以下关于Flink的说法正确的是（）

A.Flink任务的运行依赖Yarn来进行资源调度

B.Flink的checkpoint的实现依赖于Zookeeper

C.Flink可以将接受的组件发给Kafka

D.Flink在HDFS文件系统中读写数据

A.Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的

B.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一

C.Flink不是Apache软件基金会的项目

D.Flink可以同时支持实时计算和批量计算

A.Flink不是Apache软件基金会的项目

B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算

C.Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的

D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一

A.SparkStreaming与Flink相比，时延更低

B.Flink流式处理引擎能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能

C.与FusionInghtHD中的Streaming相比，Flink具有更高的吞吐量

D.checkpoint实现了Fink的容错

A.SparkStreaming与Flink相比，时延更低

B.Flink流式处理引擎能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能

C.checkpoint实现了Flink的容错

D.与FusionInghtHD中的Streaming相比，Flink具有更高的吞吐量

A.Flink是一行一行地处理数据

B.Flink可以支持毫秒级的响应

C.Flink只能支持秒级的响应

D.Flink支持增量迭代，具有对迭代进行自动优化的功能

A.Flink是一行一行地处理数据

B.Flink可以支持毫秒级的响应

C.Flink只能支持秒级的响应

D.Flink支持增量迭代，具有对迭代进行自动优化的功能

A.Flink和Spark一样，都是基于磁盘的计算框架

B.当全部运行在Hadoop YARN之上时，Flink的性能甚至还要略好于Spark

C.Flink的流计算性能和Storm差不多，可以支持毫秒级的响应

D.Spark的市场影响力和社区活跃度明显超过Flink

A.Flink和Spark一样，都是基于磁盘的计算框架

B.当全部运行在Hadoop YARN之上时，Flink的性能甚至还要略好于Spark

C.Flink的流计算性能和Storm差不多，可以支持毫秒级的响应

D.Spark的市场影响力和社区活跃度明显超过Flink