锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。请看到最后就能获取你想要的, 接下来的是今日的面试题：
1.Operator Chains（算子链）这个概念你了解吗？**
为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。这就是我们所说的算子链。
2.Flink什么情况下才会把Operator chain在一起形成算子链？**
两个operator chain在一起的的条件：
上下游的并行度一致
下游节点的入度为1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入）
上下游节点都在同一个 slot group 中（下面会解释 slot group）
下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS）
上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接，Source默认是HEAD）
两个节点间数据分区方式是 forward（参考理解数据流的分区）
用户没有禁用 chain
3.flink中消费kafka数据的时候，如何处理脏数据？**
可以在处理前加一个fliter算子，将不符合规则的数据过滤出去。
4.Flink Job的提交流程**
用户提交的Flink Job会被转化成一个DAG任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph，Flink中JobManager与TaskManager，JobManager与Client的交互是基于Akka工具包的，是通过消息驱动。整个Flink Job的提交还包含着ActorSystem的创建，JobManager的启动，TaskManager的启动和注册。
5.Flink所谓”三层图”结构是哪几个”图”？**
一个Flink任务的DAG生成计算图大致经历以下三个过程：
1)StreamGraph 最接近代码所表达的逻辑层a面的计算拓扑结构，按照用户代码的执行顺序向
StreamExecutionEnvironment添加StreamTransformation构成流式图。
2)JobGraph 从StreamGraph生成，将可以串联合并的节点进行合并，设置节点之间的边，安排资源共享slot槽位和放置相关联的节点，上传任务所需的文件，设置检查点配置等。相当于经过部分初始化和优化处理的任务图。
3)ExecutionGraph 由JobGraph转换而来，包含了任务具体执行所需的内容，是最贴近底层实现的执行图。
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