Flink是一个流式处理框架，支持批处理和流处理。在Flink中，批处理作业是以有限的数据集为输入，进行一次性处理的作业，而流处理作业是以无限数据流为输入，实时处理数据的作业。 Flink的批处理和...
在Flink中实现Exactly-Once语义通常需要使用以下几种方法： 1. 使用Flink的Checkpoint机制：Flink通过Checkpoint机制可以确保在发生故障时数据能够被恢复到之...
Flink中的Watermark是用来处理事件时间处理中的乱序数据和延迟数据的一种机制。Watermark是一种特殊的时间戳，用于告知系统在该时间戳之前的数据已经全部到达，即不再有新数据到达。在处理乱...
在Flink中处理事件时间有两种方式：Event Time和Processing Time。 1. Event Time：事件时间是数据本身携带的时间戳，在数据中已经包含了事件发生的时间信息。Fli...
Flink中的窗口操作通过使用DataStream API中的WindowAssigner和WindowOperator来实现。窗口操作允许在数据流中定义窗口，并在每个窗口上应用一些操作，例如聚合、计...
Flink支持多种数据源和数据接收器，包括但不限于： 数据源： 1. 文件系统（Filesystem）：从本地文件系统或分布式文件系统如HDFS读取数据。 2. Apache Kafka：从Kafk...
Flink状态管理是通过内置的状态后端来实现的。Flink支持多种状态后端，如MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend等。 在Fli...
1. 高度的抽象性：Table API和SQL提供了更高级别的抽象，使得用户可以更容易地编写和理解数据处理逻辑，而无需深入了解底层的实现细节。 2. 更好的可读性和可维护性：使用Table API和...
Flink支持的连接器包括但不限于以下几种： 1. Apache Kafka连接器：用于与Kafka进行数据交互。 2. Apache HBase连接器：用于与HBase进行数据交互。 3. Ela...
Flink支持的部署模式包括： 1. 单机模式：在单机上搭建集群，适合开发和调试。 2. Standalone模式：使用Flink自带的资源管理器和作业管理器，适合小规模集群。 3. YARN模式：在...
