Impala和Flink 是两种不同的数据处理工具，它们有不同的使用场景和适用范围。 1. Impala： - Impala 是一个高性能的 SQL 查询引擎，用于在 Hadoop 上进行实时交互式...
Flink和Spark都是流行的大数据处理框架，但它们之间存在一些区别。以下是一些主要区别： 1. 数据处理模型： - Flink是基于事件时间的数据处理引擎，支持精确的窗口操作和处理延迟数据...
Flink支持以下几种数据处理模式： 1. 批处理模式（Batch Processing）：用于处理有界数据集，一次性处理整个数据集，通常用于离线数据处理任务。 2. 流处理模式（Stream P...
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...
