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...
Flink的容错机制主要基于两个方面进行设计：检查点（Checkpoint）和恢复策略（Recovery Strategy）。 1. 检查点（Checkpoint）： 检查点是Flink用于实现容错...
Flink任务调度器是Flink作业执行引擎中的一个重要组件，负责管理作业的执行流程和调度任务的执行顺序。其工作流程如下： 1. 接收作业提交请求：当用户提交一个作业到Flink集群时，任务调度器会...
Flink的迭代计算可以通过Flink的迭代算子来实现。在Flink中，迭代计算可以分为两种类型：bulk迭代和delta迭代。 1. bulk迭代：bulk迭代是指在每次迭代过程中将整个数据集作为...
1. 实时数据分析：Flink可以用于实时监控和分析数据流，帮助企业及时发现和处理事件，支持实时报表和可视化展示。 2. 实时推荐系统：Flink可以对用户行为数据进行实时分析，为用户推荐个性化的内...
在 Flink 中自定义触发器需要实现 Trigger 接口，该接口定义如下： ```java public interface Trigger extends Serializable { ...
Flink支持多种状态存储方式，包括： 1. Memory State Backend：将状态存储在内存中，适合于低延迟和高吞吐量的场景。 2. RocksDB State Backend：将状态...
Flink提供了两种方法来管理和恢复状态：Checkpoint和Savepoint。 1. Checkpoint：Checkpoint是Flink用来持久化作业的状态的一种机制。当执行Checkpo...
