《Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》課后習(xí)題及答案

《Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》課后習(xí)題及答案（1）FlinkRuntime核心層的組件有哪些？它們各自負(fù)責(zé)什么？（2）Lambda架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？它適用于哪些場(chǎng)景？（3）Kappa架構(gòu)相對(duì)于Lambda架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是什么？它適用于哪些場(chǎng)景？（4）Flink適用于哪些場(chǎng)景？請(qǐng)列舉一些具體的應(yīng)用場(chǎng)景。（5）FlinkAPI&Libraries層是什么？它包含哪些核心組件和庫(kù)？參考答案：答：1）TaskManager：TaskManager是Flink的核心執(zhí)行引擎，負(fù)責(zé)運(yùn)行用戶(hù)編寫(xiě)的Flink程序。每個(gè)TaskManager會(huì)被分配一定數(shù)量的任務(wù)插槽（TaskSlot），每個(gè)任務(wù)插槽可以運(yùn)行一個(gè)任務(wù)。當(dāng)一個(gè)Flink程序被提交到Flink集群時(shí)，TaskManager會(huì)自動(dòng)分配任務(wù)插槽并啟動(dòng)對(duì)應(yīng)數(shù)量的Task。

2）JobManager：JobManager是Flink集群的管理節(jié)點(diǎn)，它負(fù)責(zé)接收和處理Flink程序的提交請(qǐng)求，并將程序的執(zhí)行計(jì)劃分配給TaskManager進(jìn)行執(zhí)行。JobManager還負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)TaskMa-nager之間的協(xié)作，以保證程序在整個(gè)Flink集群中的穩(wěn)定執(zhí)行。

3）數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer）：數(shù)據(jù)緩沖區(qū)是Flink運(yùn)行時(shí)的核心組件之一，它負(fù)責(zé)在TaskMa-nager之間傳輸數(shù)據(jù)。在Flink中，數(shù)據(jù)緩沖區(qū)采用了基于內(nèi)存的零拷貝技術(shù)，可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

4）任務(wù)調(diào)度器：任務(wù)調(diào)度器負(fù)責(zé)對(duì)任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，保證每個(gè)任務(wù)在執(zhí)行時(shí)都有足夠的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源。任務(wù)調(diào)度器會(huì)根據(jù)任務(wù)的執(zhí)行計(jì)劃和當(dāng)前集群資源情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)的執(zhí)行位置和優(yōu)先級(jí)，以達(dá)到最佳的執(zhí)行效率。

5）運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器：運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器是Flink的一個(gè)核心功能，它能夠在任務(wù)運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)地對(duì)任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化，以提高任務(wù)的執(zhí)行效率。在運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器的支持下，F(xiàn)link可以根據(jù)數(shù)據(jù)流和計(jì)算負(fù)載的特性進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)更加高效和靈活的計(jì)算。

除了以上幾個(gè)組件，Runtime核心層還包括了Flink的狀態(tài)管理、容錯(cuò)機(jī)制和檢查點(diǎn)等重要功能，這些功能在保證計(jì)算結(jié)果正確性和程序穩(wěn)定性方面起到了關(guān)鍵作用?？偟膩?lái)說(shuō)，Runtime核心層是Flink最重要的組成部分之一，它能夠?yàn)镕link提供高效、穩(wěn)定、可靠的運(yùn)行時(shí)環(huán)境，為用戶(hù)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。

答：Lambda架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)：

1）低延遲：通過(guò)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和批處理分開(kāi)處理，Lambda架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的低延遲處理。

2）高容錯(cuò)性：批處理層可以確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。即使實(shí)時(shí)處理出現(xiàn)問(wèn)題，批處理層仍然可以提供正確的數(shù)據(jù)結(jié)果。

3）可擴(kuò)展性：Lambda架構(gòu)采用分布式處理和存儲(chǔ)方式，具有良好的可擴(kuò)展性。

Lambda架構(gòu)的缺點(diǎn)：

1）復(fù)雜性：Lambda架構(gòu)需要維護(hù)兩套數(shù)據(jù)處理邏輯（實(shí)時(shí)處理和批處理），這可能導(dǎo)致更高的開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本，以及更復(fù)雜的系統(tǒng)管理。

2）數(shù)據(jù)一致性：在某些情況下，實(shí)時(shí)視圖和批處理視圖的數(shù)據(jù)可能存在一定的不一致，需要通過(guò)服務(wù)層進(jìn)行合并和處理。

3）技術(shù)選型：實(shí)現(xiàn)Lambda架構(gòu)可能需要使用多種技術(shù)和框架，這可能增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)曲線。

以電商網(wǎng)站為例，需要對(duì)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和離線分析，以提高用戶(hù)滿(mǎn)意度和商業(yè)收益。在Lambda架構(gòu)中，我們將數(shù)據(jù)流分為實(shí)時(shí)流和歷史流。實(shí)時(shí)流包括實(shí)時(shí)產(chǎn)生的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，如用戶(hù)點(diǎn)擊、瀏覽、下單等事件。歷史流則包括過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，如過(guò)去一天或一周內(nèi)的數(shù)據(jù)。

對(duì)于實(shí)時(shí)流，可以使用流處理引擎來(lái)實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)，例如對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)推薦、實(shí)時(shí)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)等。對(duì)于歷史流，可以使用Hadoop生態(tài)圈中的工具，如HDFS和MapReduce，來(lái)進(jìn)行批處理和離線分析。例如，可以使用MapReduce來(lái)計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、消費(fèi)習(xí)慣、地域分布等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以幫助制定商業(yè)策略和推出新的產(chǎn)品。

最后，需要將實(shí)時(shí)流和歷史流的分析結(jié)果進(jìn)行整合和展示。可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如HBase和Cassandra，來(lái)存儲(chǔ)實(shí)時(shí)分析結(jié)果。同時(shí)，可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，如Hive，來(lái)存儲(chǔ)離線分析結(jié)果。最終，可以使用BI工具，如Tableau和PowerBI，來(lái)可視化展示數(shù)據(jù)，以幫助決策者更好地理解和利用數(shù)據(jù)。

答：1）簡(jiǎn)化架構(gòu)：Kappa架構(gòu)僅使用實(shí)時(shí)處理引擎，這樣可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理邏輯，降低系統(tǒng)的復(fù)雜性。2）低延遲：Kappa架構(gòu)專(zhuān)注于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的低延遲處理。3）可擴(kuò)展性：Kappa架構(gòu)采用分布式處理和存儲(chǔ)方式，具有良好的可擴(kuò)展性。Kappa架構(gòu)適用于需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)處理速度要求較高的場(chǎng)景，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)等。答：ApacheFlink功能強(qiáng)大，支持開(kāi)發(fā)和運(yùn)行多種不同種類(lèi)的應(yīng)用程序，其主要應(yīng)用主要可以分為三大類(lèi)，包括：事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)管道應(yīng)用。除了這三大核心應(yīng)用場(chǎng)景外，ApacheFlink還在不同行業(yè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出了其強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力。答：API&Libraries層主要提供了編程API和頂層類(lèi)庫(kù)，其中編程API包含了用于進(jìn)行流處理的DataStreamAPI和用于進(jìn)行批處理的DataSetAPI，頂層類(lèi)庫(kù)則提供了更高層次的抽象，包括用于復(fù)雜事件處理的CEP庫(kù)；用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢(xún)的SQL&Table庫(kù)，以及基于批處理的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)FlinkML和圖形處理庫(kù)Gelly。

API&Libraries層還可以更進(jìn)一步劃分:在SQL和TableAPI層，提供了SQL語(yǔ)句支持及表格處理相關(guān)函數(shù)，除了基本查詢(xún)外，它還支持自定義的標(biāo)量函數(shù)，聚合函數(shù)以及表值函數(shù)，可以滿(mǎn)足多樣化的查詢(xún)需求，并同時(shí)適用于批處理和流處理。DataStreamAPI層是Flink數(shù)據(jù)處理的核心API，支持使用Java語(yǔ)言或Scala語(yǔ)言進(jìn)行調(diào)用，提供了數(shù)據(jù)讀取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)輸出等一系列常用操作的封裝。StatefulStreamProcessing是最低級(jí)別的抽象，它通過(guò)ProcessFunction函數(shù)內(nèi)嵌到DataS-treamAPI中。ProcessFunction是Flink提供的最底層API，具有最大的靈活性，允許開(kāi)發(fā)者對(duì)于時(shí)間和狀態(tài)進(jìn)行細(xì)粒度的控制。Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第2章Scala語(yǔ)言PAGE66PAGE67（1）使用if和for語(yǔ)句編寫(xiě)一個(gè)程序，接受一個(gè)整數(shù)參數(shù)n，打印出所有小于n的正整數(shù)中是3或5的倍數(shù)的數(shù)。（2）編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)字符串列表，返回其中長(zhǎng)度大于2的字符串。（3）編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表和一個(gè)函數(shù)f，返回一個(gè)新的列表，其中每個(gè)元素都是原列表中滿(mǎn)足函數(shù)f的元素的兩倍，但是不包括小于10的元素。（4）定義一個(gè)名為Point的類(lèi)，其中包含兩個(gè)屬性x和y，以及一個(gè)distanceTo方法，接受一個(gè)Point類(lèi)型的參數(shù)，并返回當(dāng)前點(diǎn)到給定點(diǎn)的距離。定義一個(gè)Line類(lèi)，其中包含兩個(gè)Point類(lèi)型的屬性start和end，以及一個(gè)length方法，返回線段的長(zhǎng)度。（5）定義一個(gè)名為Event的caseclass，包含eventType和timestamp兩個(gè)屬性。定義一個(gè)名為processEvent的函數(shù)，接受一個(gè)Event類(lèi)型的參數(shù)，并使用模式匹配判斷eventType是否為"click"，如果是則打印"Userclickedattimestamp[timestamp]"，否則打印"Unknowneventtype."參考答案：答：答：答：答：答：（1）如何安裝Flink？請(qǐng)簡(jiǎn)述安裝步驟。（2）Flink的集群部署有哪些方式？請(qǐng)簡(jiǎn)要說(shuō)明各種方式的優(yōu)缺點(diǎn)。（3）Yarn和Flink是如何結(jié)合使用的，還有其他的資源管理框架可以替代嗎？（4）一個(gè)基礎(chǔ)的Flink項(xiàng)目中包含了哪些依賴(lài)，請(qǐng)簡(jiǎn)述這些依賴(lài)的主要作用。（5）請(qǐng)簡(jiǎn)述Flink設(shè)置批處理和流處理模式的具體方法參考答案：答：1).首先從Flink官網(wǎng)下載所需版本的二進(jìn)制文件。在Flink官網(wǎng)的下載頁(yè)面（/downloads.html#flink）中，選擇需要的Flink版本，然后點(diǎn)擊Binaries鏈接進(jìn)行下載。2).接著選擇flink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz文件下載。3).將Flink上傳至CentOS系統(tǒng)本地目錄，此處為了后續(xù)方便管理，上傳目錄為/opt/server目錄，上傳完畢后，使用tar命令進(jìn)行解壓，命令如下：tar-xzvfflink-1.15.0-bin-scala_2.12.tgz4).解壓完畢后，為了方便使用flink內(nèi)置的命令，可以將flink中的bin目錄配置到系統(tǒng)環(huán)境變量中，在系統(tǒng)/etc/profile文件的最后加入以下內(nèi)容：exportFLINK_HOME=/opt/server/flink-1.15.0exportPATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin5).使用source命令重新加載配置文件，使其生效。source/etc/profile6).進(jìn)入到conf目錄，找到flink-conf.yaml文件，flink-conf.yaml是Flink的配置文件，用于指定Flink運(yùn)行時(shí)的配置參數(shù)。在啟動(dòng)Flink時(shí)，F(xiàn)link會(huì)加載該文件，并使用其中的配置參數(shù)來(lái)初始化Flink運(yùn)行時(shí)環(huán)境。7).flink-conf.yaml配置文件通常位于Flink安裝目錄下的conf目錄中。默認(rèn)情況下，F(xiàn)link使用的是conf/flink-conf.yaml文件中的配置選項(xiàng)。8).編輯flink-conf.yaml文件，將rest.bind-address參數(shù)的localhost值更改為，設(shè)置的具體代碼如下：rest.bind-address:9).進(jìn)入到flink的bin目錄中，使用命令在本地啟動(dòng)flink程序，此腳本文件位于flink的bin目錄中，執(zhí)行以下指令。start-cluster.sh10).啟動(dòng)完成后，為了能夠在外部訪問(wèn)flink集群，還需要關(guān)閉Linux系統(tǒng)防火墻，不關(guān)閉防火墻會(huì)導(dǎo)致無(wú)法訪問(wèn)FLink的WebUI界面。答：Standalone模式優(yōu)點(diǎn)：1.簡(jiǎn)單易用，不需要依賴(lài)其他資源管理器。2.適合在本地開(kāi)發(fā)、測(cè)試和小規(guī)模部署。缺點(diǎn)：1.不具備資源管理和任務(wù)調(diào)度的彈性特性，不適合大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境。2.不支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容。YARN模式優(yōu)點(diǎn)：1.能夠充分利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理器。2.提供了彈性的資源管理和任務(wù)調(diào)度功能。缺點(diǎn)：1.部署和配置較為復(fù)雜，需要與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)整合。2.對(duì)于小規(guī)模集群可能會(huì)存在資源浪費(fèi)。答：在將Flink任務(wù)部署至YARN集群之前，需要安裝Hadoop，保證Hadoop版本至少在2.2以上，并啟動(dòng)HDFS及YARN組件。1)．配置免密登錄2)．配置Hadoop3)．Flink與Yarn集成編輯/etc/profile文件，設(shè)置了HADOOP_CLASSPATH環(huán)境變量HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-3.3.0exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinexportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoopexportHADOOP_CLASSPATH=`hadoopclasspath`其中HADOOP_CLASSPATH=hadoopclasspath，是將hadoopclasspath命令的輸出結(jié)果賦值給HADOOP_CLASSPATH環(huán)境變量。hadoopclasspath命令會(huì)輸出所有必要的Hadoop類(lèi)的路徑，而將這個(gè)路徑添加到HADOOP_CLASSPATH環(huán)境變量中可以讓Flink在運(yùn)行過(guò)程中找到必要的Hadoop類(lèi)。export命令是將該環(huán)境變量設(shè)置為全局變量，可以被所有子進(jìn)程繼承。除了YARN，還有其他一些資源管理框架可以與Flink結(jié)合使用，例如：1).ApacheMesos：Mesos是另一個(gè)流行的集群資源管理框架，與YARN類(lèi)似，可以用于在集群中分配和管理資源。Flink也提供了針對(duì)Mesos的集成，使得Flink作業(yè)可以在Mesos集群上運(yùn)行。2).Kubernetes：Kubernetes是一個(gè)開(kāi)源的容器編排引擎，可以用于管理容器化應(yīng)用程序的部署、擴(kuò)展和操作。Flink社區(qū)也正在積極開(kāi)發(fā)針對(duì)Kubernetes的集成，使得Flink作業(yè)可以在Kubernetes集群上運(yùn)行。答：<dependencies><!--ApacheFlink依賴(lài)--><!--這個(gè)依賴(lài)被標(biāo)記為"provided"，意味著它在編譯和測(cè)試時(shí)是必需的，但不會(huì)被包含在最 終的JAR文件中--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><!--ScalaLibrary，由Flink提供--><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>${scala.version}</version><scope>provided</scope></dependency></dependencies>在<properties>標(biāo)簽中，定義了Maven屬性，如項(xiàng)目的源代碼編碼、Flink版本、目標(biāo)Java版本、Scala二進(jìn)制版本、Scala版本以及l(fā)og4j版本等等。在<dependencies>標(biāo)簽中，定義了Flink相關(guān)的依賴(lài)項(xiàng)，包括：flink-streaming-scala_${scala.binary.version}：Flink的ScalaStreaming庫(kù)，用于編寫(xiě)流處理程序。flink-clients：Flink的客戶(hù)端庫(kù)，提供了Flink的客戶(hù)端API。scala-library：Scala標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。在這些依賴(lài)項(xiàng)中，flink-streaming-scala_${scala.binary.version}和flink-clients的作用非常重要，其中flink-streaming-scala_${scala.binary.version}提供了Flink的ScalaStreaming庫(kù)，而flink-clients提供了Flink的客戶(hù)端API，這兩個(gè)庫(kù)對(duì)于編寫(xiě)和執(zhí)行Flink程序都是必不可少的。答：批處理:

導(dǎo)入必要的包；

創(chuàng)建ExecutionEnvironment；

定義數(shù)據(jù)源：

定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和操作：

定義結(jié)果處理；

調(diào)用execute()方法；流處理:導(dǎo)入必要的包；創(chuàng)建StreamExecutionEnvironment；定義數(shù)據(jù)源；定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和操作；定義結(jié)果處理；調(diào)用execute()方法；（1）流處理和批處理在數(shù)據(jù)處理速度、延遲、準(zhǔn)確性等方面有何不同？如何優(yōu)化流處理和批處理的性能？（2）Flink中的Task是如何執(zhí)行的？它的執(zhí)行流程是什么？（3）Flink中的算子鏈?zhǔn)鞘裁?？它的作用是什么？?）什么是TaskSlot？它在Flink中的作用是什么？（5）Flink中的TaskSlot是如何進(jìn)行資源隔離和管理的?參考答案：答：流處理和批處理在處理數(shù)據(jù)的不同之處有：1、數(shù)據(jù)處理方式：批處理是對(duì)一批靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而流處理是對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。批處理通常將整個(gè)數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存中，然后進(jìn)行計(jì)算和處理，最終輸出結(jié)果。而流處理則是將數(shù)據(jù)流劃分為一段一段的數(shù)據(jù)塊，然后對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。2、處理時(shí)延：批處理需要等待一批數(shù)據(jù)到達(dá)之后再進(jìn)行處理，因此會(huì)存在一定的延遲。而流處理是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，可以在數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)立即進(jìn)行處理，因此處理時(shí)延更低。這使得流處理可以更快地響應(yīng)事件，并能夠在短時(shí)間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)。3、處理精度：批處理通常是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，因此可以獲得更高的處理精度。而流處理是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，處理精度可能會(huì)受到數(shù)據(jù)采樣等因素的影響。因此，在需要高精度的場(chǎng)景中，批處理可能更適合。4、數(shù)據(jù)處理規(guī)模：批處理通常處理的數(shù)據(jù)量較大，需要進(jìn)行分布式處理。而流處理需要處理的數(shù)據(jù)量較小，通常可以在單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上完成。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，流處理也可以使用分布式架構(gòu)來(lái)處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。5、處理結(jié)果輸出方式：批處理通常是將處理結(jié)果保存到文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)中，而流處理通常是實(shí)時(shí)輸出處理結(jié)果，例如將數(shù)據(jù)流分發(fā)到不同的終端或輸出到實(shí)時(shí)報(bào)表中。這使得流處理可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和實(shí)時(shí)反饋，而批處理更適合處理離線數(shù)據(jù)。優(yōu)化方式:1).算子融合；2).數(shù)據(jù)本地性；3).負(fù)載均衡；4).數(shù)據(jù)壓縮；5).并行化計(jì)算；答：編寫(xiě)Flink程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流圖客戶(hù)端提交任務(wù)JobManager分配任務(wù)TaskManager執(zhí)行任務(wù)答：算子鏈（OperatorChain）是指將多個(gè)算子（Operator）連接在一起形成的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)。這些算子按照特定的順序連接，組成一個(gè)連續(xù)的數(shù)據(jù)處理流水線，用于對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理。為了提高計(jì)算效率，F(xiàn)link還支持將多個(gè)算子合并為一個(gè)算子鏈（operatorchain），從而減少數(shù)據(jù)在不同算子之間的序列化和反序列化開(kāi)銷(xiāo)。算子鏈可以將多個(gè)算子連接起來(lái)，形成一個(gè)整體，數(shù)據(jù)可以在算子鏈內(nèi)部直接流轉(zhuǎn)，減少不必要的數(shù)據(jù)序列化和反序列化，從而提高計(jì)算效率。當(dāng)一個(gè)任務(wù)被調(diào)度時(shí)，如果它所對(duì)應(yīng)的算子被包含在某個(gè)算子鏈中，那么它將直接從輸入流接收數(shù)據(jù)，然后在算子鏈內(nèi)部進(jìn)行計(jì)算，最后再將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送到下游任務(wù)中。答：TaskSlots（任務(wù)槽）是Flink集群中的一個(gè)概念，用于描述TaskManager的資源管理方式。每個(gè)askManager都是一個(gè)JVM進(jìn)程，可以在單獨(dú)的線程中執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)subtask。為了控制一個(gè)TaskManager中接受多少個(gè)task，就有了所謂的taskslots（至少一個(gè)）。每個(gè)TaskManager都有一定數(shù)量的TaskSlots，用于運(yùn)行任務(wù)。TaskSlots的數(shù)量和資源占用（例如CPU，內(nèi)存）由用戶(hù)在啟動(dòng)集群時(shí)進(jìn)行配置。例如，一個(gè)TaskManager有3個(gè)TaskSlots，則TaskManager的內(nèi)存資源會(huì)被均分為每個(gè)TaskSlot分配一份，這意味著每個(gè)TaskSlot都有一定數(shù)量的TaskManager內(nèi)存資源可供使用。答:在一個(gè)TaskManager中，TaskSlots可以被看作是并行度的單位，F(xiàn)link的并行度可以通過(guò)配置TaskSlots的數(shù)量來(lái)控制，F(xiàn)link會(huì)將算子的子任務(wù)分配到不同的TaskSlot上，以實(shí)現(xiàn)任務(wù)的并行執(zhí)行。一個(gè)TaskManager上的所有TaskSlots共享該TaskManager的資源。當(dāng)一個(gè)任務(wù)在一個(gè)TaskManager上運(yùn)行時(shí)，它會(huì)占用一個(gè)TaskSlot。如果一個(gè)TaskManager上的所有TaskSlots都被占用了，則該TaskManager上就無(wú)法再運(yùn)行新的任務(wù)。任務(wù)分配器會(huì)將任務(wù)分配給合適的TaskManager上的TaskSlot，使任務(wù)可以在Flink集群中運(yùn)行。任務(wù)分配器會(huì)根據(jù)各個(gè)TaskManager上的資源使用情況來(lái)決定將任務(wù)分配到哪個(gè)TaskManager上的TaskSlot。如果TaskManager的TaskSlots數(shù)量不夠，可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)無(wú)法分配到合適的TaskSlot，從而無(wú)法運(yùn)行。默認(rèn)情況下，F(xiàn)link允許subtask共享slot，即便它們是不同的task的subtask，只要是來(lái)自于同一作業(yè)即可。結(jié)果就是一個(gè)slot可以持有整個(gè)作業(yè)管道。允許slot共享有兩個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：1）Flink集群所需的taskslot和作業(yè)中使用的最大并行度恰好一樣。2）由于slot的共享性，我們不必單獨(dú)考慮每一個(gè)具有不同并行度的任務(wù)，而可以更為簡(jiǎn)單地對(duì)資源進(jìn)行管理。如果沒(méi)有slot共享，非密集subtask（source/map()）將阻塞和密集型subtask（window）一樣多的資源。通過(guò)slot共享，可以充分利用分配的資源，同時(shí)確保繁重的subtask在TaskManager之間公平分配。假設(shè)我們有一個(gè)Flink程序，包括三個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)的并行度分別為2、4和3。默認(rèn)情況下，F(xiàn)link允許subtask共享slot，因此，如果我們有兩個(gè)TaskManager，每個(gè)TaskManager都有3個(gè)slot，那么可以將任務(wù)1的2個(gè)subtask和任務(wù)2的4個(gè)subtask放在一個(gè)TaskManager上的一個(gè)slot中，將任務(wù)3的3個(gè)subtask放在另一個(gè)TaskManager上的一個(gè)slot中，這樣每個(gè)TaskManager就有一個(gè)空閑的slot。這意味著整個(gè)程序只需要2個(gè)TaskManager和6個(gè)slot來(lái)運(yùn)行，而不是按照最大并行度（4+3+2=9）計(jì)算所需的9個(gè)slot。這樣，我們可以充分利用分配的資源，繁重的subtask不會(huì)被阻塞，同時(shí)非密集subtask不會(huì)浪費(fèi)不必要的資源。（1）Flink中算子的并行度有哪些設(shè)置方式，哪種的優(yōu)先級(jí)最高？（2）假設(shè)有一個(gè)包含多行字符串的DataStream，每行字符串由空格分隔的多個(gè)單詞組成。請(qǐng)你編寫(xiě)一個(gè)Flink程序，讀取這個(gè)DataStream，并使用flatMap算子將字符串中的每個(gè)單詞拆分出來(lái)，然后使用filter算子過(guò)濾出長(zhǎng)度大于3的單詞，并使用map算子將單詞轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)。（3）假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè)包含多行字符串的DataStream，每行字符串包含了多個(gè)信息，其中包括了姓名、年齡、性別和地址等信息，不同信息之間以空格分隔。請(qǐng)你編寫(xiě)一個(gè)Flink程序，讀取這個(gè)DataStream，并使用flatMap算子將每行字符串拆分出來(lái)，然后使用map算子將每個(gè)信息轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的類(lèi)型（姓名為String類(lèi)型，年齡為Int類(lèi)型，性別為String類(lèi)型，地址為String類(lèi)型），最后使用keyBy算子按照性別進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)性別的人數(shù)和平均年齡。（4）編寫(xiě)自定義Source，從Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，給出具體實(shí)現(xiàn)步驟。（5）編寫(xiě)自定義Sink，將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Redis數(shù)據(jù)庫(kù)，給出具體實(shí)現(xiàn)步驟。參考答案：答：并行度有哪些設(shè)置方式有：.全局設(shè)置；.數(shù)據(jù)源設(shè)置；.算子操作設(shè)置；.運(yùn)行時(shí)配置；優(yōu)先級(jí)最高的是運(yùn)行時(shí)配置。答：objectMain{

defmain(args:Array[String]):Unit={

importorg.apache.flink.streaming.api.scala._

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

env.setParallelism(1)

valdataStream=env.readTextFile("路徑")//這里的數(shù)據(jù)源可以切換

valfilteredWords:DataStream[String]=dataStream

.flatMap(_.split("\\s+"))

.filter(_.length>3)

.map(_.toLowerCase)

filteredWords.print()

env.execute()

}

}答：importorg.apache.flink.streaming.api.scala._

importorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment

objectMain{

caseclassPerson(name:String,age:Int,gender:String,address:String)

defmain(args:Array[String]):Unit={

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valinputStream=env.readTextFile("路徑")//這里的數(shù)據(jù)源可以切換

valresultStream=inputStream

.flatMap{line=>

valArray(name,age,gender,address)=line.split("\\s+")

Some(Person(name,age.toInt,gender,address))

}

.map(person=>(person.gender,(1,person.age)))

.keyBy(_._1)

.reduce((x,y)=>(x._1,(x._2._1+y._2._1,x._2._2+y._2._2)))

.map{tuple=>

valgender=tuple._1

valcount=tuple._2._1

valtotalAge=tuple._2._2

valaverageAge=totalAge/count

s"Gender:$gender,Count:$count,AverageAge:$averageAge"

}

resultStream.print()

env.execute()

}

}

答：

1)添加依賴(lài)：確保你的Flink項(xiàng)目中包含了必要的依賴(lài)，包括Flink本身的依賴(lài)和用于連接Redis的依賴(lài)

2)編寫(xiě)自定義Source

你需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)RichParallelSourceFunction或者RichParallelSourceFunction[T]（如果你知道數(shù)據(jù)的類(lèi)型）的類(lèi)。在這個(gè)類(lèi)中，你需要實(shí)現(xiàn)run(SourceContext<T>ctx)方法，該方法定義了如何從Redis讀取數(shù)據(jù)并發(fā)送到Flink的SourceContext中。

3)在你的Flink作業(yè)中，你可以使用addSource方法來(lái)添加你的自定義Source。

答：1)添加依賴(lài)：

<dependency>

<groupId>redis.clients</groupId>

<artifactId>jedis</artifactId>

<version>YOUR_JEDIS_VERSION</version>

</dependency>

2)

編寫(xiě)自定義Sink

需要編寫(xiě)一個(gè)繼承自

RichSinkFunction

的類(lèi)，并實(shí)現(xiàn)

invoke

方法來(lái)執(zhí)行實(shí)際的寫(xiě)入操作。在這個(gè)方法中，你可以使用Jedis或其他Redis客戶(hù)端庫(kù)來(lái)連接Redis并寫(xiě)入數(shù)據(jù)。

3)在Flink作業(yè)中使用自定義Sink

使用addSink來(lái)添加自定義SinkFlink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第6章時(shí)間和窗口PAGE200PAGE1971）Flink中有哪些時(shí)間概念？它們之間有什么區(qū)別？各自的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？2）什么是Flink中的水位線？有什么作用？3）Flink中的水位線是如何處理亂序數(shù)據(jù)的？4）Flink中有哪些類(lèi)型的窗口？它們的區(qū)別是什么？5）設(shè)有一組用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)ID、行為類(lèi)型（如“點(diǎn)擊”、“瀏覽”等）、商品ID和時(shí)間戳。數(shù)據(jù)格式如下：userId,behavior,itemId,timestamp1,click,1001,16230676002,view,1002,16230676013,click,1001,16230676021,click,1003,16230676031,view,1001,16230676042,click,1002,16230676052,view,1003,16230676061,click,1001,1623067607對(duì)于每個(gè)商品，計(jì)算最近10分鐘內(nèi)被點(diǎn)擊的次數(shù)，并將結(jié)果輸出到控制臺(tái)。對(duì)于每個(gè)用戶(hù)，計(jì)算最近一小時(shí)內(nèi)其行為數(shù)量的滑動(dòng)窗口，輸出到控制臺(tái)。參考答案：答：Flink中的時(shí)間概念：事件時(shí)間（EventTime）處理時(shí)間（ProcessingTime）攝取時(shí)間（IngestionTime）。它們之間的區(qū)別：事件時(shí)間：指數(shù)據(jù)在源端產(chǎn)生的時(shí)間，是事件本身發(fā)生的時(shí)間，通常由事件數(shù)據(jù)中 的時(shí)間戳字段表示。對(duì)于事件時(shí)間而言，不同事件的時(shí)間戳是不一定連續(xù) 的，可能存在數(shù)據(jù)亂序的情況，即事件按照發(fā)生時(shí)間順序到達(dá)系統(tǒng)的時(shí)間 是不一定保證的。事件時(shí)間是最準(zhǔn)確的時(shí)間語(yǔ)義，因?yàn)樗嬲从沉藬?shù)據(jù) 本身所描述的真實(shí)時(shí)間信息。事件時(shí)間適用于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間窗口分 析，需要考慮數(shù)據(jù)亂序和水位線等問(wèn)題。處理時(shí)間：數(shù)據(jù)到達(dá)Flink系統(tǒng)并進(jìn)入計(jì)算流程的時(shí)間。處理時(shí)間是最簡(jiǎn)單的時(shí)間 語(yǔ)義，通常是系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間或機(jī)器時(shí)間。處理時(shí)間不依賴(lài)于外部因素，處 理結(jié)果能夠立即得到，但是由于處理時(shí)間受到數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)間和處理任務(wù)所 在機(jī)器性能的影響，因此不適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。攝取時(shí)間：數(shù)據(jù)進(jìn)入Flink系統(tǒng)的時(shí)間，通常由Flink系統(tǒng)自動(dòng)生成的時(shí)間戳表示。 攝取時(shí)間介于事件時(shí)間和處理時(shí)間之間，它比處理時(shí)間更準(zhǔn)確，同時(shí)又不 會(huì)受到事件數(shù)據(jù)亂序的影響。攝取時(shí)間適用于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間順序分 析，但又不需要考慮事件數(shù)據(jù)亂序問(wèn)題的場(chǎng)景。它們的應(yīng)用場(chǎng)景有：假設(shè)有一個(gè)電商網(wǎng)站，需要對(duì)用戶(hù)的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。網(wǎng)站將用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)通過(guò)Kafka數(shù)據(jù)流傳輸?shù)紽Link，F(xiàn)Link對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，并將結(jié)果寫(xiě)入Elasticsearch中。為了更好地理解FLink的三種時(shí)間，我們假設(shè)有一個(gè)用戶(hù)在10:00:00時(shí)訪問(wèn)了網(wǎng)站，并在10:01:00時(shí)購(gòu)買(mǎi)了一個(gè)商品。事件時(shí)間是指數(shù)據(jù)本身攜帶的時(shí)間信息，即事件在現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)生的時(shí)間。在我們的例子中，事件時(shí)間就是用戶(hù)訪問(wèn)和購(gòu)買(mǎi)的時(shí)間，即10:00:00和10:01:00。事件時(shí)間通常是數(shù)據(jù)本身自帶的時(shí)間戳，可以通過(guò)FLink提供的TimestampAssigner指定。處理時(shí)間是指FLink接收到數(shù)據(jù)并開(kāi)始處理的時(shí)間。在我們的例子中，如果FLink在10:02:00開(kāi)始處理這個(gè)事件，那么處理時(shí)間就是10:02:00。攝取時(shí)間是指數(shù)據(jù)進(jìn)入FLink的時(shí)間。在我們的例子中,如果數(shù)據(jù)通過(guò)Kafka數(shù)據(jù)流在10:03:00進(jìn)入FLink，那么攝取時(shí)間就是10:03:00。使用事件時(shí)間可以更加準(zhǔn)確地處理數(shù)據(jù)，尤其是在處理延遲數(shù)據(jù)、亂序數(shù)據(jù)和窗口計(jì)算時(shí)。例如，在處理用戶(hù)點(diǎn)擊行為時(shí)，如果使用處理時(shí)間，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的結(jié)果和實(shí)際情況不符，因?yàn)辄c(diǎn)擊事件的產(chǎn)生時(shí)間和數(shù)據(jù)處理時(shí)間可能存在較大的延遲。而使用事件時(shí)間，可以更加準(zhǔn)確地計(jì)算出每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的點(diǎn)擊次數(shù)，從而更加準(zhǔn)確地分析用戶(hù)行為。答：Flink中的水位線：水位線（Watermark）是Flink中用于處理事件時(shí)間（EventTime）的一種機(jī)制，它用于追蹤事件時(shí)間的進(jìn)展和處理亂序數(shù)據(jù)。Flink水位線的作用：水位線的核心作用是確定數(shù)據(jù)流的事件時(shí)間進(jìn)展到了哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)，即代表了一個(gè)“時(shí)間邊界”，該時(shí)間點(diǎn)之前的所有事件都已經(jīng)到達(dá)，可以進(jìn)行計(jì)算。水位線實(shí)際上是一種可以“放心”地處理已經(jīng)發(fā)生的事件，而不必?fù)?dān)心之后會(huì)出現(xiàn)遲到事件（lateevents）的技術(shù)。答：Flink中的水位線處理亂序數(shù)據(jù)的方式：水位線通過(guò)約束數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)間的上限，告訴Flink一個(gè)時(shí)間點(diǎn)之后不再期望有新數(shù)據(jù)到達(dá)，從而解決了亂序數(shù)據(jù)的計(jì)算問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，F(xiàn)link在處理每個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳和當(dāng)前水位線的時(shí)間值計(jì)算出一個(gè)延遲時(shí)間，只有在這個(gè)延遲時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)才會(huì)被納入計(jì)算。如果某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)間戳比當(dāng)前水位線的時(shí)間值還要早，那么這個(gè)數(shù)據(jù)就被認(rèn)為是遲到數(shù)據(jù)（LateData），在不同的配置下，可以選擇丟棄這些數(shù)據(jù)或者對(duì)其進(jìn)行特殊處理。答：Flink中的窗口類(lèi)型：時(shí)間窗口（TimeWindow）:將數(shù)據(jù)流按照時(shí)間分成固定大小的窗口。計(jì)數(shù)窗口（CountWindow）:將數(shù)據(jù)流按照指定數(shù)量分成固定大小的窗口。會(huì)話窗口（SessionWindow）:將數(shù)據(jù)流按照一定的空閑時(shí)間分成若干個(gè)窗口， 如果兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的間隔超過(guò)了空閑時(shí)間，則將 它們分到不同的窗口中。全局窗口（GlobalWindow）:將整個(gè)數(shù)據(jù)流作為一個(gè)窗口處理。它們之間的區(qū)別：時(shí)間窗口（TimeWindow）:將數(shù)據(jù)流按照時(shí)間分成固定大小的窗口。計(jì)數(shù)窗口（CountWindow）:將數(shù)據(jù)流按照指定數(shù)量分成固定大小的窗口。會(huì)話窗口（SessionWindow）:將數(shù)據(jù)流按照一定的空閑時(shí)間分成若干個(gè)窗口，如果兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的間隔超過(guò)了空閑時(shí)間，則將它們分到不同的窗口中。全局窗口（GlobalWindow）:將整個(gè)數(shù)據(jù)流作為一個(gè)窗口處理。答：實(shí)現(xiàn)思路：讀取數(shù)據(jù)：從數(shù)據(jù)源（如Kafka、文件等）讀取用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。

時(shí)間處理：將時(shí)間戳轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以理解的格式（如Unix時(shí)間戳），并設(shè)置事件時(shí)間特性。

過(guò)濾點(diǎn)擊事件：只選擇行為類(lèi)型為“click”的事件。

按商品ID分組：使用keyBy(itemId)將數(shù)據(jù)按商品ID分組。

時(shí)間窗口處理：在每個(gè)商品ID的流上應(yīng)用一個(gè)10分鐘的滾動(dòng)時(shí)間窗口（如TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10))）。

計(jì)數(shù)：在每個(gè)窗口內(nèi)計(jì)算點(diǎn)擊事件的數(shù)量。

輸出結(jié)果：將每個(gè)商品ID及其對(duì)應(yīng)的點(diǎn)擊次數(shù)輸出到控制臺(tái)。

實(shí)現(xiàn)思路：

讀取數(shù)據(jù)：同樣從數(shù)據(jù)源讀取用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。

按用戶(hù)ID分組：使用keyBy(userId)將數(shù)據(jù)按用戶(hù)ID分組。

時(shí)間窗口處理：在每個(gè)用戶(hù)ID的流上應(yīng)用一個(gè)1小時(shí)的滑動(dòng)時(shí)間窗口（如SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(1))）。

計(jì)數(shù)：在每個(gè)窗口內(nèi)計(jì)算行為事件的數(shù)量。

輸出結(jié)果：將每個(gè)用戶(hù)ID及其對(duì)應(yīng)的行為數(shù)量輸出到控制臺(tái)。

Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第7章處理函數(shù)與狀態(tài)管理PAGE240PAGE2391）在Flink中如何處理遲到的數(shù)據(jù)？有哪些策略可以選擇？2）什么是狀態(tài)？在Flink中，狀態(tài)的作用是什么？3）Flink的異步快照機(jī)制是如何實(shí)現(xiàn)的？如何控制異步快照機(jī)制的行為？4）如何在Flink中實(shí)現(xiàn)跨任務(wù)的狀態(tài)共享？5）假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)流，分別為stream1和stream2，它們的數(shù)據(jù)格式分別如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的數(shù)據(jù)如下：stream1:(1,1623306400000,10.0)(2,1623306401000,20.0)(1,1623306415000,30.0)(3,1623306416000,40.0)(2,1623306425000,50.0)(1,1623306430000,60.0)stream2:(1,1623306400000,"A")(2,1623306401000,"B")(1,1623306415000,"C")(3,1623306416000,"D")(2,1623306425000,"E")(1,1623306430000,"F")請(qǐng)使用Flink實(shí)現(xiàn)如下操作：1.以id字段為key，將兩個(gè)流join在一起；2.使用滾動(dòng)窗口，窗口大小為10s；3.對(duì)每個(gè)窗口中的join結(jié)果，計(jì)算其value字段的和，并將其打印輸出。Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第7章處理函數(shù)與狀態(tài)管理PAGE240PAGE239參考答案在Flink中如何處理遲到的數(shù)據(jù)？有哪些策略可以選擇？Flink處理遲到數(shù)據(jù)的方法策略：側(cè)輸出流（SideOutputs）：可以使用側(cè)輸出流來(lái)輸出遲到的數(shù)據(jù)，通過(guò)調(diào)用OutputTag類(lèi)的SideOutputWithTimestamp()方法可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到指定的側(cè)輸出流中。

窗口延遲關(guān)閉（WindowLateDataProcessing）：可以設(shè)置窗口延遲關(guān)閉時(shí)間，即允許一定時(shí)間的遲到數(shù)據(jù)進(jìn)入窗口，然后再關(guān)閉窗口并進(jìn)行計(jì)算。處理函數(shù)（ProcessFunction）：可以使用ProcessFunction來(lái)處理遲到的數(shù)據(jù)。例如，可以使用onTimer()方法來(lái)處理遲到數(shù)據(jù)的邏輯。什么是狀態(tài)？在Flink中，狀態(tài)的作用是什么？狀態(tài)可以是一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)器、一個(gè)累加器，也可以是一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如一個(gè)緩存、一個(gè)集合或一個(gè)Map，在現(xiàn)實(shí)生活中，我們可以將銀行賬戶(hù)的余額視為一種狀態(tài)。余額可以隨著時(shí)間不斷變化，也可以根據(jù)不同的操作進(jìn)行修改，例如存款、取款、轉(zhuǎn)賬等。銀行賬戶(hù)的余額是一個(gè)會(huì)隨著時(shí)間變化而持續(xù)更新的狀態(tài)，同時(shí)它還需要被不同的操作訪問(wèn)和修改Flink中，狀態(tài)的作用是：在Flink中，狀態(tài)是指流處理過(guò)程中需要被記錄、維護(hù)和更新的數(shù)據(jù)，可以是中間結(jié)果、緩存或歷史數(shù)據(jù)等。流處理應(yīng)用程序通常需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果、緩存和計(jì)數(shù)器等信息，以便在后續(xù)的數(shù)據(jù)處理中使用。Flink的異步快照機(jī)制是如何實(shí)現(xiàn)的？如何控制異步快照機(jī)制的行為？Flink的異步快照機(jī)制實(shí)現(xiàn)：Flink的檢查點(diǎn)實(shí)現(xiàn)基于了Chandy-Lamport算法的變種，即“異步Barrier快照”(AsynchronousBarrierSnapshotting)。為了這個(gè)目的，F(xiàn)link會(huì)在數(shù)據(jù)流中注入一個(gè)特定的“Barrier”，這個(gè)Barrier標(biāo)示Barrier之前的所有數(shù)據(jù)已經(jīng)得到處理，并相應(yīng)地記錄了狀態(tài)。在ApacheFlink中，控制異步快照的行為主要通過(guò)配置參數(shù)和策略來(lái)實(shí)現(xiàn)。設(shè)置快照間隔：state.checkpoint-interval設(shè)置快照超時(shí)：state.checkpoint-timeout設(shè)置最小時(shí)間暫停：state.checkpoint-min-pause設(shè)置后端狀態(tài)：Flink支持多種狀態(tài)后端，如MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend。不同的狀態(tài)后端對(duì)快照的處理方式和性能有不同的影響。如何在Flink中實(shí)現(xiàn)跨任務(wù)的狀態(tài)共享？通過(guò)KeyedState，在Flink中實(shí)現(xiàn)狀態(tài)化的數(shù)據(jù)處理，多個(gè)算子之間可以共享某個(gè)key對(duì)應(yīng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和狀態(tài)復(fù)用。從而實(shí)現(xiàn)了跨任務(wù)的狀態(tài)共享。5）假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)流，分別為stream1和stream2，它們的數(shù)據(jù)格式分別如下：stream1:(id:Int,timestamp:Long,value:Double)stream2:(id:Int,timestamp:Long,name:String)stream1和stream2的數(shù)據(jù)如下：stream1:(1,1623306400000,10.0)(2,1623306401000,20.0)(1,1623306415000,30.0)(3,1623306416000,40.0)(2,1623306425000,50.0)(1,1623306430000,60.0)stream2:(1,1623306400000,"A")(2,1623306401000,"B")(1,1623306415000,"C")(3,1623306416000,"D")(2,1623306425000,"E")(1,1623306430000,"F")請(qǐng)使用Flink實(shí)現(xiàn)如下操作：1.以id字段為key，將兩個(gè)流join在一起；2.使用滾動(dòng)窗口，窗口大小為10s；3.對(duì)每個(gè)窗口中的join結(jié)果，計(jì)算其value字段的和，并將其打印輸出。importmon.functions.MapFunction;importmon.functions.RichMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.assigners.TimestampAssigner;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;importorg.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;importorg.apache.flink.util.Collector;publicclassFlinkJoinAndWindowExample{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.設(shè)置Flink執(zhí)行環(huán)境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//假設(shè)這里已經(jīng)有了stream1和stream2的DataStream//...//為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，這里用DataStream.fromElements模擬數(shù)據(jù)DataStream<Tuple3<Integer,Long,Double>>stream1=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,10.0),//...其他數(shù)據(jù));DataStream<Tuple3<Integer,Long,String>>stream2=env.fromElements(newTuple3<>(1,1623306400000L,"A"),//...其他數(shù)據(jù));//2.使用KeyedStream將兩個(gè)流join在一起DataStream<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>>joinedStream=stream1.keyBy(value->value.f0)//使用id作為key.intervalJoin(stream2.keyBy(value->value.f0))//joinstream2.between(Time.seconds(-1),Time.seconds(1))//假設(shè)時(shí)間有輕微偏差，設(shè)置時(shí)間區(qū)間.process((left,right,ctx,out)->{for(Tuple3<Integer,Double,String>lr:left){for(Tuple3<Integer,Long,String>rr:right){if(lr.f1==rr.f1){//假設(shè)timestamp完全匹配out.collect(newTuple2<>(newTuple3<>(lr.f0,lr.f2,rr.f2),lr.f1));}}}});//3.使用滾動(dòng)窗口，窗口大小為10s，并計(jì)算value字段的和joinedStream.keyBy(tuple->tuple.f0.f0)//使用id作為key.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))//滾動(dòng)事件時(shí)間窗口.apply(newWindowFunction<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>,Tuple2<Integer,Double>,Integer,TimeWindow>(){@Overridepublicvoidapply(Integerkey,TimeWindowwindow,Iterable<Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>>input,Collector<Tuple2<Integer,Double>>out){doublesum=0.0;for(Tuple2<Tuple3<Integer,Double,String>,Long>value:input){sum+=value.f0.f1;//累加value字段}out.collect(newTuple2<>(key,sum));}}).print();//打印結(jié)果Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第8章TableAPI和SQLPAGE288PAGE2891）FlinkTableAPI和SQL有什么區(qū)別？2）利用TableAPI&SQL從HBase中讀取任意數(shù)據(jù)并輸出到控制臺(tái)，列出詳細(xì)實(shí)現(xiàn)步驟。3）利用TableAPI&SQL從DataGen連接器中生成模擬數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到HBase，列出詳細(xì)實(shí)現(xiàn)步驟。4）假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)表orders，其中包含訂單信息：CREATETABLEorders(order_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,order_timeTIMESTAMP(3),priceDOUBLE)WITH('connector'='...',--指定連接器類(lèi)型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);i．編寫(xiě)SQL語(yǔ)句計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的總訂單金額。ii．編寫(xiě)SQL語(yǔ)句查詢(xún)?cè)谔囟〞r(shí)間范圍內(nèi)（例如：2023-01-01到2023-01-31）的訂單總金額。5）假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)表user_clicks，其中包含用戶(hù)點(diǎn)擊信息：CREATETABLEuser_clicks(click_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,category_idSTRING,click_timeTIMESTAMP(3))WITH('connector'='...',--指定連接器類(lèi)型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);編寫(xiě)SQL查詢(xún)每個(gè)類(lèi)別（category_id）下點(diǎn)擊次數(shù)最多的商品及其點(diǎn)擊次數(shù)。Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第8章TableAPI和SQLPAGE288PAGE289參考答案：

FlinkTableAPI和SQL有什么區(qū)別？

在Flink中通過(guò)TableAPI和SQL都可以對(duì)表進(jìn)行查詢(xún)處理，兩者的區(qū)別在TableAPI是基于Scala和Java語(yǔ)言的查詢(xún)API，而SQL則主要是以字符串的形式完成，TableAPI的查詢(xún)不是由字符串指定，而是基于語(yǔ)言中定義的各類(lèi)方法完成。

利用TableAPI&SQL從HBase中讀取任意數(shù)據(jù)并輸出到控制臺(tái)，列出詳細(xì)實(shí)現(xiàn)步驟。

創(chuàng)建Flink環(huán)境

valenv:StreamExecutionEnvironment=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valtEnv:TableEnvironment=StreamTableEnvironment.create(env)

創(chuàng)建Hbase連接

valhbaseContext=tEnv.createHBaseContext("hbase-client","hbaseZooQuorum")

創(chuàng)建查詢(xún)

valquery="SELECTcolumn1,column2FROMmyTable"

valresultTable=hbaseContext.executeSql(query)

將結(jié)果打印到控制臺(tái)

resultTable.print()

利用TableAPI&SQL從DataGen連接器中生成模擬數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到HBase，列出詳細(xì)實(shí)現(xiàn)步驟objectTableExample{

defmain(args:Array[String]):Unit={

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valtableEnv=StreamTableEnvironment.create(env)

//創(chuàng)建表

valsourceDesc=TableDescriptor.forConnector("datagen")

.option("rows-per-second","2")

.option(".length","5")

.option("fields.id.min","1")

.option("fields.id.max","100")

.option("fields.score.min","1")

.option("fields.score.max","100")

.schema(Schema.newBuilder()

.column("id","INT")

.column("name","STRING")

.column("score","DOUBLE")

.build

)

.build()

tableEnv.createTemporaryTable("student",sourceDesc)

//獲取表對(duì)象

valtable=tableEnv.from("student")

valresult=table.filter($"score">60)

tableEnv.toDataStream(result).print()

env.execute()

}

}

首先創(chuàng)建了一個(gè)輸出表的描述符，其中指定了外部系統(tǒng)的連接器類(lèi)型（filesystem）和輸出文件的路徑等信息。然后，使用tableEnv.createTemporaryTable()方法創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)表，并使用schema和TableDescriptor對(duì)象指定表的結(jié)構(gòu)和外部系統(tǒng)的相關(guān)信息。

最后，使用result.insertInto()方法將結(jié)果表插入到輸出管道中，并使用pipeline.execute()方法將結(jié)果表輸出到已注冊(cè)的TableSink中。（在輸出前可以使用pipeline.printExplain()方法查看執(zhí)行計(jì)劃的詳細(xì)信息，以確保輸出的正確性）假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)表orders，其中包含訂單信息：CREATETABLEorders(order_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,order_timeTIMESTAMP(3),priceDOUBLE)WITH('connector'='...',--指定連接器類(lèi)型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);編寫(xiě)SQL語(yǔ)句計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的總訂單金額。SELECTuser_id,SUM(price)FROMordersGROUPBYuser_id編寫(xiě)SQL語(yǔ)句查詢(xún)?cè)谔囟〞r(shí)間范圍內(nèi)（例如：2023-01-01到2023-01-31）的訂單總金額。SELECTSUM(price)FROMordersWHEREorder_timeBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-01-31';假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)表user_clicks，其中包含用戶(hù)點(diǎn)擊信息：

CREATETABLEuser_clicks(click_idSTRING,user_idSTRING,item_idSTRING,category_idSTRING,click_timeTIMESTAMP(3))WITH('connector'='...',--指定連接器類(lèi)型，例如'kafka','filesystem'等--其他連接器相關(guān)配置，例如'topic'='...','path'='...'等);

編寫(xiě)SQL查詢(xún)每個(gè)類(lèi)別（category_id）下點(diǎn)擊次數(shù)最多的商品及其點(diǎn)擊次數(shù)。SELECT

category_id,

item_id,

CASEWHENitem_id=MAX(item_id)OVER(PARTITIONBYcategory_id)THEN'Yes'ELSE'No'ENDASis_max

FROM

user_clicks;

第8章TableAPI和SQLPAGE289參考答案：答：答：Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)版第9章FlinkKafka連接器PAGE318PAGE3171）Kafka中的分區(qū)是什么？有什么作用？2）請(qǐng)簡(jiǎn)述ZooKeeper對(duì)于Kafka的作用。3）利用Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫(kù)，將Flink中的流數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Redis中，列出詳細(xì)步驟。4）假設(shè)有一個(gè)銷(xiāo)售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單號(hào)：String類(lèi)型，長(zhǎng)度為10。產(chǎn)品名稱(chēng)：String類(lèi)型，長(zhǎng)度為20?？蛻?hù)名稱(chēng)：String類(lèi)型，長(zhǎng)度為20。訂單金額：Double類(lèi)型，范圍為0-10000。訂單時(shí)間：Long類(lèi)型，Unix時(shí)間戳。示例數(shù)據(jù)：訂單號(hào),產(chǎn)品名稱(chēng),客戶(hù)名稱(chēng),訂單金額,訂單時(shí)間100000001,ProductA,JohnDoe,2000.0,1631241600000100000002,ProductB,JaneSmith,3000.0,1631245200000100000003,ProductC,JohnDoe,5000.0,1631248800000100000004,ProductA,BobJohnson,1000.0,1631252400000100000005,ProductD,AliceWilliams,1500.0,1631256000000100000006,ProductB,JohnDoe,2500.0,1631259600000計(jì)算每個(gè)客戶(hù)的總銷(xiāo)售金額，按降序排列后將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Kafka消息隊(duì)列中。5）在ClickHouse中導(dǎo)入任意數(shù)據(jù)，并利用Superset連接ClickHouse制作多張圖表，再組合為儀表盤(pán)。參考答案：Kafka中的分區(qū)是什么？有什么作用？每個(gè)Topic可以被分為一個(gè)或多個(gè)分區(qū)（Partition），每個(gè)分區(qū)又可以被存儲(chǔ)在不同的Broker節(jié)點(diǎn)上，這種分區(qū)機(jī)制是Kafka實(shí)現(xiàn)高吞吐量和橫向擴(kuò)展的關(guān)鍵。每個(gè)分區(qū)都是一個(gè)有序的消息序列，并且每個(gè)分區(qū)中的消息都會(huì)被分配一個(gè)唯一的ID，稱(chēng)為Offset。Kafka分區(qū)的作用：分區(qū)的作用在于實(shí)現(xiàn)了消息的并行處理和水平擴(kuò)展。

請(qǐng)簡(jiǎn)述ZooKeeper對(duì)于Kafka的作用。元數(shù)據(jù)管理控制器選舉觀察者列表維護(hù)分布式鎖集群管理故障檢測(cè)與恢復(fù)利用Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫(kù)，將Flink中的流數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Redis中，列出詳細(xì)步驟。利用Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫(kù)并將Flink中的流數(shù)據(jù)寫(xiě)入Redis的詳細(xì)步驟如下：Docker安裝Redis數(shù)據(jù)庫(kù)使用命令

dockersearchredis

搜索Redis鏡像。

使用命令

dockerpullredis:<版本號(hào)>

拉取指定版本的Redis鏡像，例如

dockerpullredis:latest

拉取最新版本。

使用以下命令啟動(dòng)Redis容器，并設(shè)置端口映射和數(shù)據(jù)持久化：dockerrun--nameredis-container-p6379:6379-v/myredis/data:/data-dredisredis-server--appendonlyyes將Flink中的流數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Redis中：導(dǎo)入依賴(lài)

創(chuàng)建Flink執(zhí)行環(huán)境

讀取數(shù)據(jù)

處理數(shù)據(jù)

寫(xiě)入Redis（4）假設(shè)有一個(gè)銷(xiāo)售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單號(hào)：String類(lèi)型，長(zhǎng)度為10。

產(chǎn)品名稱(chēng)：String類(lèi)型，長(zhǎng)度為20。

客戶(hù)名稱(chēng)：String類(lèi)型，長(zhǎng)度為20。

訂單金額：Double類(lèi)型，范圍為0-10000。

訂單時(shí)間：Long類(lèi)型，Unix時(shí)間戳。

訂單時(shí)間：Long類(lèi)型，Unix時(shí)間戳。

示例數(shù)據(jù)：訂單號(hào),產(chǎn)品名稱(chēng),客戶(hù)名稱(chēng),訂單金額,訂單時(shí)間

100000001,ProductA,JohnDoe,2000.0,1631241600000

100000002,ProductB,JaneSmith,3000.0,1631245200000

100000003,ProductC,JohnDoe,5000.0,1631248800000

100000004,ProductA,BobJohnson,1000.0,1631252400000

100000005,ProductD,AliceWilliams,1500.0,1631256000000

100000006,ProductB,JohnDoe,2500.0,1631259600000

計(jì)算每個(gè)客戶(hù)的總銷(xiāo)售金額，按降序排列后將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Kafka消息隊(duì)列中。

objectSalesAnalyticsJob{defmain(args:Array[String]):Unit={//設(shè)置執(zhí)行環(huán)境val