1 Flink的并行度了解吗？Flink的并行度设置是怎样的？
Flink中的任务被分为多个并行任务来执行，其中每个并行的实例处理一部分数据。这些并行实例的数量被称为并行度。我们在实际生产环境中可以从四个不同层面设置并行度：
操作算子层面(Operator Level)
执行环境层面(Execution Environment Level)
客户端层面(Client Level)
系统层面(System Level)
需要注意的优先级：算子层面>环境层面>客户端层面>系统层面。
2. Flink的Slot和parallelism有什么区别？
slot是指taskmanager的并发执行能力，假设我们将 taskmanager.numberOfTaskSlots 配置为3 那么每一个 taskmanager 中分配3个 TaskSlot, 3个 taskmanager 一共有9个TaskSlot。
parallelism是指taskmanager实际使用的并发能力。假设我们把 parallelism.default 设置为1，那么9个 TaskSlot 只能用1个，有8个空闲。
3 Flink有没有重启策略？说说有哪几种？
Flink 实现了多种重启策略。
固定延迟重启策略（Fixed Delay Restart Strategy）
故障率重启策略（Failure Rate Restart Strategy）
没有重启策略（No Restart Strategy）
Fallback重启策略（Fallback Restart Strategy）
4. 用过Flink中的分布式缓存吗？如何使用？
Flink实现的分布式缓存和Hadoop有异曲同工之妙。目的是在本地读取文件，并把他放在 taskmanager 节点中，防止task重复拉取。
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// register a file from HDFS
env.registerCachedFile("hdfs:///path/to/your/file", "hdfsFile")
// register a local executable file (script, executable, ...)
env.registerCachedFile("file:///path/to/exec/file", "localExecFile", true)
// define your program and execute
...
val input: DataSet[String] = ...
val result: DataSet[Integer] = input.map(new MyMapper())
...
env.execute()
5. 说说Flink中的广播变量，使用时需要注意什么？
我们知道Flink是并行的，计算过程可能不在一个 Slot 中进行，那么有一种情况即：当我们需要访问同一份数据。那么Flink中的广播变量就是为了解决这种情况。我们可以把广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。
