答案：Flink的后端存储选择RocksDB是因为RocksDB具有高性能、高可用性和可扩展性等优点。 问题解释：Flink是一个分布式流处理引擎，用于处理大量数据流。在Flink中，后端存储用于存储和处理数据。选择合适的后端存储对于Flink的性能和可靠性至关重要。RocksDB是一个高性能的键值存储库，专为大数据和实时应用而设计。它在许多场景中已经证明了其高可靠性、高性能和可扩展性。因此，Flink选择了RocksDB作为其后端存储。 举例：假设一个公司需要处理大量实时数据，如用户行为数据、交易数据等。这些数据需要经过实时分析以提供实时报告和个性化推荐。在这种情况下，Flink可以用于处理这些数据流，而RocksDB可以用于存储和处理这些数据。由于RocksDB的高性能和可扩展性，Flink可以更高效地处理数据流，从而为公司提供更快、更准确的数据分析和推荐。... 展开详请

在Flink中，你可以在一个流处理作业中定义多个source和多个sink。每个source和sink都会并行地执行，而不是顺序地执行。这意味着你不需要做任何特殊的操作来让它们同时执行。 以下是一个简单的例子，它定义了两个source和两个sink： StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 定义第一个source DataStream<String> source1 = env.addSource(new CustomSource1()); // 定义第二个source DataStream<String> source2 = env.addSource(new CustomSource2()); // 定义第一个sink source1.addSink(new CustomSink1()); // 定义第二个sink source2.addSink(new CustomSink2()); env.execute("Multi Source and Sink Job"); 在这个例子中，CustomSource1和CustomSource2是你自定义的source函数，CustomSink1和CustomSink2是你自定义的sink函数。当你执行这个流处理作业时，两个source和两个sink都会同时执行。 如果你想要在一个source的输出成为另一个source的输入，你可以使用connect、union或join等操作来连接这两个source。同样，你也可以使用split、select或side output等操作来将一个source的输出分发到多个sink。 请注意，Flink的并行度设置会影响到source和sink的并行执行。你可以通过setParallelism方法来设置全局并行度，也可以对每个source和sink单独设置并行度。... 展开详请

这里找客服直接要联系方式 image.png ... 展开详请