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1.说说 Flink 资源管理中 Task Slot 的概念**
在Flink架构角色中我们提到，TaskManager是实际负责执行计算的Worker，TaskManager 是一个 JVM 进程，并会以独立的线程来执行一个task或多个subtask。为了控制一个 TaskManager 能接受多少个 task，Flink 提出了Task Slot 的概念。简单的说，TaskManager会将自己节点上管理的资源分为不同的Slot：固定大小的资源子集。这样就避免了不同Job的Task互相竞争内存资源，但是需要主要的是，Slot只会做内存的隔离。没有做CPU的隔离。
2.说说 Flink 的常用算子？**
Flink 最常用的常用算子包括：Map：DataStream → DataStream，输入一个参数产生一个参数，map的功能是对输入的参数进行转换操作。Filter：过滤掉指定条件的数据。KeyBy：按照指定的key进行分组。Reduce：用来进行结果汇总合并。Window：窗口函数，根据某些特性将每个key的数据进行分组（例如：在5s内到达的数据）
3.Flink的并行度了解吗？Flink的并行度设置是怎样的？**
Flink中的任务被分为多个并行任务来执行，其中每个并行的实例处理一部分数据。这些并行实例的数量被称为并行度。我们在实际生产环境中可以从四个不同层面设置并行度：
操作算子层面(Operator Level)
执行环境层面(Execution Environment Level)
客户端层面(Client Level)
系统层面(System Level)
需要注意的优先级：算子层面>环境层面>客户端层面>系统层面。
4.Flink的Slot和parallelism有什么区别？
slot是指taskmanager的并发执行能力，假设我们将 taskmanager.numberOfTaskSlots 配置为3 那么每一个taskmanager 中分配3个 TaskSlot, 3个 taskmanager 一共有9个TaskSlot。
parallelism是指taskmanager实际使用的并发能力。假设我们把 parallelism.default 设置为1，那么9个TaskSlot 只能用1个，有8个空闲。
5.Flink有没有重启策略？说说有哪几种？**
Flink 实现了多种重启策略。
固定延迟重启策略（Fixed Delay Restart Strategy）
故障率重启策略（Failure Rate Restart Strategy）
没有重启策略（No Restart Strategy）
Fallback重启策略（Fallback Restart Strategy）
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