有没有去面试的时候被问到Flink的面试题你答不上来，为什么那？，菜吗？不是。原因是你接触的面试题太少了，那我今天就根据不同的群体来给大家你分享。
解答： 1. 我们使用 yarn session 模式提交任务。每次提交都会创建一个新的 Flink 集群，为每一个 job 提供一个 yarn-session，任务之间互相独立，互不影响， 方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。线上命令脚本如下： bin/yarn-session.sh -n 7 -s 8 -jm 3072 -tm 32768 -qu root.. -nm - -d 其中申请 7 个 taskManager，每个 8 核，每个 taskmanager 有 32768M 内存。
本文将深入探讨Flink实时流处理框架的原理、应用，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Flink技术功底。
链接：https://www.zhihu.com/question/403840013/answer/1317631316
面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
相信小伙伴们对于Flink一定不会感到陌生，作为连续三年蝉联第一，荣膺全球最活跃的 Apache 开源项目，Flink在中国的热度也一直是居高不下。近几年，在社区的推动下，Flink 技术栈在越来越多的公司开始得到应用，因此在大数据的求职招聘中，对于Flink的着重考察也变得越来越重要。本期文章，菌哥就带大家来总结一下，在面试过程中，Flink常被问到的知识点有哪些？如果本文对你有帮助，记得在看完之后，一键三连(✧◡✧)
我们知道ChatGPT通过谷歌面试，年薪突破18.3万美元。阿里面试你觉得会怎么样？
来源:王知无 作者:王知无 By 暴走大数据 场景描述：这是一份Flink学习面试指北。看看你能通过这？ 关键词：Flink 学习 面试 《大数据技术与架构》和《暴走大数据》读者拥有本文的优先阅读权。 转载请联系作者本人。 答案将在下期给出。 概念和基础篇 简单介绍一下Flink Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别？和Spark中的structured streaming 相比呢？Flink相比ss和storm有什么优势？ Flink的组件栈是怎么样的？ Flink的基础编程模型了
TaskManager 执行具体的 Task。TaskManager 为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了 slot 的概念，这个 slot 对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如 taskmanager 的管理内存是 3 GB，假如有两个 slot，那么每个 slot 就仅仅有 1.5 GB 内存可用。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和（近实时）OLAP 领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台、实时数仓，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
▊《Offer来了：Java面试核心知识点精讲.框架篇》 王磊 著 电子书售价：49.5元 2020年06月出版 本书是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结，包括Spring原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用、Cassandra原理及应用、ElasticSearch原理及应用、Spark原理及应用、Flink原理及应用。
今天给大家分享的是一个球友的提问，如果你也正好是应届生再找实习，那么也可以照着这个方向去学习。
最近有粉丝秋招面试回来，说原来MySQL在互联网公司原来如此的重要！京东和阿里的面试中都被问到了。。。。。兄弟你才知道啊！ 防止在后续求职跳槽中还有对“MySQL”掉以轻心的人，这里给大家再简单强调一下： 近年来在互联网行业中，MySQL稳居第二，随时可能超过Oracle，随着其性能一直在被优化，安全机制也趋向成熟，更重要的是开源免费的，所以目前互联网行业中MySQL的使用是非常多的，也是求职中的面试重点。 很多人拥有大厂梦，却容易在面试中因为MySQL败下阵来。 原因是很多人平时工作上没机会接触，小公司的
这样的自我介绍还不如前段时间流行的一句话：“我叫xx,我喜欢唱跳、rap、篮球。”起码你还让面试官知道了你的特长。
最近有个朋友面试上了阿里P7，薪资暴涨了50%，我私下问他能不能给大家分析一下经验。 聊了很多，最后给我推荐了一份特别全的的八股文资料，这个资料在他面试的过程中给了他很多的帮助。 这份资料最初的版本，是来自某个大厂面试官给学弟整理的面经，后来经过学弟的不断收集、完善，慢慢形成了一个Java资料库。 现在的完整版资料是视频合集+PDF合集，包含了有Java 集合、JVM、多线程、设计模式、算法调优、Spring全家桶、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、MongoDB、
本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型，并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系，本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
对于实时计算来说，Flink 可以说是如日中天，国内很多公司也开始慢慢转向于 Flink 的使用。而对于 Flink 来说最常见的使用场景莫过于读取 Kafka 中的数据，若对此熟练掌握，在面试中拔得头筹也不是不可能的。
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink Flink消费Kafka写入Mysql 所有代码，我放在了我的公众号，回复Flink可以下载 海量【java和大数据的面试题+视频
前两天，FlinkCDC 3.0版本发布。Flink CDC的定位也发生了变化，从捕获数据变更的Flink数据源正式迈向为以Flink为基础的端到端流式ELT数据集成框架。
在大数据时代，金融科技公司通常借助消费数据来综合评估用户的信用和还款能力。这个过程中，某些中介机构会搜集大量的号并进行“养号”工作，即在一年周期里让这些号形成正常的消费、通讯记录，目的是将这些号“培养”得非常健康，然后卖给有欺诈意向的用户。这类用户通过网上信息提交审核，骗到贷款后就“销声匿迹”了。
1.下面哪个不是 Dataset的转换算子() A. readTextFile B reduce distinct D rebalance
当我们做一个项目时往往都需要选择该用什么技术。这一部分不是我们普通员工想的，而是架构师会根据客户的需求选择出合适的技术。当选择合适的技术会让我们的开发事半功倍。下面我就来讲解下我做的项目(实时数仓）是如何进行选型的。
时隔一年,终于把主流的大数据组件全部学完了,学成之时,便是出师之日, 那为师便来考考你学的如何:
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展，当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求，以便及时快速地进行数据分析和业务决策，比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟，实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题，也是企业当前面临的一个普遍需求。
2019 年是大数据实时计算领域最不平凡的一年，2019 年 1 月阿里巴巴 Blink （内部的 Flink 分支版本）开源，大数据领域一夜间从 Spark 独步天下走向了两强争霸的时代。Flink 因为其天然的流式计算特性以及强大的处理性能成为炙手可热的大数据处理框架。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
这是之前一个同学的面经，经过3个月的面试，最终成功上岸某新能源头部车企，面经还热乎！
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
经过这么多年的发展，大数据的技术正处于群雄逐鹿阶段 ，面对这么多技术框架，我们得学会做减法。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库
本系列主题是大数据开发面试指南，旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线，完善数据开发的技术栈，以及我们面试一个大数据开发岗位的时候，哪些东西是重点考察的，这些公司更希望面试者具备哪些技能。
在大数据领域我们都知道，开发是最简单，任务的合理调优、问题排查才是最重要的。我们在之前的文章《Flink面试通关手册》中也讲解过，作者结合线上出现的一些问题，总结了一些任务调优需要注意的点。
对于Java工程师来说，几乎没有没听过大名鼎鼎的Spring框架的，Spring框架早已成为了Java后端开发事实上的行业标准，可以说，是Spring成就了Java，Spring也成为Java程序员必修课之一。 同时，随着Spring Boot和Spring Cloud的出现，使得开发工程师能更高效的利用Spring和其他基础设施快速搭建系统，Spring全家桶的诞生又一次解放了大家的生产力。 经常有粉丝后台留言有关Spring全家桶学习的问题，大家遇到的困惑无非是这些方面： 刚刚入行或转行的兄弟，不明白为
如何快速的投入到Flink的学习当中，很多人在搭建环境过程中浪费了太多的时间。一套一劳永逸的本机Flink开发环境可以让我们快速的投入到Flink的学习中去，将精力用在Flink的原理，实战。这也对于工作和面试有着巨大帮助。
大家好，我是老羊，本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇。
首先，我们在做数据开发的过程中涉及到一些基本要素：时效性保障、质量保障、稳定性保障，此外还有敏捷性、可管理性等其他要素。根据公司业务场景和重要性不同，重点也有所侧重。
下面的答案都是博主收集小伙伴萌的答案 + 博主自己的理解进行的一个总结，博主认为是大家可以拿去细品的。
Flink 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有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务： 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。 此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如： Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。 Gelly，Flink 的图计算库，提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。
Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。
流式计算中，我们经常有一些场景是消费Kafka数据，进行处理，然后存储到其他的数据库或者缓存或者重新发送回其他的消息队列中。
问题导读 1.阅读源码不同的情况该如何阅读源码? 2.如果为了面试，该如何快速懂得源码？ 3.阅读源码的难点在什么地方？ 为何要阅读源码？可能原因如下： 1.面试要求 2.提升编码能力 在面试中，
大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。
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