问题一：Flink容错架构的核心是什么？
Flink容错架构的核心是什么？
参考回答：
Flink容错架构的核心是Checkpointing机制，即定期给所有的算子状态做快照检查点（Checkpoint）。如果Flink作业失败，作业会从上一个完整的Checkpoint恢复。
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问题二：造成Flink Checkpoint失败（超时）的主要原因有哪些？
造成Flink Checkpoint失败（超时）的主要原因有哪些？
参考回答：
造成Flink Checkpoint失败（超时）的主要原因有两个：一是中间数据流动缓慢造成Checkpoint Barrier流动缓慢；二是算子状态过大造成状态数据上传超时。
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问题三：Flink如何解决Checkpoint Barrier流动缓慢的问题？
Flink如何解决Checkpoint Barrier流动缓慢的问题？
参考回答：
Flink通过Buffer Debloating项目来解决Checkpoint Barrier流动缓慢的问题。该技术在不影响吞吐和延迟的前提下，缩减上下游需要缓存的数据到刚好算子不空转，目前已在Flink-1.14版本发布。
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问题四：Generalized Log-Based Checkpoint是什么，它有什么优势？
Generalized Log-Based Checkpoint是什么，它有什么优势？
参考回答：
Generalized Log-Based Checkpoint是一种基于log打点的方式来做Checkpoint的方法，类似传统DB的write ahead log。它的好处是能快速、高频且稳定地做Checkpoint，但代价是需要额外多写/存一份log。该方法将Checkpointing过程与耗时的异步上传文件过程剥离开，同时与底层状态存储的物化过程解耦。
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问题五：Flink流批一体的理念是如何在API层面演进的？
Flink流批一体的理念是如何在API层面演进的？
参考回答：
在API层面，Flink流批一体的理念经历了从流批统一的SQL/Table API（Declarative API）到整合Imperative API，形成流批统一的DataStream API的演进过程。陈旧的DataSet API将逐步被淘汰。
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