关于Flink项目，一般会经常被问到以下问题。
常见问题
Apache Flink仅用于（近）实时处理用例吗？
Flink是一个非常通用的系统，用于数据处理和数据驱动的应用程序，数据流作为核心构建块。这些数据流可以是实时数据流,也可以是存储的历史数据流。例如，在Flink的视图中，文件是存储的字节流。因此，Flink支持实时数据处理和应用，以及批处理应用。
流可以是无界的（没有结束，事件不断发生）或受限制（流有开始和结束）。例如，来自消息队列的Twitter馈送或事件流通常是无界流，而来自文件的字节流是有界流。
如果一切都是流，为什么Flink中有DataStream和DataSet API？
有界流通常比无界流更有效。在（近）实时处理无限事件流需要系统能够立即对事件起作用并产生中间结果（通常具有低延迟）。处理有界流通常不需要产生低延迟结果，因为无论如何数据都是旧的（相对而言）。这允许Flink以简单且更有效的方式处理数据。
DataStream API通过支持低延时的结果和对事件和时间（包括事件时间）灵活反应的模型捕获无界流和有界流的连续处理，
DataSet API具有加快有界数据流的处理的技术。将来，社区计划将这些优化与DataStream API中的技术相结合。
Flink如何与Hadoop堆栈相关？
Flink独立于Apache Hadoop，并且在没有任何Hadoop依赖性的情况下运行。
但是，Flink与许多Hadoop组件集成得非常好，例如HDFS，YARN或HBase。与这些组件一起运行时，Flink可以使用HDFS读取数据，或写入结果和检查点/快照。Flink可以通过YARN轻松部署，并与YARN和HDFS Kerberos安全模块集成。
Flink运行的其他堆栈是什么？
Flink可以在Kubernetes，Mesos， Docker上运行 ，甚至作为独立服务运行。
使用Flink有哪些先决条件？
您需要Java 8来运行Flink作业/应用。
Scala API（可选）依赖于Scala 2.11。
Apache ZooKeeper需要高度可用且没有单点故障的设置。
对于可以从故障中恢复的高可用流处理设置，Flink需要某种形式的分布式存储用于检查点（HDFS / S3 / NFS / SAN / GFS / Kosmos / Ceph / …）。
Flink支持多大的规模？
用户在非常小的设置（少于5个节点）和1000个节点以及状态的TB上运行Flink作业。
Flink是否仅限于内存数据集？
对于DataStream API，Flink支持大于内存的状态来配置RocksDB状态后端。
对于DataSet API，所有操作（delta迭代除外）都可以扩展到主内存之外。
常见错误消息
“ 获得帮助”页面上列出了常见错误消息。