1.什么是flink?
ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。
Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延时，高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算，Exactly-once (就一次)语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP(复杂事件处理)的支持。
2.flink 和 sparktreaming 有啥区别?
数据模型
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。
3.sparkstreaming 和 strom 有啥区别?
storm:实时，优点：良好的容错性，事务;并且是单一的框架
sparkString:批处理，准实时，一个一个的batch,一个batch就是一个时间段内连续不间断的rdd。
4.Flink 的重要特点?
事件驱动型:事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件来提取数据，并根据到来的时间触发计算，状态更新或其他外部动作。
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。
分层的API：越顶层越抽象，表达含义越简明，使用越方便。越底层越方便，表达意思越丰富，使用越灵活。
5.什么是有界流和无界流?
在Spark的世界观中，一切都是由批次组成的，离线数据是一个大批次，而实时数据是一个一个无限的小批次组成的。
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。
它们会无休止地产生数据。
无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。
处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。
有界数据流：
有定义流的开始，也有定义流的结束。
有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。
有界流所有数据可以被排序，所以并不需要有序摄取。
有界流处理通常被称为批处理
6.Flink的其他特点?
支持事件时间(event- time)和处理时间(processing time)
精确一次的状态一致性保证
低延迟，每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟
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
7.jobManager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。
8.Flink 组件?
jobManager：作业管理器
taskManager：任务管理器
resourceManager：资源管理器
dispacher：分发器
9.jobManager收到的应用程序包含哪些?
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(slots)。插槽的数量限制了taskManager能够执行的任务数量。
启动之后，taskManager会向资源管理器注册它的插槽;收到资源管理器的指令后，taskManager就会将一个或多个插槽提供给jobManager调用。jobManager就可以向插槽分配任务(tasks)来执行了。
在执行过程中，一个taskManager可以跟其他运行同一应用程序的taskManager交换数据。
11.taskManager执行任务的数量由什么来决定的?
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。
12.resourceManager作用?
主要负责管理任务管理器(taskManager)的插槽(slot),taskManager插槽是flink中定义的处理资源单元。
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。
当jonManager申请插槽资源时，ResourceManager会将有空间插槽来满足jobManager的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，以提供启动taskManager进程的容器。
13.分发器的作用?
可以跨作业运行，它为应用提交提供了REST接口。
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也会启动一个web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息
dispatcher在架构中可能并不是必须的，这个取决于应用提交运行的方式
14.flink的资源单元?
taskManager的slot
15.flink的任务链? 任务链的要求?
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
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
16.flink的应用程序包含几部分?
所有的flink程序都是由三部分的：source、Transformation和Sink
source负责读取数据源，Transformation利用各种算子进行处理加工，Sink负责输出
17.flink的执行图分为几层?
StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图
18.算子之间数据传输的形式?
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。