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Flink 求职高频面试题：开始刷题

开篇介绍

Apache Flink 是一个分布式流处理框架，专注于实时数据流处理。

可以说 Flink 是目前最流行的实时计算框架了，被阿里、腾讯、字节跳动等互联网巨头公司广泛使用。

为什么要学 Flink？

实时计算是大数据的重要方向，应用非常广泛。从实时推荐到实时风控、从实时监控到实时报表，各行各业都需要实时计算能力。而 Flink 又是实时计算的首选框架，因此掌握 Flink 是大数据工程师的重要技能。

会 Flink 的大数据攻城狮的薪资普遍较高，一线城市的 Flink 工程师平均薪资在 30-50K，资深 Flink 专家可以达到 60-100K+。

Flink 的核心特点是高吞吐量、低延迟、有状态计算。Flink 采用 纯流式架构，将批处理视为流处理的特例。Flink 的流处理是真正的流处理，而不是 Spark Streaming 的微批处理，因此延迟更低（毫秒级）。

学习 Flink 建议先掌握：

Java/Scala/Python 编程：熟练使用 Java 或 Scala（Flink 主要语言）【必学】。关于 Java 的详细学习，可以查看 Java 学习路线
大数据基础：理解分布式计算、流式处理等【建议】。关于大数据开发的详细学习，可以查看大数据开发学习路线
SQL 基础：熟练使用 SQL【建议】。关于 SQL 的详细学习，可以查看 SQL 学习路线

关于大数据开发的详细学习，可以查看大数据开发学习路线

学完 Flink 后，可以从事以下岗位：

1）Flink 是大数据框架，要先理解大数据和流式计算的基本概念，再学习 Flink。

2）Flink 主要使用 Java 和 Scala 开发，Python（PyFlink）支持有限。建议使用 Java 学习 Flink。

3）Flink 的概念很多（如事件时间、水位线、窗口等），建议边学边写代码，通过实践理解概念。

4）Flink 的优势是低延迟，要学习如何设计和优化 Flink 作业，实现毫秒级延迟。

学习 Flink 时可以使用 AI 资源导航中的工具辅助理解概念、编写代码。

理解 Flink 的核心概念和架构。

Flink 基础概念【必学】：

DataStream API【必学】：

时间和水位线【必学，核心重点】：

1）Flink 的核心是 DataStream API，用于处理流数据。DataStream 是无界的数据流，可以进行各种转换操作。

2）时间和水位线是 Flink 的重要概念。事件时间是数据产生的时间，处理时间是数据被处理的时间。水位线用于处理乱序数据。

3）理解 Flink 的流式架构，Flink 是真正的流处理，而不是微批处理。

Flink SQL 是 Flink 的重要发展方向，让开发者可以使用 SQL 开发流式应用，大大降低了实时计算的门槛。

掌握 Flink SQL，能够使用 SQL 开发流式应用。

Flink SQL 基础【必学】：

Flink SQL 高级特性【必学】：