一、flinkcdc依赖flink吗？
是的，FlinkCDC（ChangeDataCapture）是基于ApacheFlink构建的一种数据同步工具，用于捕获和传输数据库中的变更数据。因此，FlinkCDC依赖于Flink的核心功能和运行时环境，包括数据流处理、情形管理和容错机制等。通过使用FlinkCDC，可以实现实时的数据同步和数据集成，提供更好的数据一致性和可靠性。
二、flinkcdc依赖flink服务吗？
是的，FlinkCDC（ChangeDataCapture）可以读取Doris（原名Palo）数据库。FlinkCDC是Flink的一个功能模块，用于捕获和处理数据库中的变化数据。它支持多种数据库，包括Doris。通过配置FlinkCDC，可以实时捕获Doris数据库中的数据变化，并将其传递给Flink进行进一步的处理和分析。这使得Flink能够与Doris数据库集成，实现实时数据流处理和分析的需求。
三、flink快速入门？
要快速入门Flink（ApacheFlink），无论兄弟们可以按照下面内容步骤进行操作：
1.安装Flink：从Flink官方网站（https://flink.apache.org/downloads.html）下载适合无论兄弟们操作体系的最新版本的Flink。按照官方文档中的说明进行安装。
2.运行Flink：安装完成后，使用命令行进入Flink的安装目录，并运行启动脚本。在Linux或Mac体系上，可以执行下面内容命令：
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??./bin/start-cluster.sh
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??在Windows体系上，可以执行下面内容命令：
??“`
??.binstart-cluster.bat
??“`
??这将启动Flink集群并开始运行任务。
3.编写和执行一个简单的Flink程序：使用Java或Scala编写一个简单的Flink程序。无论兄弟们可以使用Flink自带的示例代码作为参考，也可以根据无论兄弟们的需求编写自己的程序逻辑。在Flink的安装目录中，可以找到示例代码和文档来帮助无论兄弟们入门。
4.提交和执行任务：使用Flink提供的命令行工具或Web界面，将编写好的Flink程序提交到Flink集群中执行。无论兄弟们可以使用命令行工具执行下面内容命令，将无论兄弟们的程序提交到Flink集群：
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??./bin/flinkrun.jar
??“`
??或者，无论兄弟们可以使用Flink的Web界面进行提交和管理任务。
通过上述步，无论兄弟们就可以快速入门Flink，并开始编写和执行基本的Flink程序了。在之后的进修经过中，无论兄弟们可以逐步深入了解Flink的更多功能和特性，以应用于更复杂的数据处理和分析任务中。建议无论兄弟们参考Flink官方文档和社区资源，以获取更详细的信息和指导。
四、flinkkettle区别？
flink是界限，边界，区分，kettle是人为分开，拉开，隔离
五、flink实际意义？
ApacheFlink一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有情形的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
六、flink是哪国的？
flink是德国的。
ApacheFlink（下面内容简称Flink）是诞生于欧洲的一个大数据研究项目，原名StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目，早期专注于批计算。2014年，StratoSphere项目中的核心成员孵化出Flink，并在同年将Flink捐赠Apache，后来Flink顺利成为Apache的顶级大数据项目。同时Flink计算的主流路线被定位为流计算，即用流式计算来做所有大数据的计算职业，这就是Flink技术诞生的背景。
七、flinkstarrocksconnector参数？
FlinkStarrocksConnector参数包括下面内容几许：1.starRocksURL:Starrocks连接的URL地址，格式为：jdbc:mysql://:/2.username:Starrocks连接的用户名3.password:Starrocks连接的密码4.database:Starrocks的数据库名5.tableName:Starrocks的表名6.tableSchema:Starrocks表的Schema，指定表中的列和对应的类型7.upsertKeyFields:Upsert操作的key字段，用于决定数据在Starrocks中是插入还是更新8.parallelism:并行度，指定了任务的并行度，即同时处理数据的任务数9.bufferFlushMaxRows:缓存的最大行数，在达到该行数后会触发数据写入操作10.bufferFlushIntervalMillis:缓存的最大时刻间隔，在达到该时刻间隔后会触发数据写入操作以上是主要的参数，根据具体需求还可以额外配置其他一些参数来优化数据传输和性能。
八、flink背压原理？
背压如果不能得到正确地处理,可能会导致资源被耗尽或者甚至出现更糟的情况导致数据丢失。flink就一个有背压感知的基于流的分布式消息处理体系。
九、flink架构层次说明？
高质量API层：包含机器进修及FlinkSQLAPI等库。对批处理和流处理进行了统一。
API层：主要包含Flink的流处理API和批处理API
执行引擎：Flink的执行处理，Flink的执行引擎基于流处理实现。
资源层：Flink任务执行的物理资源，主要有本地（JVM）,集群（yarn），云端（GCE/EC2）等，flink1.11以上版本也支持k8s部署。
十、doris和flink区别？
doris释义：
n.桃瑞丝（女子名）
例句：
Idon’tthinkyou’veeverheardDoristalkingaboutheremotionallifebefore.
我想你以前从未听过多丽丝谈论自己的情感生活。
flink
ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时体系可以执行批处理和流处理程序。Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
