试题三：（25分） （1）简述大数据Lambda架构的优点和局限性。 （2）举例说明Flink在企业中的应用场景。 （3）简述Flink核心组件栈包含哪些层次？每个层次具体包含哪些内容？ （4）Flink的JobManager和TaskManager具体有哪些功能？ （5）简述Flink编程模式的层次结构。

好的，我来回答你的问题。

(1) 大数据Lambda架构的优点是能够快速处理海量数据，并且具有高可靠性和可扩展性；同时能够处理实时数据和历史数据，适用于各种场景。但是，Lambda架构也存在一些局限性，例如需要维护两套代码，增加了开发和维护的难度；同时实时和离线处理存在不一致性的问题，需要额外处理。

(2) Flink在企业中的应用场景很多，例如实时数据处理、流式ETL、实时流查询、复杂事件处理、机器学习等。其中，一个典型的应用场景是实时数据处理，例如金融、电商、物流等行业，需要实时处理大量的数据，进行实时计算和决策。

(3) Flink核心组件栈包含了四个层次：API和运行时、分布式存储、集群管理和客户端。API和运行时层次包含了DataStream API和DataSet API，以及Flink的执行引擎；分布式存储层次包含了Flink自带的分布式文件系统和第三方存储系统；集群管理层次包含了Flink自带的YARN和Mesos集群管理器，以及Kubernetes；客户端层次包含了Flink的命令行客户端和Web界面。

(4) Flink的JobManager和TaskManager具体功能如下：JobManager负责整个Flink集群的管理和协调，包括任务调度、资源分配、任务监控等；TaskManager则是具体任务的执行者，负责任务的执行和结果输出，同时与JobManager通信保持状态一致。

(5) Flink编程模式的层次结构包括：基础API、Table API和SQL、高级API和库、批处理API。其中，基础API包括DataStream API和DataSet API，用于实现流处理和批处理；Table API和SQL提供了类似关系型数据库的编程模式，支持SQL查询和基于表的操作；高级API和库包括CEP、Gelly、ML等库，用于实现复杂事件处理、图处理、机器学习等高级应用；批处理API则是基于DataSet API的批处理操作。这些API可以相互组合，形成不同的编程模式，满足不同的应用需求。