flink提供了对于空间和数据的粗粒度控制

这个说法不太准确。Flink并没有提供对于空间和数据的粗粒度控制，而是提供了对于计算资源和数据流的精细化控制。

在Flink中，可以通过设置并行度、任务槽数、算子链等方式来对计算资源进行控制，以便在不同的场景下获得更好的计算性能。

同时，Flink还提供了流分区机制、状态后端、数据保留策略等功能，以便对数据流进行更精细化的控制和管理，以满足不同的数据处理需求。

因此，Flink提供的是对计算资源和数据流的精细化控制，而非对空间和数据的粗粒度控制。

相关问题

flink 无界和有界数据

Flink 支持处理无界（unbounded）和有界（bounded）数据。无界数据是指数据流没有固定的结束时间，也就是说，数据流是无限的，例如网络流量数据或传感器数据。有界数据则是指有一个确定的开始和结束时间的数据，例如历史记录或批处理数据。

Flink 提供了不同的 API 和运算符来处理这两种类型的数据。对于无界数据，Flink 提供了基于时间和事件的运算符，例如窗口、时间戳和水印等，来处理数据流并生成有意义的结果。对于有界数据，Flink 提供了基于数据集的 API 和运算符，例如 Map、Filter、Reduce 等来进行数据处理。

需要注意的是，无界数据处理需要考虑到延迟、乱序等问题，需要使用一些特殊的技术来保证数据处理的正确性。而有界数据则相对简单，因为数据已经全部可用，可以直接进行处理。

Flink的有界数据和无界数据

Flink是一个流式计算框架，支持处理有界数据和无界数据。有界数据是指数据集大小是已知的，可以在有限时间内处理完毕的数据，例如处理历史数据或是批处理任务。无界数据是指数据源不断产生数据，数据集大小未知，需要实时处理的数据，例如流式数据。

对于有界数据的处理，Flink提供了批处理模式，将数据集一次性全部加载到内存中进行处理，类似于传统的MapReduce模型。对于无界数据的处理，Flink提供了流处理模式，数据源不断产生数据，Flink通过流水线的方式实时处理数据，同时能够保证数据的正确性和一致性。Flink还提供了有界流处理模式，可以将有界数据当作流数据进行处理，同时保证数据的顺序性。

总之，Flink可以同时处理有界数据和无界数据，支持不同的数据处理模式，为数据处理提供了更加灵活和高效的解决方案。