1、什么是Apache Flink？
2、Flink与Hadoop和Spark有何不同？
3、Flink的核心概念是什么？
4、Flink中的数据流(DataStream)和数据集(DataSet)有什么区别？
5、Flink的任务调度器是什么？
1、Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，可以进行流式数据处理、批处理和图处理，支持高吞吐、低延迟的实时数据流处理。
2、与Hadoop和Spark不同，Flink是一个专注于流处理的框架，而Hadoop和Spark更侧重于批处理和数据仓库。
3、Flink的核心概念包括：
流(Stream)：流是指在连续时间上到达的数据记录，可以是无限的。
窗口(Window)：窗口是将无限流分成有限的数据集，可以基于时间或者数据数量等条件来定义。
事件时间(Event time)：事件时间是事件真正发生的时间，而不是事件到达处理系统的时间。
状态(State)：状态是指处理数据过程中需要保持的信息，如累计计数器等。
操作符(Operator)：操作符是对数据流的转换操作，包括map、filter、join等。
检查点(Checkpoint)：检查点是Flink的一种容错机制，可以将当前系统的状态保存下来，以便出现故障时可以恢复。
4、Flink中的数据流(DataStream)是指一个包含无限元素的数据流，数据是按照一定的顺序产生的，而数据集(DataSet)则是一组有限的元素的集合，数据集可以在有限时间内完成处理。
5、Flink的任务调度器是JobManager，它是整个Flink集群的控制中心，负责任务的提交、调度和执行，同时也负责协调所有TaskManager之间的通信。TaskManager是执行任务的工作节点，负责具体的任务执行和数据处理。