flink流处理特点
1、Flink框架的主要特点包括： 流处理：Flink是一个流处理引擎，专门为处理连续、动态的数据流而设计。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次。
2、流、转换、操作符 Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。
3、Flink 是一个流处理框架，支持流处理和批处理，特点是流处理有限，可容错，可扩展，高吞吐，低延迟。
4、Apache Flink 框架主要特点包括： 高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务。
5、Flink流处理特性： Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上，并且各层接受程序不同层的抽象形式。
6、Java Apache Flink是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。
基于Flink的实时计算平台的构建
1、消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。
2、Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。
3、Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。
4、像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”)。
hbase的主要用途是什么
1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。
2、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
3、用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。
4、【答案】：C HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
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