问题一：HDFS 在 Flink 作业中面临哪些压力？
HDFS 在 Flink 作业中面临哪些压力？
参考回答：
HDFS 在 Flink 作业中面临的压力主要来源于两个方面：一是随着业务增长导致的正常负载增加；二是大作业部署和 Checkpoint 期间带来的瞬时 RPC 请求高峰，可能导致 NameNode 的 RPC Call Queue 打满，影响其他作业的读写性能。
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问题二：HDFS 的压力主要集中在哪里？
HDFS 的压力主要集中在哪里？
参考回答：
HDFS 的压力主要集中在 NameNode 上，因为 NameNode 负责处理 HDFS 的元数据操作和 RPC 请求，大量的瞬时 RPC 请求会导致 NameNode 的处理能力成为瓶颈。
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问题三：为了应对 NameNode 压力，采取了哪些主要措施？
为了应对 NameNode 压力，采取了哪些主要措施？
参考回答：
为了应对 NameNode 压力，我们采取了以下主要措施：在底层部署了多组 HDFS NameNode 实现水平扩展；在引擎层提供多组任务的均衡策略，决定作业使用哪一组 NameNode；通过动态指定相关路径，使作业真正使用不同的 NameNode。
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问题四：为什么用户可以通过调整 Flink 运行参数来进行个性化调优？
为什么用户可以通过调整 Flink 运行参数来进行个性化调优？
参考回答：
我们向用户开放了 Flink 的运行参数，因为不同的作业有不同的运行特点，用户可以根据自己作业的需求进行个性化的调优，以优化作业的性能和资源使用。
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问题五：为什么要限制 Checkpoint 的最小制作间隔？
为什么要限制 Checkpoint 的最小制作间隔？
参考回答：
我们限制了 Checkpoint 的最小制作间隔，是为了避免不合理的高频 Checkpoint 制作对集群上的其他作业造成影响，确保集群资源的合理利用。
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