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Flume 中的容错机制是如何设计的？如何处理 Agent 失效的情况？

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如何在 Flume 中实现数据的压缩和解压缩操作？压缩对性能有什么影响？

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Flume 是如何处理网络故障的？有哪些机制可以保证数据流的连续性？

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在 Flume 中，如何通过配置 Source 的并行度来优化数据采集性能？

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在 Spark 中，如何利用广播变量优化 Join 操作？它的性能提升原理是什么？

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在 Spark 中，如何优化内存管理和数据溢写问题？

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Spark 中的推测执行机制是什么？它在任务执行中起到什么作用？

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Flume 的 Channel Selector 是如何工作的？如何通过它实现数据的多路径传输？

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如何在 Flume 中处理大规模数据的流式传输？有哪些常见的调优方法？

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Flume 是如何处理数据流的负载均衡的？常见的负载均衡策略有哪些？

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