1.为什么说Flink是高性能？
- dataFlow:Operator -> OperatorChain-> JobGraph
- State:状态的保存，增量checkpoint
- Memory:自己管理内存,减少GC次数和时间

2.什么是Flink状态计算?
- 某task/operator在某时刻的一个中间结果，可以通过状态累加，和排序等操作
- 可以存储状态进行恢复

3.Flink如何实现容错的？
- checkpoint,错误就从已经完成的checkpoint恢复状态数据

4.Flink为何要内存管理？
- 避免JVM的内存缺点（OOM,Full GC,对象密度低）
- 二进制操作更高效,缓存操作更友好

5.Flink中流处理和批处理的关系是什么？
- 批处理视为流的特殊情况，批是有界数据，流是无界数据

wx_rB9jY0e0 发表于 2019-2-15 17:48
p哥，我看到文章里高性能那里只说了一下One-To-One的优化，即SubTask合并，减少数据传输。但是没有提到Shuf ...

没有Shuffer把 JObManager直接将任务发送给TaskSolt  TastSolt中的Task是可以共享JVm的

感谢分享

打卡。。。。。

p哥，我看到文章里高性能那里只说了一下One-To-One的优化，即SubTask合并，减少数据传输。但是没有提到Shuffle的优化，Flink没有针对Shuffle内置的优化策略吗？

flink系统学习4：功能点~

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