全网第一份 | Flink学习面试灵魂40问,看看你能答上来几个?

2024-09-06 21:38

本文主要是介绍全网第一份 | Flink学习面试灵魂40问,看看你能答上来几个?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》

答案将在下期给出。
 

概念和基础篇

 
  • 简单介绍一下Flink

  • Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别?和Spark中的structured streaming 相比呢?Flink相比ss和storm有什么优势?

  • Flink的组件栈是怎么样的?

  • Flink的基础编程模型了解吗?

  • 说说Flink架构中的角色和作用?

  • 说说Flink中常用的算子?用过哪些?<

这篇关于全网第一份 | Flink学习面试灵魂40问,看看你能答上来几个?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1143188

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

每天认识几个maven依赖(ActiveMQ+activemq-jaxb+activesoap+activespace+adarwin)

八、ActiveMQ 1、是什么? ActiveMQ 是一个开源的消息中间件(Message Broker),由 Apache 软件基金会开发和维护。它实现了 Java 消息服务(Java Message Service, JMS)规范,并支持多种消息传递协议,包括 AMQP、MQTT 和 OpenWire 等。 2、有什么用? 可靠性:ActiveMQ 提供了消息持久性和事务支持,确保消

字节面试 | 如何测试RocketMQ、RocketMQ?

字节面试:RocketMQ是怎么测试的呢? 答: 首先保证消息的消费正确、设计逆向用例,在验证消息内容为空等情况时的消费正确性; 推送大批量MQ,通过Admin控制台查看MQ消费的情况,是否出现消费假死、TPS是否正常等等问题。(上述都是临场发挥,但是RocketMQ真正的测试点,还真的需要探讨) 01 先了解RocketMQ 作为测试也是要简单了解RocketMQ。简单来说,就是一个分

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

uva 10061 How many zero's and how many digits ?(不同进制阶乘末尾几个0)+poj 1401

题意是求在base进制下的 n!的结果有几位数,末尾有几个0。 想起刚开始的时候做的一道10进制下的n阶乘末尾有几个零,以及之前有做过的一道n阶乘的位数。 当时都是在10进制下的。 10进制下的做法是: 1. n阶位数:直接 lg(n!)就是得数的位数。 2. n阶末尾0的个数:由于2 * 5 将会在得数中以0的形式存在,所以计算2或者计算5,由于因子中出现5必然出现2,所以直接一

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费