大数据面试题：经典面试题答疑（八）

　　1.kafka高吞吐量

　　答案：

　　1)消息顺序写到磁盘

　　2)分区

　　3)零拷贝：跳过“用户缓冲区”的拷贝，消费者直接通过offset位置，批量拉取消息

　　4)生产者，通过缓存批量发送消息

　　2.kafka优缺点

　　答案：

　　1)只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序

　　2)会丢失数据和重复消费数据

　　3.kafka分区数过多引发的弊端

　　答案：

　　1)分区数过多，客户端内存会有小幅度增加;当分区数远大于消费端，线程频繁切换，影响性能;

　　2)文件句柄开销

　　3)broker主机down恢复问题，如果分区数过多，单一broker就会承载很多分区，在down过程涉及到的leader重选举和恢复过程中的在均衡时间消耗就比较长。

　　4.flink的开发中用了哪些算子？

　　答案：

　　max/min 操作 会根据用户指定的字段取最小值(而字段外的其他值 并不能保证正确) 而maxBy/minBy 指的是自己本身的这条数据。

　　在reduce和aggregate中，都有一个可以把增量函数和全量函数结合使用的方法，就是上面图中标红色五角星的。

　　对于一个窗口来说，Flink先增量计算，窗口关闭前，将增量计算结果发送给ProcessWindowFunction作为输入再进行处理。

　　reduce和aggregate区别：aggregate是增强版的reduce，都是增量函数，都有中间结果产生，但是aggregate处理方法更全。

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