Flink实时大数据处理技术 试卷及答案 试卷A

试卷A卷单选题(30道)1.在Flink中，()是主要的编程语言A.Python B.scala C.Java D.Shell2.Flink很好地处理实时数据，并提供低延迟和高吞吐量的数据处理能力,是由于那个特性()A.真正的流处理 B.强大的状态管理 C.良好的生态兼容性 D.易用性和高扩展性3.对于Python开发人员，Flink提供了()可以使用Python进行Flink编程。()A.PyTableAPI B.PyFlinkAPI C.PyFlink D.PyTable4.()是Scala集合库中的一个重要类型，它是一个不可变的、有序的、可以容纳不同类型元素的容器。A.Tuple B.List C.ListBuffer D.Reverse5.Flink与Kafka整合时，如何确保在出现故障时能够恢复数据()A.使用ZookeeperB.使用HDFSC.使用MySQLD.使用Redis6.()函数将一个集合中的每个元素应用一个返回集合的函数，并将结果扁平化为一个集合返回。A.map B.flatMap C.filter D.reduce7.在输出结果时，数据流的不同子流可能以不同的顺序到达下游算子或输出，因此输出结果的顺序可能会有所不同，但每个子任务的结果顺序始终()的。A.固定的 B.不固定的 C.随机的 D.不随机的8.在()中，作业会持续不断地接收数据流，并对其进行实时计算和转换，然后将结果输出到外部存储系统。A.步骤处理 B.批处理 C.集中处理 D.流处理9.在使用客户端提交Flink应用程序的代码时，客户端首先将其转换为作业图()，然后提交给作业管理器JobManagerA.JobManager B.FlinkManager C.JobGraph D.FlinkGraph10.在流计算中，Flink优化策略():在节点之间传输数据时，优先选择与目标节点相邻的节点进行数据传输，避免数据在网络中传输，提高数据处理效率。A.负载均衡优化 B.数据分区优化 C.网络通信优化 D.数据本地性优化11.()分区可以保证相同的键值总是被分配到相同的分区中，因此可以用于按键值进行分组聚合操作。A.范围分区 B.随机分区 C.哈希分区 D.广播分区12.()系统能够根据负载变化自动增加或减少资源，以保持良好的性能和可靠性。A.弹性伸缩 B.容错性 C.水平扩展 D.线性扩展13.()转换算子对DataStream中的每个元素应用一个指定的函数，将其转换为零个或多个元素。A.Map B.FlatMap C.Filter D.Reduce14.()转换算子对DataStream中的每个元素应用一个指定的聚合函数，生成一个新的元素。A.Map B.FlatMap C.Aggregations D.Reduce15.()在Sink开始之前调用。可以在这个方法中进行一些初始化的操作，比如建立数据库连接、打开文件等A.open() B.getRuntimeContext() C.setRuntimeContext() D.close()16.窗口计算的应用场景非常广泛，例如对数据流中的一段时间窗口内的数据进行聚合分析。常见的应用场景不包括：()A.顺时计算 B.数据统计 C.风险控制 D.实时分析17.水位线在Flink中不具有以下特性：()A.触发 B.高效 C.推导 D.传递18.()策略用于处理有界乱序事件的场景。也就是说，事件时间戳可能会乱序到达，但乱序程度有一个最大值。此策略会生成周期性水位线，其值为观察到的最大事件时间戳减去最大允许的乱序时间。A.forMonotonousTimestampsB.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()C.forBoundedOutOfOrdernessD.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness19.Flink与Kafka整合时，如何设置Kafka的分区数以保证数据的均衡处理()A.Kafka分区数等于Flink的并行度B.Kafka分区数大于Flink的并行度C.Kafka分区数小于Flink的并行度D.无需考虑Kafka分区数20.()方法返回当前watermark的时间戳A.currentProcessingTime() B.deleteEventTimeTimer(longtime)C.deleteProcessingTimeTimer(longtime) D.currentWatermark()21.（D）多将两个数据流按key连接，然后对每个流进行flatMap操作，最后将两个流合并A.WindowJoin B.IntervalJoin C.Connect/CoMap D.Connect/CoFlatMap22.()多个算子之间可以共享某个key对应的状态数据，实现数据共享和状态复用A.事件聚合 B.状态分离 C.状态共享 D有状态的流处理23.使用SQL相较于TableAPI没有以下优势()A.SQL语言不是标准的关系型数据库查询语言，很多开发者都已经熟悉和掌握，使用SQL开发Flink程序可以让开发者更加方便快捷地进行数据分析和处理，降低学习和使用成本。B.SQL可以快速完成简单的数据分析和查询任务，使得开发人员可以快速迭代和开发新的功能和业务需求，提高开发效率。C.SQL提供了丰富的内置函数、聚合函数和窗口函数，使得处理数据更加灵活和便捷。例如，Flink提供了大量的时间函数、数学函数和字符串函数等，能够满足不同的数据处理需求。D.SQL抽象了查询细节，使得程序员不需要关注数据的物理存储和操作细节，从而降低程序员的开发难度和错误率，提高了程序的可维护性和可扩展性。24.在TableAPI中，以下哪个方法用于定义一个新表()A.createTable() B.defineTable()C.addTable() D.newTable()25.在使用TableAPI时，以下哪个操作符用于过滤记录？()A.filter() B.select()C.groupBy() D.order()26.Flink如何确定Kafka消息的读取顺序()A.按消息ID顺序读取B.按消息时间戳顺序读取C.按Kafka分区顺序读取D.随机读取27.Flink处理Kafka中的延迟数据（乱序数据）时，通常会使用哪种机制()A.延迟队列B.延迟处理C.水印(Watermark)机制D.分布式锁28.Flink的Kafka连接器（Connector）支持哪些类型的Kafka消息格式()A.仅支持文本格式B.仅支持二进制格式C.支持多种格式，如JSON、AVRO等D.不支持任何格式29.Flink在整合Kafka时，如何保证数据的一致性()A.通过Kafka的分区机制B.通过Flink的检查点(Checkpoint)机制C.通过分布式锁D.无法保证30.ApacheFlink是()A.一个用于大数据分析的数据库管理系统B.一个开源的流处理框架C.一个专注于机器学习的工具D.一个用于网络安全的软件多选题（20道）Flink是一款()的流处理框架。A.高性能B.分布式C.高效率D.开源的Flink作为目前最新的流处理框架，它的创新性和技术优势主要包括()。A.真正的流处理B.强大的状态管理C.良好的生态兼容性D.精确的事件时间处理Flink可以处理()。A.大规模的数据集B.低延迟的数据处理能力C.多类别的数据D.提供高吞吐量Flink采用分层的架构有()。A.API层B.物理部署层C.Runtime核心层D.Libraries层Runtime核心层包括以下()。A.数据缓冲区B.任务调度器C.运行时优化器D.JobManagerLambda架构的主要组成部分包括()。A.数据层B.速度层C.批处理层D.物理层YARN的核心是()。A.ResourceManagerB.NodeManagerC.MapReduceD.TaskManager在Flink的YARN模式中，可以以()方式启动Flink集群。A.交互模式B.单作业模式C.会话模式D.应用模式Hadoop的安装部署的模式有()。A.本地模式B.半分布模式C.伪分布模式D.全分布模式数据流的特点()。A.连续性B.实时性C.可变性D.高并发数据流的来源和采集分为()。A.推送方式B.拉取方式C.日志采集方式D.获取方式主流的数据采集工具包括()。A.KafkaB.LogstashC.FlumeD.Fluentd以下()是流处理的容错机制。A.交互机制B.检查点机制C.重启策略D.故障恢复机制Flink有()策略。A.算子链合并B.状态后端优化C.负载均衡优化D.并行化计算优化Flink程序每个程序都包含()基本操作。A.获取执行环境B.加载/创建初始数据C.指定数据相关的转换D.指定计算结果的存储位置根据分块规则的不同，可以将窗口分为()。A.时间窗口B.计数窗口C.类型窗口D.数据窗口窗口计算的应用场景包括()。A.实时记录B.实时计算C.数据统计D.风险控制在流计算中，数据乱序通常是由于()原因引起的。A.数据源混乱B.网络延迟C.消息传输中断D.大量数据的并行处理水位线在Flink中具有()特性。A.推进B.延迟C.推后D.传递ProcessFunction主要应用于()场景。A.定时器B.事件处理C.状态管理D.侧输出流填空题（20道）Flink是一款高性能、_____、开源的流处理框架，它能够高效地处理无界和有界数据流。Runtime核心层是Flink运行时的核心组件，包括TaskManager、JobManager、_____、任务调度器、运行时优化器等。Scala的语法结构源自于Java和_____语言，它旨在融合面向对象编程和函数式编程的最佳特性，以提高程序的可读性、灵活性和扩展性。Scala支持If-else、While、Do-while、For、_____流程控制语句。Scala编译器将Scala代码编译成Java字节码，然后在_____上运行，因此Scala也可以利用JVM的成熟性和稳定性，以及Java生态系统中的丰富资源和库。_____是指一个函数与其相关的引用环境组合而成的实体。方法重写（MethodOverriding）是指子类重新定义父类中已有的方法，以便覆盖父类中的方法。在Scala中，方法重写需要使用____关键字。YARN将集群资源划分为多个容器（Container），每个容器包含一定数量的内存、_____和磁盘等资源。全分布模式，完全分布模式的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。在所有的主机上安装JDK和Hadoop，组成_____的网络。Flink的YARN单作业模式是一种_____，用于运行一次性的Flink应用程序。在此模式下，Flink作业管理器（JobManager）和Flink任务管理器（TaskManager）会被启动，并在应用程序执行完毕后关闭，执行命令提交作业。Flink为各种场景提供了不同的运行模式，主要有_____、单作业模式（Per-JobMode）、应用模式（ApplicationMode）三种。Flink的_____模式是Flink最简单的部署模式，所需要的所有Flink组件，都只是操作系统上运行的一个JVM进程，独立模式是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台。相比于键控状态，算子状态目前支持的存储类型只有以下_____、UnionListState、BroadcastState三种。在Flink中，根据生命周期的不同可以将表分为_____和永久表。FlinkSQL支持多种DDL（DataDefinitionLanguage）语句，用于定义和管理表结构、数据库、视图等，可以使用TableEnvironment中的_____方法执行CREATE语句。在Scala中，函数可以作为参数传递给其他函数，而在一个函数中声明/定义其他函数可以提高代码的_____和_____，同时也可以方便地进行参数的传递和共享变量的访问。在Scala中，没有静态属性和静态方法的概念，但是可以通过_____来实现类似静态属性和静态方法的功能。_____是Flink中的一个转换算子，它的作用是将输入的DataStream按照指定的key进行分区，生成一个KeyedStream。SinkFunction是Flink中用于将数据发送到外部系统（如Kafka、MySQL等）的核心接口，自定义Sink需要实现它的_____方法，用于实现每个数据元素的具体写入操作。____是nc命令的一种常用方式，它可以创建一个持续监听的TCP服务器，等待客户端连接。判断题（20道）Flink能够高效地处理无界和有界数据流。Flink具有良好的生态兼容性，可以与其他开源项目和平台进行集成。Flink的TimeWindow操作只能在KeyedStreams上使用。事件驱动型应用是一种具有状态的应用，它只能从一个或多个事件流中提取数据事件驱动型应用无须查询远程数据库。Flink是一个流处理和批处理框架，它基于Java和Scala编写。Flink的checkpointing机制主要用于容错和状态恢复，但不能保证端到端的精确一次处理语义。Flink的并行度是全局设置的，一旦设置后无法更改。Flink的摄入时间是指事件被Flink系统接收并处理的时间。Flink中的watermark可以精确地指示流中所有事件都已到达的时间点。Flink的集群管理使用了Master-Slave架构，其中JobManager是Master节点。Flink的默认资源调度策略是全局调度，即所有的TaskManager上的任务槽都是共享的。Flink的Checkpointing是精确一次处理语义的基石。Flink的容错机制可以确保在出现故障时，数据不会丢失。Flink的默认资源调度策略是全局调度，即所有的TaskManager上的任务槽都是共享的。Flink的容错机制是基于分布式快照技术的。Flink的并行度决定了数据流中操作的并行执行程度。FsStateBackend将状态存储在文件系统中，因此具有更好的容错能力。Flink的网络传输层负责TaskManager之间的数据传输。Flink的内存管理不支持动态调整，因此需要在作业启动前进行精细的配置。简答题（10道）简述简述Flink和SparkStreaming主要的区别。简述Scala的函数式编程。简述匿名函数的应用场景。简述继承的应用场景。简述伴生类和伴生对象的特点。简述TaskManager执行任务过程。简述shuffle的含义。简述用户行为实时分析。简述除了SECOND时间单位以外，Flink还支持的常用时间单位。简述ZooKeeper。编码题（5道）用scala语言编写出9*9乘法表。Animal类是父类，Dog类是子类，Dog类继承了Animal类的属性和方法，并重写了eat()方法，还定义了自己的bark()方法。我们创建了Animal和Dog对象，并分别调用了它们的方法。 编写一个Scala程序，使用集合的map、filter和reduce方法处理一个整数列表，并计算列表中所有偶数的平方和。编写一个Scala高阶函数，它接受一个整数列表和一个函数作为参数，该函数用于过滤列表中的偶数。编写一个Scala函数，接受一个字符串和一个分隔符作为参数，然后返回字符串被分隔符分割后的子字符串列表。试卷A卷-参考答案单选题(30道)1-5CABAA6-10BADAD11-15CABCA16-20ABCAD21-25DCAAA26-30CCCBB多选题（20道）1.ABD 2.ABCD 3.ABD 4.BC 5.ABCD 6.ABC 7.AB 8.BCD 9.ACD 10.ABCD 11.ABC 12.ABCD 13.BCD 14.ABCD 15.ABCD 16.AB 17.BCD 18.BCD 19.ABD 20.ABCD填空题（20道）1.分布式 2. 数据缓冲区 3.ML 4.Match-case 5.JVM 6.闭包（closure） 7.override 8. CPU 9.相互连通 10.临时模式 11.会话模式（SessionMode） 12.Standalone 13.ListState 14.临时表 15.executeSql() 16.可读性、可维护性 17.伴生对象 18.keyBy 19.invoke() 20.nc-lk_判断题（20道）1.√ 2.√ 3.√ 4.× 5.√ 6.√ 7.× 8.× 9.√ 10.× 11.√ 12.× 13.√ 14.√ 15.× 16.√ 17.√ 18.√ 19.√ 20.×简答题（10道）简述Flink和SparkStreaming主要的区别。答：1）数据处理方式不同：Flink的核心是基于事件驱动的流处理引擎，而SparkStreaming是基于离线批处理框架Spark的微批处理实现的。Flink能够以毫秒级的延迟处理事件，而SparkStreaming的处理延迟通常为数秒至数十秒。2）系统架构不同：Flink采用分布式数据流处理模型，基于自有的分布式快照机制实现容错，支持对有界和无界数据的处理，而SparkStreaming则基于微批处理实现，需要引入ApacheHadoop或ApacheMesos等分布式调度器来进行任务调度和资源管理。3）内存管理方式不同：Flink使用基于JVM的内存管理方式，通过对数据进行本地化管理来减少数据的序列化和反序列化过程，提高数据处理速度和减少内存使用量。而SparkStreaming则使用了内存抽象和弹性分布式数据集（RDD）来处理数据，但数据的管理和处理仍然需要序列化和反序列化过程。简述Scala的函数式编程。答：Scala的函数式编程指的是一种编程范式，它强调函数的重要性和使用不可变值来构建应用程序。在函数式编程中，函数被视为一等公民（first-classcitizens），可以像其他数据类型一样被操作和传递。函数式编程遵循一些核心原则，如不可变性、无副作用、引用透明等，这些原则都旨在保证代码的可读性、可维护性、可扩展性和可重用性。简述匿名函数的应用场景。答：作为高阶函数的参数：可以将匿名函数作为高阶函数的参数，用于对集合等数据结构进行遍历、过滤、映射等操作。简化代码：可以使用匿名函数代替一些简单的函数，从而减少代码量，提高代码的可读性。简述继承的应用场景。答：1）对于一些具有相似特征的类，可以将它们共有的属性和方法放在一个父类中，子类只需要继承父类即可，避免了代码冗余。2）子类可以在父类的基础上进行扩展和修改，实现更复杂的功能。3）继承还可以实现多态，子类对象可以作为父类对象来使用，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。简述伴生类和伴生对象的特点。答：伴生类是普通的类，可以有自己的成员属性和方法，实例化出对象。伴生对象中的成员都是静态的，可以直接使用，不需要创建对象。它是类的一个实例，也可以实现一些功能。伴生类和伴生对象的名称必须相同，它们之间的关系是通过object关键字来建立的。简述TaskManager执行任务过程。答：TaskManager是Flink集群中实际执行计算任务的组件。一旦JobManager将任务分配给TaskManager，它将负责在它的本地环境中执行任务。具体来说，TaskManager会根据ExecutionGraph的指令，读取数据源，执行算子操作，然后将计算结果写回数据源或发送到下一个算子。每个TaskManager可以同时执行多个任务和多个算子，并根据需要动态分配和回收资源。同时，TaskManager还负责将计算结果汇总和发送给JobManager，以便最终生成输出结果。简述shuffle的含义。答：shuffle是一种Flink中的数据重分区算子，用于将输入DataStream中的数据随机地分配到下游算子的并行实例中。它可以用于在并行化数据流处理过程中消除数据倾斜，提高数据处理的并行性。简述用户行为实时分析。答：用户行为实时分析是指对用户在应用或系统中的各种操作和行为进行实时分析，以发现用户的行为模式和趋势，并根据这些数据做出决策或进行优化。这种分析可以帮助企业了解用户需求和行为，优化产品设计和用户体验，提高用户满意度和忠诚度，同时也能增加企业的收益和竞争力。简述除了SECOND时间单位以外，Flink还支持的常用时间单位。答：MINUTE：minHOUR：小时DAY：天WEEK：星期MONTH：月QUARTER：季度YEAR：年简述ZooKeeper。答：ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，用于管理大型分布式系统中的配置信息、命名、提供分布式锁和协调等功能。ZooKeeper最初由雅虎研发团队开发，后来成为Apache软件基金会的一部分。它是一个高可用、高可靠性、高性能的分布式协调系统，被广泛用于Hadoop、HBase、Kafka等分布式系统中。编码题（5道）用scala语言编写出9*9乘法表。答：objectMultiplicationTable{defmain(args:Array[String]):Unit={for(i<-1to9){for(j<-1to9){valresult=i*jprint(s"${i}x${j}=${result}\t")}println()//换行}}}Animal类是父类，Dog类是子类，Dog类继承了Animal类的属性和方法，并重写了eat()方法，还定义了自己的bark()方法。我们创建了Animal和Dog对象，并分别调用了它们的方法。答：//定义一个父类AnimalclassAnimal(varname:String,varage:Int){defeat(food:String):Unit={println(s"$nameiseating$food")}}//定义一个子类Dog，继承自AnimalclassDog(name:String,age:Int,varbreed:String)extendsAnimal(name,age){overridedefeat(food:String):Unit={println(s"$namethe$breediseating$food")}defbark():Unit={println(s"$namethe$breedisbarking")}}//创建Animal和Dog对象，并调用方法valanimal=newAnimal("Tom",3)animal.eat("meat")//Tomiseatingmeatvaldog=newDog("Jack",2,"Labrador")dog.eat("bone")//JacktheLabradoriseatingbonedog.bark()//JacktheLabradorisbarking 编写一个Scala程序，使用集合的map、filter和red