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企业应用的Flink面试题
2020-06-27 20:35:54

1、面试题一:应用架构

问题:公司怎么提交的实时任务,有多少 Job Manager?

解答: 1. 我们使用 yarn session 模式提交任务。每次提交都会创建一个新的
Flink 集群,为每一个 job 提供一个 yarn-session,任务之间互相独立,互不影响,
方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。线上命令脚本如下:
bin/yarn-session.sh -n 7 -s 8 -jm 3072 -tm 32768 -qu root.*.* -nm *-* -d
其中申请 7 个 taskManager,每个 8 核,每个 taskmanager 有 32768M 内存。

2. 集群默认只有一个 Job Manager。但为了防止单点故障,我们配置了高可用。
我们公司一般配置一个主 Job Manager,两个备用 Job Manager,然后结合
ZooKeeper 的使用,来达到高可用。


2、面试题二:压测和监控

问题:怎么做压力测试和监控?

解答:我们一般碰到的压力来自以下几个方面:
一,产生数据流的速度如果过快,而下游的算子消费不过来的话,会产生背压。
背压的监控可以使用 Flink Web UI(localhost:8081) 来可视化监控,一旦报警就能知
道。一般情况下背压问题的产生可能是由于 sink 这个 操作符没有优化好,做一下
优化就可以了。比如如果是写入 ElasticSearch, 那么可以改成批量写入,可以调
大 ElasticSearch 队列的大小等等策略。

二,设置 watermark 的最大延迟时间这个参数,如果设置的过大,可能会造成
内存的压力。可以设置最大延迟时间小一些,然后把迟到元素发送到侧输出流中去。
晚一点更新结果。或者使用类似于 RocksDB 这样的状态后端, RocksDB 会开辟
堆外存储空间,但 IO 速度会变慢,需要权衡。

三,还有就是滑动窗口的长度如果过长,而滑动距离很短的话,Flink 的性能
会下降的很厉害。我们主要通过时间分片的方法,将每个元素只存入一个“重叠窗
口”,这样就可以减少窗口处理中状态的写入


3、面试题三:为什么用 Flink

问题:为什么使用 Flink 替代 Spark?

解答:主要考虑的是 flink 的低延迟、高吞吐量和对流式数据应用场景更好的支
持;另外,flink 可以很好地处理乱序数据,而且可以保证 exactly-once 的状态一致
性。详见文档第一章,有 Flink 和 Spark 的详细对比。

参照:




4.面试题四:checkpoint 的存储

问题:Flink 的 checkpoint 存在哪里?

解答:可以是内存,文件系统,或者 RocksDB。

若想܅具体了解,可以参照这篇:选择一个状态后端(state backend)说明


5、面试题五:exactly-once 的保证

问题:如果下级存储不支持事务,Flink 怎么保证 exactly-once?

解答:端到端的 exactly-once 对 sink 要求比较高,具体实现主要有幂等写入和
事务性写入两种方式。幂等写入的场景依赖于业务逻辑,更常见的是用事务性写入。
而事务性写入又有预写日志(WAL)和两阶段提交(2PC)两种方式。
如果外部系统不支持事务,那么可以用预写日志的方式,把结果数据先当成状
态保存,然后在收到 checkpoint 完成的通知时,一次性写入 sink 系统。


6、面试题六:状态机制

问题:说一下 Flink 状态机制?

解答:Flink 内置的很多算子,包括源 source,数据存储 sink 都是有状态的。在
Flink 中,状态始终与特定算子相关联。Flink 会以 checkpoint 的形式对各个任务的
状态进行快照,用于保证故障恢复时的状态一致性。Flink 通过状态后端来管理状态
和 checkpoint 的存储,状态后端可以有不同的配置选择。


7、面试题七:海量 key 去重

问题:怎么去重?考虑一个实时场景:双十一场景,滑动窗口长度为 1 小时, 滑动距离为 10 秒钟,亿级用户,怎样计算 UV?

解答:使用类似于 scala 的 set 数据结构或者 redis 的 set 显然是不行的,
因为可能有上亿个 Key,内存放不下。所以可以考虑使用布隆过滤器(Bloom Filter)
来去重。


8、面试题八:checkpoint 与 spark 比较

问题:Flink 的 checkpoint 机制对比 spark 有什么不同和优势?

解答:spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据
和元数据的 checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多,它采用的是
轻量级的分布式快照,实现了每个算子的快照,及流动中的数据的快照。


9、面试题九:watermark 机制

问题:请详细解释一下 Flink 的 Watermark 机制?

解答:Watermark 本质是 Flink 中衡量 EventTime 进展的一个机制,主要用来处
理乱序数据。


10、面试题十:exactly-once 如何实现

问题:Flink 中 exactly-once 语义是如何实现的,状态是如何存储的?

解答:Flink 依靠 checkpoint 机制来实现 exactly-once 语义,如果要实现端到端
的 exactly-once,还需要外部 source 和 sink 满足一定的条件。状态的存储通过状态
后端来管理,Flink 中可以配置不同的状态后端。


11、面试题十一:CEP

问题:Flink CEP 编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里?

解答:在流式处理中,CEP 当然是要支持 EventTime 的,那么相对应的也要
支持数据的迟到现象,也就是 watermark 的处理逻辑。CEP 对未匹配成功的事件序
列的处理,和迟到数据是类似的。在 Flink CEP 的处理逻辑中,状态没有满足的和
迟到的数据,都会存储在一个 Map 数据结构中,也就是说,如果我们限定判断事件
序列的时长为 5 分钟,那么内存中就会存储 5 分钟的数据,这在我看来,也是对内
存的极大损伤之一。

12、面试题十二:三种时间语义

问题:Flink 三种时间语义是什么,分别说出应用场景?

解答:
1. Event Time:这是实际应用最常见的时间语义,具体见文档第七章。
2. Processing Time:没有事件时间的情况下,或者对实时性要求超高的情况下。
3. Ingestion Time:存在多个 Source Operator 的情况下,每个 Source Operator
可以使用自己本地系统时钟指派 Ingestion Time。后续基于时间相关的各种操作,
都会使用数据记录中的 Ingestion Time。


13、面试题十三:数据高峰的处理

问题:Flink 程序在面对数据高峰期时如何处理?

解答:使用大容量的 Kafka 把数据先放到消息队列里面作为数据源,再使用
Flink 进行消费,不过这样会影响到一点实时性。
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创建时间:2020-06-19 13:29:19
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行
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