14、以下不是flink流处理特性的是（） A.不支持批处理 B.支持有城态计算的 Exactly-once语义 C支持带有事件时间的窗口Window操作 D.支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错

A.不支持批处理

Flink是一个流处理和批处理统一的分布式数据处理框架，因此它既支持流处理也支持批处理。所以选项A不是Flink的特性，因为Flink是支持批处理的。

选项B、C和D都是Flink流处理的特性：

- 选项B中的支持有状态计算的Exactly-once语义表示Flink能够提供精确一次语义的状态管理，确保每个事件只被处理一次，避免重复计算或丢失数据。

- 选项C中的支持带有事件时间的窗口操作表示Flink可以按照事件产生的时间进行窗口划分和聚合操作，而不是仅仅按照数据到达的顺序进行处理。

- 选项D中的支持基于轻量级分布式快照实现的容错表示Flink能够通过快照机制实现容错性，即使发生故障，也可以从上一次快照恢复并继续进行计算。

所以，不是Flink流处理特性的选项是A.不支持批处理。

相关问题

Flink 是如何保证Exactly-once语义的

Flink 通过以下方式保证 Exactly-once 语义：

1. Checkpoint：Flink 会定期将数据流的状态进行快照，并将状态存储在可靠的存储系统中，比如 HDFS、S3 等。如果发生故障，Flink 可以从最近的 checkpoint 恢复状态。

2. 事务性写入：Flink 支持事务性写入，即将多个操作作为一个原子操作进行提交。如果某个操作失败，整个操作将会回滚。这样能够保证数据的一致性。

3. Idempotence：Flink 还支持幂等性，即同样的输入数据只会被处理一次。这样可以避免重复计算和数据丢失。

通过以上三种方式的组合，Flink 可以保证 Exactly-once 语义。

Exactly-Once语义是什么意思

Exactly-Once语义是指在流处理系统中，保证每条数据仅被处理一次的语义。简单来说，就是确保数据处理的结果是准确且不重复的。

在传统的流处理系统中，常常存在数据丢失或重复处理的问题。为了解决这个问题，Flink引入了Exactly-Once语义。Exactly-Once语义要求在面临各种故障情况（如节点故障、网络中断等）下，系统能够正确地处理每条数据，并且不会出现数据丢失或重复处理的情况。

Flink通过将状态和检查点（checkpoint）结合起来实现Exactly-Once语义。状态用于保存数据处理的中间结果，而检查点用于定期持久化状态。当发生故障时，Flink可以从最近的检查点恢复状态并继续处理数据，从而确保数据处理的准确性和一致性。

通过实现Exactly-Once语义，Flink可以在流处理中提供端到端的精确一次处理保证，使得应用程序能够更可靠地处理和分析实时数据。