问题一：flink的TaskManager和slot是一对一的，这个能调整成1对多么？
flink的TaskManager和slot是一对一的，这个能调整成1对多么？
参考回答：
在Flink中，TaskManager是任务执行的负责者，而Slot则是任务的最小执行单位。每个TaskManager是一个JVM进程，它可能在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个TaskManager能接收多少个task，会通过task slot来进行控制，每个TaskManager至少有一个slot。
Slot的数量反映了一个TaskManager的计算资源，它可以并行执行的任务数量。Slot的个数不能多于CPU核心数，这是因为Slot表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。通常，Slot的数量是和每个TaskManager的可用CPU内核数成比例，一般情况你的Slot数是你每个TaskManager的CPU核数，但是考虑到超线程，可以让Slot的数量是CPUCore的倍数。
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问题二：为什么flink计算100w量级的数据要花好几分钟？
整个加工链路是从mysql读binlog日志到flink里做关联，然后写到holo。源端mysql表A有20w条数据，但是不定期会全部delete掉，然后再写入20w数据。由于mysql数据会被采集到flink里做加工，所以源端删除20w再重写20w的操作，会导致在flink里也是这样。和另外一张5w的表B关联后形成100多w数据写入holo。如果源端全删全插一次，走一遍整体流程（从读binlog日志写入flink开始，到将最终结果写入holo）要好几分钟。这个时间貌似有点长，经排查时间主要是花在计算上了，如果只从源端同步20w数据到holo里只需要十几秒钟，计算过程花了较长时间。所以为什么flink计算100w量级的数据要花好几分钟？
参考回答：
Flink在处理大量数据时，可能会遇到一些性能瓶颈。以下是可能导致Flink计算100万量级数据花费较长时间的原因：
- 数据倾斜：如果某些key的数据量过大，可能会导致数据倾斜，从而影响整个任务的执行效率。在这种情况下，可以考虑使用KeyedStream或者进行窗口分区来减少数据倾斜的影响。
- 网络延迟：Flink是基于分布式计算的，数据需要在各个节点之间传输。如果网络延迟较高，可能会导致数据传输速度变慢，从而影响整个任务的执行效率。可以尝试优化网络环境，或者调整Flink的配置参数来减少网络传输的影响。
- 资源分配不足：如果Flink集群的资源分配不足，可能会导致任务执行缓慢。可以尝试增加Flink集群的资源，例如增加CPU、内存等。
- 算法复杂度：如果Flink中的算法实现较为复杂，可能会导致计算速度较慢。可以尝试优化算法实现，或者使用更高效的算法来提高计算速度。
- 系统其他因素：除了上述原因外，还可能存在其他因素影响Flink的计算速度，例如操作系统、硬件设备等。可以尝试排查这些因素，以找到导致计算速度较慢的原因。
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问题三：请问Flink这边能看到任务的上下游依赖关系吗？
请问Flink这边能看到任务的上下游依赖关系吗？
参考回答：
在Flink中，任务的上下游依赖关系可以通过其任务链和共享组的概念来理解。具体来说，所有算子默认都是同一个共享组，而StreamTask与StreamOperator之间是依赖关系。
在任务执行过程中，Flink采用了重分区算子来定义上下游subtask之间的数据传递方式。SubTask之间进行数据传递的模式主要有两种：一种是one-to-one (forwarding)模式，这种情况下，上游SubTask生产的数据与下游SubTask接收到的数据完全一致，数据不需要经过IO；另一种是redistributing模式，需要进行数据的重新分配和分发。例如，常见的map、filter、flatMap等算子的SubTask的数据传递都是基于one-to-one的对应关系。
此外，Flink还提供了一些作业状态确认的功能，如“Flink 作业状态确认（定时依赖功能）”，通过使用这些功能可以判断作业是否前边的作业运行完成。
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问题四：flink1.17的session集群为什么启动不起来呢？
flink1.17的session集群为什么启动不起来呢？ 
参考回答：
Flink 1.17的session集群启动不起来可能有多种原因。首先，确保所有节点已正确安装和配置了Flink，并且网络连接正常。如果问题仍然存在，您可以考虑以下几点：
- 检查日志文件：查看Flink的日志文件，通常位于$FLINK_HOME/log目录中，以获取有关启动失败的详细信息。
- 端口冲突：确保没有其他程序占用了Flink所需的端口。可以尝试更改Flink配置文件中的端口号以避免冲突。
- 资源不足：确保集群中的所有节点都有足够的内存和CPU资源来运行Flink任务。
- YARN配置：如果您使用的是YARN模式，请检查YARN的配置是否正确，并确保Flink与YARN之间的通信正常。
- 集群部署：如果您使用的是自定义集群部署方式，请确保所有组件都已正确配置，并且可以相互通信。
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问题五：Holo的即席查询能力很强了，我要是能把数据直接采集到holo里，是不是就可以不用Flink？
Holo的即席查询能力很强了，我要是能把数据直接采集到holo里，是不是就可以不用Flink做实时计算了，直接用holo即席查询就行？那还有什么情况需要用到flink啊？
参考回答：
Holo是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据的实时写入、更新和分析，同时兼容Holo是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据的实时写入、更新和分析，同时兼容标准SQL并支持PB级数据的多维分析和即席查询。Flink则是一个强大的流式计算引擎，它提供对海量实时数据的高效处理能力。尽管Holo具有强大的即席查询能力，但Flink和Holo可以深度集成，以提供一体化的实时数仓解决方案。
但即席查询和实时计算在场景和目标上有所不同。即席查询主要用于在线查询分析，其业务逻辑可能简单或复杂，取决于用户查询的目的。而实时计算通常有明确的目标，并对效率和稳定性有较高的要求，例如对数据进行简单的处理或转换。
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