36、Flink中的广播(Broadcast)是什么，如何使用？
在Flink中，广播变量是指可以将一个数据集分发到所有并行任务中并缓存该数据集的变量。Flink将缓存的广播变量提供给运行在并行任务中的操作函数，以便这些函数可以访问和处理该数据集，而无需从远程或本地文件系统加载数据。
广播变量适用于下列情况：
当需要在每个并行任务上使用相同的大型数据集时。
当需要避免将数据集传输到远程或本地文件系统时。广播变量可以通过DataStream API或DataSet API创建。使用DataStream API时，可以通过调用BroadcastStream上的broadcast方法将数据集转换为广播变量。使用DataSet API时，则需要调用ExecutionEnvironment上的broadcastVariable方法。
37、Flink中的派生数据流(DataStream)是什么，如何使用？
派生数据流是指从原始数据流中提取出一部分数据，并应用操作函数生成新的数据流。派生数据流是基于原始数据流创建的，可以在不影响原始数据流的情况下进行转换和处理。通过派生数据流可以实现多路输出和侧输出等功能。
在DataStream API中，可以使用DataStream上的split和select方法创建派生数据流。其中，split方法将原始数据流划分为多个逻辑数据流，select方法选择要输出的数据流。
使用派生数据流可以实现多路输出，例如将原始数据流分为正常数据流和异常数据流，然后分别进行不同的处理。另外，派生数据流还可以用于处理一些与原始数据流无关的数据，例如实时外部配置信息。
38、Flink中的连接器(Connector)是什么，如何使用？
Flink中的连接器是指用于将数据源和数据接收器连接起来，构建数据处理流程的组件。Flink提供了多种内置连接器，例如Kafka连接器、Socket连接器、文件系统连接器等。
使用连接器时，需要为每个连接器指定相应的配置信息，例如Kafka连接器需要指定Kafka集群的地址和topic名称等。连接器通常可以通过DataStream API或Table API/SQL创建，具体实现方式取决于连接器本身的实现和使用API的选择。
除了内置连接器之外，Flink还提供了连接器开发的API，使得用户可以自行实现自定义的连接器，并将其集成到Flink中。
39、Flink中的数据源(Data Source)是什么，如何使用？
Flink中的数据源(Data Source)是指输入数据的来源。Flink支持各种类型的数据源，例如Kafka、Socket、File、Hadoop的HDFS和Amazon S3等。开发人员可以使用Flink提供的预构建数据源或者通过实现自定义数据源来将数据读取到Flink程序中。
使用Flink预构建的数据源需要通过DataStream API中的相应函数进行设置。例如，可以通过StreamExecutionEnvironment.fromElements方法将一系列对象转换为数据流，也可以使用StreamExecutionEnvironment.readFile方法从文件中读取数据流。
使用自定义数据源需要实现SourceFunction接口，该接口包含一个run方法，在该方法中读取数据并使用Collect函数将数据发送给Flink程序。
40、Flink中的数据接收器(Data Sink)是什么，如何使用？
Flink中的数据接收器(Data Sink)是指输出数据的目标。Flink支持各种类型的数据接收器，例如Kafka、Socket、File、Hadoop的HDFS和Amazon S3等。开发人员可以使用Flink提供的预构建数据接收器或者通过实现自定义数据接收器来将数据从Flink程序输出。
使用Flink预构建的数据接收器需要通过DataStream API中的相应函数进行设置。例如，可以使用writeAsText方法将数据流写入文本文件，也可以使用addSink方法将数据流写入Kafka等其他支持的数据接收器。
使用自定义数据接收器需要实现SinkFunction接口，该接口包含一个invoke方法，在该方法中将数据发送到外部系统中。