A. 支持有状态计算 B. 同时支持流处理和批处理 C. 不支持增量迭代 D. 同时支持高吞吐、低延迟、高性能
A. SQL&Table库 B. CEP C. FlinkML D. Gelly
A. Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一 B. Flink不是Apache软件基金会的项目 C. Flink可以同时支持实时计算和批量计算 D. Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的
A. 事件时间支持 B. 精密的状态管理 C. 精确一次的状态一致性保障 D. 批流一体化
A. 流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性，而目前从市场上已有的产品来看，只有Flink可以满足要求 B. Flink实现了Google Dataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理 C. Spark Streaming通过采用微批处理方法实现了高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力 D. Storm虽然可以做到低延迟，但是无法实现高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态
A. 事件驱动型应用 B. 地图应用 C. 数据分析应用 D. 数据流水线应用
A. Core层 B. API&Libraries层 C. Runtime核心层 D. 物理部署层
A. Standalone集群模式 B. Local模式 C. YARN集群模式 D. 运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）上
A. TaskScheduler B. JobScheduler C. JobManager D. TaskManager
A. Table API B. SQL C. 状态化的数据流接口 DataStream API（有界或无界流数据）以及 DataSet API（有界数据集）
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