Flink面试题大全(建议收藏)
概述
第一部分：Flink 中的核心概念和基础考察
DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。
DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持带有事件时间的窗口 （Window） 操作
支持有状态计算的 Exactly-once 语义
支持高度灵活的窗口 （Window） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作
支持具有 Backpressure 功能的持续流模型
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
一个运行时同时支持 Batch on Streaming 处理和 Streaming 处理
Flink 在 JVM 内部实现了自己的内存管理
支持迭代计算
支持程序自动优化：避免特定情况下 Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存
static classCustomPartitionerimplementsPartitioner{
@Override
publicintpartition(String key, int numPartitions) {
switch (key){
case "1":
return 1;
case "2":
return 2;
case "3":
return 3;
default:
return 4;
}
}
}
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)
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）
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()
time-tumbling-window 无重叠数据的时间窗口，设置方式举例：timeWindow(Time.seconds(5))
time-sliding-window 有重叠数据的时间窗口，设置方式举例：timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(3))
count-tumbling-window无重叠数据的数量窗口，设置方式举例：countWindow(5)
count-sliding-window 有重叠数据的数量窗口，设置方式举例：countWindow(5,3)
在内部catalog中注册表
注册外部catalog
执行SQL查询
注册用户定义（标量，表或聚合）函数
将DataStream或DataSet转换为表
持有对ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment的引用
用户使用对外提供Stream SQL的语法开发业务应用
用calcite对StreamSQL进行语法检验，语法检验通过后，转换成calcite的逻辑树节点；最终形成calcite的逻辑计划
采用Flink自定义的优化规则和calcite火山模型、启发式模型共同对逻辑树进行优化，生成最优的Flink物理计划
对物理计划采用janino codegen生成代码，生成用低阶API DataStream 描述的流应用，提交到Flink平台执行
第二部分：Flink 面试进阶篇
开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面
预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭
正式提交（commit）将之前写完的临时文件放入目标目录下。这代表着最终的数据会有一些延迟
丢弃（abort）丢弃临时文件
Network Buffers：这个是在TaskManager启动的时候分配的，这是一组用于缓存网络数据的内存，每个块是32K，默认分配2048个，可以通过“taskmanager.network.numberOfBuffers”修改
Memory Manage pool：大量的Memory Segment块，用于运行时的算法（Sort/Join/Shuffle等），这部分启动的时候就会分配。下面这段代码，根据配置文件中的各种参数来计算内存的分配方法。（heap or off-heap，这个放到下节谈），内存的分配支持预分配和lazy load，默认懒加载的方式。
User Code，这部分是除了Memory Manager之外的内存用于User code和TaskManager本身的数据结构。
BasicTypeInfo: 任意Java 基本类型或 String 类型
BasicArrayTypeInfo: 任意Java基本类型数组或 String 数组
WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类
TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持Tuple1 to Tuple25)。Flink tuples 是固定长度固定类型的Java Tuple实现
CaseClassTypeInfo: 任意的 Scala CaseClass(包括 Scala tuples)
PojoTypeInfo: 任意的 POJO (Java or Scala)，例如，Java对象的所有成员变量，要么是 public 修饰符定义，要么有 getter/setter 方法
GenericTypeInfo: 任意无法匹配之前几种类型的类
在数据进入窗口前做预聚合
重新设计窗口聚合的key
在业务上规避这类问题
Key的设计上
参数设置
上下游的并行度一致
下游节点的入度为1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入）
上下游节点都在同一个 slot group 中（下面会解释 slot group）
下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS）
上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接，Source默认是HEAD）
两个节点间数据分区方式是 forward（参考理解数据流的分区）
用户没有禁用 chain
支持hive读写，支持UDF
Flink SQL TopN和GroupBy等优化
Checkpoint跟savepoint针对实际业务场景做了优化
Flink state查询
第三部分：Flink 面试源码篇
StreamGraph 最接近代码所表达的逻辑层面的计算拓扑结构，按照用户代码的执行顺序向StreamExecutionEnvironment添加StreamTransformation构成流式图。
JobGraph 从StreamGraph生成，将可以串联合并的节点进行合并，设置节点之间的边，安排资源共享slot槽位和放置相关联的节点，上传任务所需的文件，设置检查点配置等。相当于经过部分初始化和优化处理的任务图。
ExecutionGraph 由JobGraph转换而来，包含了任务具体执行所需的内容，是最贴近底层实现的执行图。
RegisterTaskManager: 它由想要注册到JobManager的TaskManager发送。注册成功会通过AcknowledgeRegistration消息进行Ack。
SubmitJob: 由提交作业到系统的Client发送。提交的信息是JobGraph形式的作业描述信息。
CancelJob: 请求取消指定id的作业。成功会返回CancellationSuccess，否则返回CancellationFailure。
UpdateTaskExecutionState: 由TaskManager发送，用来更新执行节点(ExecutionVertex)的状态。成功则返回true，否则返回false。
RequestNextInputSplit: TaskManager上的Task请求下一个输入split，成功则返回NextInputSplit，否则返回null。
JobStatusChanged： 它意味着作业的状态(RUNNING, CANCELING, FINISHED,等)发生变化。这个消息由ExecutionGraph发送。
--end--
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