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
Flink中级
22、Flink是如何支持批流一体的？
本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。
23、Flink是如何做到高效的数据交换的?
在一个Flink Job中，数据需要在不同的task中进行交换，整个数据交换是由 TaskManager 负责的，TaskManager 的网络组件首先从缓冲buffer中收集records，然后再发送。Records 并不是一个一个被发送的，二是积累一个批次再发送，batch 技术可以更加高效的利用网络资源。
24、Flink是如何做容错的？
Flink实现容错主要靠强大的CheckPoint机制和State机制。Checkpoint 负责定时制作分布式快照、对程序中的状态进行备份；State 用来存储计算过程中的中间状态。
25、Flink 分布式快照的原理是什么？
Flink的分布式快照是根据Chandy-Lamport算法量身定做的。简单来说就是持续创建分布式数据流及其状态的一致快照。
核心思想是在 input source 端插入 barrier，控制 barrier 的同步来实现 snapshot 的备份和 exactly-once 语义。
26、Flink是如何保证Exactly-once语义的？
Flink通过实现两阶段提交和状态保存来实现端到端的一致性语义。 分为以下几个步骤：
开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面
预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭
预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭
预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭
若失败发生在预提交成功后，正式提交前。可以根据状态来提交预提交的数据，也可删除预提交的数据
27、Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方？
Flink源码中有一个独立的connector模块，所有的其他connector都依赖于此模块，Flink 在1.9版本发布的全新kafka连接器，摒弃了之前连接不同版本的kafka集群需要依赖不同版本的connector这种做法，只需要依赖一个connector即可。
28、说说 Flink的内存管理是如何做的?
Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据存储到硬盘上。Flink 为了直接操作二进制数据实现了自己的序列化框架。理论上Flink的内存管理分为三部分：
Network Buffers：这个是在TaskManager启动的时候分配的，这是一组用于缓存网络数据的内存，每个块是32K，默认分配2048个，可以通过“taskmanager.network.numberOfBuffers”修改。
Memory Manage pool：大量的Memory Segment块，用于运行时的算法（Sort/Join/Shuffle等），这部分启动的时候就会分配。下面这段代码，根据配置文件中的各种参数来计算内存的分配方法。（heap or off-heap，这个放到下节谈），内存的分配支持预分配和lazy load，默认懒加载的方式。
User Code，这部分是除了Memory Manager之外的内存用于User code和TaskManager本身的数据结构。
29、说说 Flink的序列化如何做的?
Java本身自带的序列化和反序列化的功能，但是辅助信息占用空间比较大，在序列化对象时记录了过多的类信息。Apache Flink摒弃了Java原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。TypeInformation 是所有类型描述符的基类。它揭示了该类型的一些基本属性，并且可以生成序列化器。TypeInformation 支持以下几种类型：
BasicTypeInfo: 任意Java 基本类型或 String 类型
BasicArrayTypeInfo: 任意Java基本类型数组或 String 数组
WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类
WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类
CaseClassTypeInfo: 任意的 Scala CaseClass(包括 Scala tuples)
CaseClassTypeInfo: 任意的 Scala CaseClass(包括 Scala tuples)
GenericTypeInfo: 任意无法匹配之前几种类型的类
针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。
30、Flink中的Window出现了数据倾斜，你有什么解决办法？
window产生数据倾斜指的是数据在不同的窗口内堆积的数据量相差过多。本质上产生这种情况的原因是数据源头发送的数据量速度不同导致的。出现这种情况一般通过两种方式来解决：
在数据进入窗口前做预聚合
重新设计窗口聚合的key
31、Flink中在使用聚合函数 GroupBy、Distinct、KeyBy 等函数时出现数据热点该如何解决？
数据倾斜和数据热点是所有大数据框架绕不过去的问题。处理这类问题主要从3个方面入手：
在业务上规避这类问题
例如一个假设订单场景，北京和上海两个城市订单量增长几十倍，其余城市的数据量不变。这时候我们在进行聚合的时候，北京和上海就会出现数据堆积，我们可以单独数据北京和上海的数据。
Key的设计上
把热key进行拆分，比如上个例子中的北京和上海，可以把北京和上海按照地区进行拆分聚合。
参数设置
Flink 1.9.0 SQL(Blink Planner) 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，即 MiniBatch。原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对State的访问，从而提升吞吐和减少数据的输出量。
32、Flink任务延迟高，想解决这个问题，你会如何入手？
在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。资源调优即是对作业中的Operator的并发数（parallelism）、CPU（core）、堆内存（heap_memory）等参数进行调优。作业参数调优包括：并行度的设置，State的设置，checkpoint的设置。
33、Flink是如何处理反压的？
Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的，Flink的反压设计也是基于这个模型。Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。
34、Flink的反压和Strom有哪些不同？
Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况，如果超过高水位值就会将反压信息写到 Zookeeper ，Zookeeper 上的 watch 会通知该拓扑的所有 Worker 都进入反压状态，最后 Spout 停止发送 tuple。Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
35、 Operator Chains（算子链）这个概念你了解吗？
为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。这就是我们所说的算子链。
36、说说Flink1.9的新特性？
支持hive读写，支持UDF
Flink SQL TopN和GroupBy等优化
Checkpoint跟savepoint针对实际业务场景做了优化
Flink state查询
37、消费kafka数据的时候，如何处理脏数据？
可以在处理前加一个fliter算子，将不符合规则的数据过滤出去。
Flink高级
38、Flink Job的提交流程
用户提交的Flink Job会被转化成一个DAG任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph，Flink中JobManager与TaskManager，JobManager与Client的交互是基于Akka工具包的，是通过消息驱动。整个Flink Job的提交还包含着ActorSystem的创建，JobManager的启动，TaskManager的启动和注册。
39、Flink所谓"三层图"结构是哪几个"图"？
一个Flink任务的DAG生成计算图大致经历以下三个过程：
StreamGraph 最接近代码所表达的逻辑层面的计算拓扑结构，按照用户代码的执行顺序向StreamExecutionEnvironment添加StreamTransformation构成流式图。
JobGraph 从StreamGraph生成，将可以串联合并的节点进行合并，设置节点之间的边，安排资源共享slot槽位和放置相关联的节点，上传任务所需的文件，设置检查点配置等。相当于经过部分初始化和优化处理的任务图。
ExecutionGraph 由JobGraph转换而来，包含了任务具体执行所需的内容，是最贴近底层实现的执行图。
40.JobManger在集群中扮演了什么角色？
JobManager 负责整个 Flink 集群任务的调度以及资源的管理，从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中 TaskManager 上 TaskSlot 的使用情况，为提交的应用分配相应的 TaskSlot 资源并命令 TaskManager 启动从客户端中获取的应用。JobManager 相当于整个集群的 Master 节点，且整个集群有且只有一个活跃的 JobManager ，负责整个集群的任务管理和资源管理。JobManager 和 TaskManager 之间通过 Actor System 进行通信，获取任务执行的情况并通过 Actor System 将应用的任务执行情况发送给客户端。同时在任务执行的过程中，Flink JobManager 会触发 Checkpoint 操作，每个 TaskManager 节点 收到 Checkpoint 触发指令后，完成 Checkpoint 操作，所有的 Checkpoint 协调过程都是在 Fink JobManager 中完成。当任务完成后，Flink 会将任务执行的信息反馈给客户端，并且释放掉 TaskManager 中的资源以供下一次提交任务使用。
41、JobManger在集群启动过程中起到什么作用？
JobManager的职责主要是接收Flink作业，调度Task，收集作业状态和管理TaskManager。它包含一个Actor，并且做如下操作：
RegisterTaskManager: 它由想要注册到JobManager的TaskManager发送。注册成功会通过AcknowledgeRegistration消息进行Ack。
SubmitJob: 由提交作业到系统的Client发送。提交的信息是JobGraph形式的作业描述信息。
CancelJob: 请求取消指定id的作业。成功会返回CancellationSuccess，否则返回CancellationFailure。
UpdateTaskExecutionState: 由TaskManager发送，用来更新执行节点(ExecutionVertex)的状态。成功则返回true，否则返回false。
RequestNextInputSplit: TaskManager上的Task请求下一个输入split，成功则返回NextInputSplit，否则返回null。
JobStatusChanged： 它意味着作业的状态(RUNNING, CANCELING, FINISHED,等)发生变化。这个消息由ExecutionGraph发送。
42、TaskManager在集群中扮演了什么角色？
TaskManager 相当于整个集群的 Slave 节点，负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请和管理。客户端通过将编写好的 Flink 应用编译打包，提交到 JobManager，然后 JobManager 会根据已注册在 JobManager 中 TaskManager 的资源情况，将任务分配给有资源的 TaskManager节点，然后启动并运行任务。TaskManager 从 JobManager 接收需要部署的任务，然后使用 Slot 资源启动 Task，建立数据接入的网络连接，接收数据并开始数据处理。同时 TaskManager 之间的数据交互都是通过数据流的方式进行的。可以看出，Flink 的任务运行其实是采用多线程的方式，这和 MapReduce 多 JVM 进行的方式有很大的区别，Flink 能够极大提高 CPU 使用效率，在多个任务和 Task 之间通过 TaskSlot 方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个 TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。
43、TaskManager在集群启动过程中起到什么作用？
TaskManager的启动流程较为简单：
启动类：org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager
核心启动方法 ： selectNetworkInterfaceAndRunTaskManager
启动后直接向JobManager注册自己，注册完成后，进行部分模块的初始化。
44、Flink 计算资源的调度是如何实现的？
TaskManager中最细粒度的资源是Task slot，代表了一个固定大小的资源子集，每个TaskManager会将其所占有的资源平分给它的slot。
通过调整 task slot 的数量，用户可以定义task之间是如何相互隔离的。每个 TaskManager 有一个slot，也就意味着每个task运行在独立的 JVM 中。每个 TaskManager 有多个slot的话，也就是说多个task运行在同一个JVM中。
通过调整 task slot 的数量，用户可以定义task之间是如何相互隔离的。每个 TaskManager 有一个slot，也就意味着每个task运行在独立的 JVM 中。每个 TaskManager 有多个slot的话，也就是说多个task运行在同一个JVM中。
45、简述Flink的数据抽象及数据交换过程？
Flink 为了避免JVM的固有缺陷例如java对象存储密度低，FGC影响吞吐和响应等，实现了自主管理内存。MemorySegment就是Flink的内存抽象。默认情况下，一个MemorySegment可以被看做是一个32kb大的内存块的抽象。这块内存既可以是JVM里的一个byte[]，也可以是堆外内存（DirectByteBuffer）。在MemorySegment这个抽象之上，Flink在数据从operator内的数据对象在向TaskManager上转移，预备被发给下个节点的过程中，使用的抽象或者说内存对象是Buffer。对接从Java对象转为Buffer的中间对象是另一个抽象StreamRecord。
46、Flink 中的分布式快照机制是如何实现的？
Flink的容错机制的核心部分是制作分布式数据流和操作算子状态的一致性快照。 这些快照充当一致性checkpoint，系统可以在发生故障时回滚。 Flink用于制作这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了描述。 它受到分布式快照的标准Chandy-Lamport算法的启发，专门针对Flink的执行模型而定制。
barriers在数据流源处被注入并行数据流中。快照n的barriers被插入的位置（我们称之为Sn）是快照所包含的数据在数据源中最大位置。例如，在Apache Kafka中，此位置将是分区中最后一条记录的偏移量。 将该位置Sn报告给checkpoint协调器（Flink的JobManager）。然后barriers向下游流动。当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。 一旦sink操作算子（流式DAG的末端）从其所有输入流接收到barriers n，它就向checkpoint协调器确认快照n完成。在所有sink确认快照后，意味快照着已完成。一旦完成快照n，job将永远不再向数据源请求Sn之前的记录，因为此时这些记录（及其后续记录）将已经通过整个数据流拓扑，也即是已经被处理结束。
47、简单说说FlinkSQL是如何实现的？
Flink 将 SQL 校验、SQL 解析以及 SQL 优化交给了Apache Calcite。Calcite 在其他很多开源项目里也都应用到了，譬如 Apache Hive, Apache Drill, Apache Kylin, Cascading。Calcite 在新的架构中处于核心的地位，如下图所示。
构建抽象语法树的事情交给了 Calcite 去做。SQL query 会经过 Calcite 解析器转变成 SQL 节点树，通过验证后构建成 Calcite 的抽象语法树（也就是图中的 Logical Plan）。另一边，Table API 上的调用会构建成 Table API 的抽象语法树，并通过 Calcite 提供的 RelBuilder 转变成 Calcite 的抽象语法树。然后依次被转换成逻辑执行计划和物理执行计划。在提交任务后会分发到各个 TaskManager 中运行，在运行时会使用 Janino 编译器编译代码后运行。
