flink面试题

16. Flink中有哪些窗口？

 

 

 

 

Flink 支持两种划分窗口的方式，按照time和count。如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-window。flink支持窗口的两个重要属性（size和interval）如果size=interval,那么就会形成tumbling-window(无重叠数据) 如果size>interval,那么就会形成sliding-window(有重叠数据) 如果size< interval, 那么这种窗口将会丢失数据。比如每5秒钟，统计过去3秒的通过路口汽车的数据，将会漏掉2秒钟的数据。通过组合可以得出四种基本窗口：

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)

17. 说说Flink中的状态存储？

Flink在做计算的过程中经常需要存储中间状态，来避免数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会影响状态持久化如何和 checkpoint 交互。Flink提供了三种状态存储方式：MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend。

18. Flink中的时间有哪几类

Flink 中的时间和其他流式计算系统的时间一样分为三类：事件时间，摄入时间，处理时间三种。如果以 EventTime 为基准来定义时间窗口将形成EventTimeWindow,要求消息本身就应该携带EventTime。如果以 IngesingtTime 为基准来定义时间窗口将形成 IngestingTimeWindow,以 source 的systemTime为准。如果以 ProcessingTime 基准来定义时间窗口将形成 ProcessingTimeWindow，以 operator 的systemTime 为准。

19. Flink 中水印是什么概念，起到什么作用？

Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制, 本质上是一种时间戳。 一般来讲Watermark经常和Window一起被用来处理乱序事件。

20. Flink Table & SQL 熟悉吗？TableEnvironment这个类有什么作用

TableEnvironment是Table API和SQL集成的核心概念。这个类主要用来：

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

21. Flink SQL的实现原理是什么？是如何实现 SQL 解析的呢？

首先大家要知道 Flink 的SQL解析是基于Apache Calcite这个开源框架。

基于此，一次完整的SQL解析过程如下：

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