Flink介绍一下

flink是分布式的处理引擎，用于处理批数据或者流数据，批数据是有界的，流数据是*的，分别对应批处理和流处理

Flink整个的架构由三个组成：Client，JobManager，TaskManager

Client对Flink任务进行预处理，并将任务提交到Flink集群中

JobManager对整个集群进行管理，并负责资源的分配

TaskManager是对具体的任务进行管理，它会从集群中拿取资源让具体的任务执行

TaskManager中有具体的TaskSlot，负责任务的执行。

任务的执行也分为3步：

Sources：源数据的获取

Transform：转换算子，map，reduce之类

DataSink：数据存储，定义数据存到哪个地方

Kafka介绍一下

Kafka是一个基于分布式的发布-订阅系统

解耦，削峰，异步通信

Producer：生产者

Kafka集群：里面有broker，broker里面有具体的partition，zookeeper进行管理

consumer：consumer组的概念，一个partition只能被一个consumer组的一个consumer消费

介绍一下医药实时过滤

用户在医药界面买药，浏览会产生实时的数据，算法的同学会根据这些数据计算用户的特征。

之前的操作是医药那边每天会生成一个数据表，然后算法同学直接调用就好了

从kafka读数据，flink数据过滤，存到tair

tair能存的数据量比redis多，适合读多写少的情况，单个节点redis性能比tair高1/5，并且tair在分布式的扩展方面比redis更有优势。

介绍一下RPC

远程的函数和进程ID会有一个映射关系，客户端会根据这个映射关系找到call ID，然后在网络层通过序列化的方式将call ID，函数名，函数的参数转换成二进制流，然后将这个流发送给服务器，服务器收到call ID，相关的参数后会执行服务器的函数，将函数的结果序列化之后通过网络的方式发送回来。