问题一：Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 是如何实现的？
Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 是如何实现的？
参考回答：
Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 通过将有状态的算子的状态更新同时记录在 State Table 和 State Changelog 中，并将它们异步地刷到远端存储上。这样，Checkpoint 时需要上传的数据量就仅限于还未物化的增量部分，从而减少了上传数据量。
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问题二：Re-active Scaling 模式下，Flink 面临的主要挑战是什么？
Re-active Scaling 模式下，Flink 面临的主要挑战是什么？
参考回答：
在 Re-active Scaling 模式下，Flink 面临的主要挑战是频繁做 Scaling-In/Out 时，Rescaling 成为主要瓶颈。这包括快速感知机器变化、重新调度和重新恢复状态等。
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问题三：Failover 和 Rescaling 在处理状态恢复时有什么不同？
Failover 和 Rescaling 在处理状态恢复时有什么不同？
参考回答：
Failover 时只需恢复状态，即将状态拉回到算子上即可；而 Rescaling 时，因为并行度会发生变化，所以需要重新分配状态。
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问题四：如何理解 Flink-1.13 版本引入的 Re-active Scaling 模式？
如何理解 Flink-1.13 版本引入的 Re-active Scaling 模式？
参考回答：
Flink-1.13 版本引入的 Re-active Scaling 模式允许 Flink 作业根据实时负载情况自动进行扩缩容，以优化资源利用率和作业性能。然而，这也带来了更频繁的 Rescaling 操作，对系统的容错和弹性能力提出了更高要求。
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问题五：在状态恢复过程中，哪个环节通常耗时较长？
在状态恢复过程中，哪个环节通常耗时较长？
参考回答：
在状态恢复过程中，重新分配状态到各个算子通常耗时较长，特别是在状态数据量较大的情况下，单个并发操作可能超过30分钟。
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