Flink大礼包

概念和基础

1. 流处理、批处理、微批处理的区别是什么？
2. Flink 和 Spark Streaming 的优劣势对比？
3. 流处理是一次处理一条数据吗？
4. JobManager 和 TaskManager 分别负责什么工作？
5. JobManager 的容错是怎么做的？
6. Flink 调度作业的流程？
7. Task 之间是如何传输数据？
8. Slot 这个概念怎么理解？

窗口机制和原理

1. Flink 的三种时间语义是什么？
2. 处理时间的使用场景？事件时间的使用场景？注入时间的使用场景？
3. Watermark 怎么理解？
4. Watermark 是怎么生成的？
5. 不同场景下该如何设置 Watermark？
6. Tumbling / Sliding / Session Window 的定义是什么？
7. Watermark 和窗口中 AllowLateness 机制的区别是什么？
8. Sliding Window 中 State 是如何存储的？
9. Session Window 的使用场景？

Checkpoint 和 State

1. Checkpoint 的流程是什么？
2. Checkpoint 和 Savepoint 的区别？
3. Checkpoint 提供了哪些一致性语义？
4. Checkpoint Exactly-Once 语义是怎么实现的？
5. StateBackend 有什么类型？
6. 如何根据业务场景选型 StateBackend？
7. FsStateBackend 的异步原理是什么？
8. RocksDBStateBackend 的异步原理是什么？
9. StateBackend 的 TTL 原理？
10. RocksDBStateBackend 的引用计数法实现文件过期？
11. RocksDBStateBackend 增量快照的原理？