutionGraph？

JobManager根据JobGraph生成ExecutionGrouph。ExectionGrouph是JobGrouph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构

22.什么是物理执行图？

JobManager根据ExectionGrouph对Job进行调度后，在各个taskManager上部署task后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。

23.什么是并行度？

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。

24.什么是stream最大并行度？

一般情况下，一个stream的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。

25.算子的数据传输 2种形式？

  • One-to-one：stream维护者分区以及元素的顺序（比如source和map之间）。这就意味着map算子的子任务看到的元素的个数以及顺序跟source算子的子任务生产的元素的个数、顺序相同。map、fliter、flatmap、等算子都是one-to-one的对应关系。
  • Redistributing：stream的分区会发生改变。每一个算子的子任务依据所选择的transformation发送数据到不同的目标任务。例如：keyBy基于hashCode重分区、而broadcast和rebalance会随即重新分区，这些算子都会引起redistribute过程，而redistribute过程就类似于spark中的shuffle过程。

26.flink 的任务链？

  • flink采用了一种称为任务链的优化技术，可以在特定的条件下减少本地雍熙的开销。为了满足任务链的要求，必须将两个或者多个算子设为相同的并行度，并通过本地转发（local forward）的方式进行连接
  • 相同并行度的 one-to-one操作，flink这样相连的算子链接在一起形成一个task，原来的算子成为里面的subtask
  • 并行度相同、并且是one-to-one操作，两个条件缺一不可

27.满足任务链的要求？

并行度相同、并且是one-to-one操作，两个条件缺一不可

28.flink 流split ，select？

DataStream → SplitStream：根据某些特征把一个 DataStream 拆分成两个或者多个 DataStream。
SplitStream→DataStream：从一个 SplitStream 中获取一个或者多个 DataStream。Select 就是获取分流后对应的数据

29.流的connect 和 union 的区别

Connect 与 Union 区别：

  • Union 之前两个流的类型必须是一样，Connect 可以不一样，在之后的coMap 中再去调整成为一样的。
  • Connect 只能操作两个流，Union 可以操作多个。

30.flink的数据类型？

  1. 基础数据类型

Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int, Double, Long, String, …

  1. Java和Scala元组（Tuples）
  2. Scala样例类（case classes）
  3. Java简单对象（POJOs）
  4. 其它（Arrays, Lists, Maps, Enums, 等等）
    Flink对Java和Scala中的一些特殊目的的类型也都是支持的，比如Java的ArrayList，HashMap，Enum等等。

31.什么是富函数？ 富函数有什么作用？

“富函数“是 DataStream API 提供的一个函数类的接口，所有 Flink 函数类都有其 Rich 版本。它与常规函数的不同在于，可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能

32.flink window的类型？

(1) TimeWindow

  • Tumbling Window (滚动窗口)
  • Sliding Window (滑动窗口)
  • Session Window (会话窗口)

(2) Count Window（计数窗口）

  • 滑动计数窗口
  • 滚动计数窗口

(3) 全局窗口

  • Global Window (全局窗口)

33.window function 有哪些？

  • window function 定义了要对窗口中收集的数据做到计算操作
  • 可分为两类：
  • 增量聚合函数(incremental aggregation functions)

1、每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态

2、ReduceFunction, AggregateFunction

  • 全窗口函数(full window functions)

1、先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据

2、ProcessWindowFunction

34.flink 的时间语义？

Event Time：事件创建的时间

Ingestion Time：数据进入Flink的时间

Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关

35.乱序数据有什么影响？

  • 当Flink 以Event Time模式处理数据流时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子
  • 由于网络、分布式等原因，会导致乱序数据的产生
  • 乱序数据会让窗口计算不准确

36.什么是watermark？

  • Watermark是一种衡量Event Time进展的机制，可以设定延迟触发
  • Watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用Watermark机制结合window来实现;
  • 数据流中的Watermark用于表示timestamp小于Watermark的数据，都已经到达了，因此，window的执行也是由Watermark触发的。
  • watermark用来让程序自己平衡延迟和结果正确性

37.watermark的特点？

  • watermark是一条特殊的数据记录
  • watermark必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟在向前推进，而不是在后退
  • watermark与数据的时间戳相关

38.flink 状态管理包含哪些？

状态一致性，故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑。

39.flink 状态的类型？

  • 算子状态(Operator State)
    算子状态的作用范围限定为算子任务
  • 键控状态(Keyed State)
    根据输入数据流中定义的键(key) 来维护和访问

40.算子状态的特点？

  • 状态对于同一任务而言是共享的
  • 算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问

41.算子状态的数据结构？

列表状态(List state)：将状态表示为一组数据的列表

  • 联合列表状态(Union list state)：也将状态表示为数据的列表。它与常规列表状态的区别在于，在发生故障时，或者从保存点(savepoint) 启动应用程序时如何恢复
    广播状态(Broadcast state)：如果一个算子有多项任务，而它的每项任务状态又都相同，那么这种特殊情况最适合应用广播状态。

42.键控状态特点？

键控状态是根据输入数据流中定义的键(key) 来维护和访问的。Flink为每个key维护一一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key对应的状态。 当任务处理一条数据时， 它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的key

43.键控状态的数据结构？

  • 值状态(Value state)：将状态表示为单个的值
  • 列表状态(List state)：将状态表示为一组数据的列表
  • 映射状态(Map state)：将状态表示为一-组Key-Value对
  • 聚合状态(Reducing state & Aggregating State)： 将状态表示为一个用于聚合操作的列表

44.是状态后端？

状态的存储、访问以及维护，由一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端(state backend)

45.后端的职责？

状态后端主要负责本地的状态管理和将检查点（checkpoint）的状态写入远程存储这件事

46.状态后端的类型？

  • MemoryStateBackend
    内存级的状态后端，会将键控状态作为内存中的对象进行管理，将它们存储在TaskManager的JVM堆上，而将checkpoint存储在JobManager的内存中
  • 特点:快速、低延迟，但不稳定
  • FsStateBackend
    将checkpoint存到远程的持久化文件系统(FileSystem) 上，而对于本地状态，跟MemoryStateBackend一 样，也会存在TaskManager的JVM堆上
  • 同时拥有内存级的本地访问速度，和更好的容错保证
  • RocksDBStateBackend
    将所有状态序列化后，存入本地的RocksDB中存储。

47.什么是processfunction 函数？

ProcessFunction是一个低阶的流处理操作，它可以访问流处理程序的基础构建模块:

  • 事件(event)(流元素)
  • 状态(state)(容错性，一致性， 仅在keyed stream中)
  • 定时器(timers)(event time和processing time，仅在keyed stream中)

ProcessFunction可以看作是一个具有keyed state和timers访问权的FlatMapFunction

  • 通过RuntimeContext访问keyed state
  • 计时器允许应用程序对处理时间和事件时间中的更改作出响应。对processElemet…)函 数的每次调用都获得一个Context对象，该对象可以访问元素的event time timestamp和TimerService
  • TimerService’可用于为将来的event/process time瞬 间注册回调。当到达计时器的特定时间时，将调用onT1imer…)方法。在该调用期间，所有状态都再次限定在创建计时器时使用的键的范围内，从而允许计时器操作键控状态

48.processfunction 函数有哪些？Flink 提供了 8 个 Process Function：

ProcessFunction
KeyedProcessFunction
CoProcessFunction
ProcessJoinFunction
BroadcastProcessFunction
KeyedBroadcastProcessFunction
ProcessWindowFunction
ProcessAllWindowFunction

49.什么是侧输出流？

Flink中的侧输出就是将数据流进行分割，而不对流进行复制的一种分流机制，flink的侧输出的另一个作用就是对延时迟到的数据进行处理，这样就可以不必丢弃迟到的数据。

50.flink 故障恢复机制的核心？

flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点。

51.什么是有状态的一致性检查点？

有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝(一 份快照) ；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候

52.如何从检查点恢复状态？

  • 遇到故障之后，第一步就是重启应用
  • 第二步是从checkpoint中读取状态，将状态重置，从检查点重新启动应用程序后，其内部状态与检查点完成时的状态完全相同
  • 第三步:开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据

53.什么是保存点？

Flink提供的可以自定义的镜像保存功能，就是保存点
保存点时一个强大的功能，除了故障恢复外，保存点可以用于：由计划的手动备份，更新颖用程序，版本迁移，暂停和重启应用等等

54.检查点（checkpoint）和保存点（savepoint）的区别？

  • checkpoint的侧重点是“容错”，即Flink作业意外失败并重启之后，能够直接从早先打下的checkpoint恢复运行，且不影响作业逻辑的准确性。而savepoint的侧重点是“维护”，即Flink作业需要在人工干预下手动重启、升级、迁移或A/B测试时，先将状态整体写入可靠存储，维护完毕之后再从savepoint恢复现场。
  • savepoint是“通过checkpoint机制”创建的，所以savepoint本质上是特殊的checkpoint。

55.什么是状态一致性？

对于流处理器来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确，一条数据不因该丢失，也不应该重复计算。再遇到故障时可以恢复，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的

56.状态一致性的分类？

AT-MOST-ONCE (最多一次)：At-most-once 语义的含义是最多处理一次事件。
AT-LEAST-ONCE (至少一次)：at- least-once,意思是所有的事件都得到了处理，而一些事件还可能被处理多次。
EXACTLY-ONCE (精确一次)：恰好处理一次是最严格的保证，也是最难实现的。恰好处理一次语义不仅仅意味着没有事件丢失，还意味着针对每一个数据， 内部状态仅仅更新一次。

57.端到端的精确性？

目前我们看到的一致性保证都是由流处理器实现的，也就是说都是在Flink流处理器内部保证的;而在真实应用中，流处理应用除了流处理器以外还包含了数据源(例如Kafka)和输出到持久化系统

  • 端到端的一致性保证，意味着结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终;每一个组件都保证了它自己的一-致性
  • 整个端到端的一致性级别取决于所有组件中-一致性最弱的组件

58.什么是幂等写入？

所谓幂等操作，是说一个操作，可以重复执行很多次，但只导致一次结果更改，也就是说，后面再重复执行就不起作用了

59.什么是2PC？

就是两阶段提交（Two-Phase-Commit）
对于每个checkpoint，sink任务会启动一个事务，并将接下来的接受到数据添加到事务里，然后写入外部sink系统，但是不提交他们，这个解读那称为预提交。当它收到checkpoint完成的同志，他才正式提交事务，实现结果的真正写入

60.flink和kafka端到端状态一致性的保证？

  • 内部 – 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性
  • source – kafka consumer作为source,可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性
  • sink-- kafka producer作为sink,采用两阶段提交sink,需要实现一个TwoPhaseCommitSinkFunction

61.kafka精确一致性（Exactly-once ) 两阶段提交的步骤？

  • 第一条数据来了之后，开启一个kafka的事务(transaction) ，正常写入kafka分区日志但标记为未提交，这就是“预提交”
  • jobmanager触发checkpoint操作，barrier 从source开始向下传递，遇到barrier的算子将状态存入状态后端，并通知jobmanager
  • sink连接器收到barrier,保存当前状态，存入checkpoint,通知jobmanager,并开启下一阶段的事务，用于提交下个检查点的数据
  • jobmanager收到所有任务的通知，发出确认信息，表示checkpoint完成
  • sink任务收到jobmanager的确认信息，正式提交这段时间的数据
  • 外部kafka关闭事务，提交的数据可以正常消费了。