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Kafka + Flink 实时数仓：面试高频问题解析 + 答题策略

实时数据处理是当前大数据面试中的“高频雷区”与“加分项”。本篇将聚焦 Kafka + Flink 构建实时链路中的核心技术点，帮助你在面试中答得全、答得深、答得稳。

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📌 面试问法导读（真实场景）

• “你们公司有做实时处理吗？数据链路是怎么构建的？”

• “Flink 的 Checkpoint 怎么做的？Exactly-once 是怎么实现的？”

• “维度表怎么关联的？有没有做缓存？”

• “Kafka 消费怎么保障不丢、不重复？”

这些问题背后考察的是：架构理解能力 + 异常处理能力 + 生产实践经验。

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① 实时数仓架构设计：链路要讲“清楚 + 稳定点 + 可扩展点”

面试题：

👉“你们实时链路怎么搭的？为什么这么设计？”

标准答法结构：

Kafka → Flink → Kafka/HBase/Doris 是常见路径。

• Kafka 采集层：多 Topic 对应多个数据源/事实表。

• Flink 实时处理层：标准化、过滤、维度关联、计算指标等。