Flink实时大数据处理技术 试卷及答案 试卷B

试卷B卷单选题(30道)1.()层负责实现Flink的执行模型和运行时环境，为用户提供高效稳定的运行时支持。A.Runtime核心层 B.API&Libraries层C.DataStreamAPI D.TableAPI&SQL2.()在Flink中，数据缓冲区采用了基于内存的零拷贝技术，可以高效地实现数据传输。A.TaskManager B.JobManager C.数据缓冲区（Buffer） D.运行时优化器3.()旨在提供一种高效的方式来进行大规模图计算。它提供了许多图计算算法。A.FlinkCDC B.FlinkSQL C.FlinkAPI D.FlinkGelly4.当函数参数只使用了一次且在函数体中只出现了一次时，可以使用()替代该参数。A._ B./ C.* D\5.在Scala中，方法重写需要使用()关键字。A.override B.animal C.sound D.abstract6.Scala中可以使用()来创建对象，主要应用场景是在一些只使用一次的场景中，避免显式地定义一个有名称的子类，从而简化代码。A.方法重写 B.抽象类 C.匿名子类 D.伴生对象7.()组件是Flink依赖的外部存储系统，用于检查点的存储与恢复A.JobManager B.Flink客户端 C.TaskManager D.持久化存储8.JobManager是Flink应用程序的主进程,负责协调和调度程序的执行，一个Flink应用程序只能有一个()。A.ResourceManage B.TaskManage C.FlinkManager D.JobManager 9.以下那个不是数据流特点()A.连续性 B.实时性 C.可变性 D.确定性10.()工具能够从多种数据源收集数据，并将其转发到目标存储中，支持多种数据格式和插件，能够自定义数据处理逻辑，同时具有较高的可扩展性和灵活性。A.Flume B.Fluentd C.Logstash D.Kafka11.()算子对数据流中的事件进行分组，并按照给定的键对事件进行分组A.Window B.Filter C.KeyBy D.Reduce12.常见的分布式计算框架不包括()A.Hadoop B.Spark C.Flink D.Window13.Flink中的DataStream核心类代表（C）A.代表一个被分区为KeyedStream的数据流，可以进行按Key分组的操作B.代表一个经过窗口划分的数据流，可以进行按窗口操作C.代表一个数据流，可以对其进行转换和操作D.触发器，定义如何在窗口中触发计算操作14.()获取运行时上下文对象，可以用来获取一些运行时信息，比如subtask的ID、任务名称、配置信息等。A.getRuntimeContext() B.open() C.setRuntimeContext() D.close()15.SourceFunction接口()继承自SourceFunction，并且提供了open和close方法，可以在启动SourceFunction之前和之后执行一些操作，比如建立连接、初始化资源，访问运行时上下文等16.()什么触发器用户可以根据自己的业务逻辑自定义窗口触发器。通过不同窗口类型和触发器的组合，Flink可以满足不同场景下的窗口计算需求。A.自定义触发器 B.基于混合条件的触发器 C.基于时间的触发器D.基于数量的触发器17.()方法在窗口中的当前事件时间到达触发时间时调用。在该方法中，可以更新内部状态，以决定是否触发窗口计算。A.onMerge(window:W,ctx:TriggerContext):TriggerResultB.onElement(element:IN,timestamp:Long,window:W,ctx:TriggerContext):TriggerResultC.onProcessingTime(time:Long,window:W,ctx:TriggerContext):TriggerResult D.onEventTime(time:Long,window:W,ctx:TriggerContext):TriggerResult18.()可以在数据元素数量达到一定数量时触发窗口计算，可以用于实现计数窗口A.CountTrigger B.PurgingTrigger C.ContinuousTrigge D.GlobalWindows19.CheckpointCoordinator的主要职责不包括()A.启动检查点流程并为其分配一个唯一的ID。B.确保所有的TaskManager在Barrier上实现同步，从而确保他们都准备好进行检查点操作。C.监控检查点的进行，当TaskManager遭遇问题时，负责任务的重新启动。D.不保留检查点的元数据，为了应对潜在的故障进行恢复。20.在Flink中，()是一个特殊的算子，允许我们在ConnectedStreams上分别对两个输入流进行映射操作，并将结果合并为一个流A.CoMap B.CoFlatMap C.ConnectedStreams D.Stream21.如图所示，是()WindowJoinA.滚动WindowJoin B.滑动WindowJoin C.会话WindowJoin D.拖动WindowJoin 22.以下哪项描述了TableAPI和SQL之间的主要区别()A.TableAPI是一种编程接口，而SQL是一种声明式查询语言B.TableAPI只能用于Java，而SQL是跨平台的C.TableAPI不支持复杂查询，而SQL支持D.TableAPI是基于行的，而SQL是基于列的23.在Flink中，TableAPI和SQL可以互操作，这意味着什么()A.可以使用TableAPI编写程序，然后将其转换为SQLB.可以在同一个查询中混合使用TableAPI和SQL表达式C.可以使用SQL查询TableAPI创建的表D.以上都是24.SQL语句SELECT*FROMtable_nameWHEREcolumn_name='value';的作用是什么()A.插入新的记录到表中B.从表中选择所有列的数据，但只包括特定列值等于'value'的行C.更新表中的记录D.删除表中的记录25.Flink与Kafka整合时，如何处理Kafka中的大量小消息()A.合并小消息B.忽略小消息C.批量处理小消息D.单独处理每个小消息26.Flink如何支持Kafka的分布式部署()A.通过Kafka的BrokerB.通过Flink的JobManagerC.通过Flink的TaskManagerD.需要额外的中间件27.Flink与Kafka整合时，如何避免消息重复消费()A.启用Kafka的事务支持B.启用Flink的Exactly-Once语义C.禁用Kafka的自动提交D.启用Kafka的幂等性支持28.Flink如何处理Kafka中的消息丢失问题()A.启用Kafka的持久化存储B.启用Flink的容错机制C.启用Kafka的复制因子D.启用Flink的分布式缓存29.Flink与Kafka整合时，如何监控Kafka的消费情况()A.通过Kafka的WebUIB.通过Flink的WebUIC.通过第三方监控工具D.无法监控30.Flink与Kafka整合的主要目的是()A.数据存储B.实时数据处理C.批处理D.离线分析多选题（20道）Flink支持()机制。A.保留点B.保存点C.删除点D.检查点Lambda架构的优点()。A.低延迟B.高容错性C.可扩展性D.高效率性Netflix使用Flink进行实时数据处理提供()服务。A.实时推荐B.实时监控C.实时分析D.实时记录Kafka具有()特点。A.高吞吐量B.可靠性C.灵活性D.持久化Flink和SparkStreaming主要区别()。A.系统架构不同B.数据处理方式不同C.储存方法不同D.内存管理方式不同Scala是一种多范式编程语言，具有()特点。A.面向对象B.JVM兼容性C.函数式编程D.模式匹配Scala集合体系结构可以分为()层次。A.高层B.顶层C.中层D.底层伴生类和伴生对象有()特点。A.伴生类是普通的类B.伴生对象中的成员都是静态的C.伴生类和伴生对象的名称必须相同D.需要创建对象数据流一般从()方面产生。A.外部数据源B.实时传感器数据C.用户行为数据D.业务数据批处理和流处理的差异主要表现在()方面。A.数据处理方式B.处理时延C.处理精度D.处理结果输出方式常见的流处理优化技术()。A.算子融合B.数据本地性C.负载均衡D.数据压缩Flink中的数据流可以分成()数据分区。A.范围分区B.哈希分区C.随机分区D.广播分区DataStreamConnectors可以分为()和三部分。A.内置的DataSourcesB.ApacheBahir中的连接器C.附带的连接器D.外部系统集成DataStreamAPI中SourceFunction接口包括()。A.ParallelSourceFunctionB.SourceFunctionC.RichSourceFunctionD.RichParallelSourceFunctionRichFunction提供了()生命周期方法。A.open(Configurationparameters):B.close():C.getRuntimeContext():D.setRuntimeContext(RuntimeContextt):Flink提供了多种内置的sinks，其中一些最常用的包括()。A.ToErr()B.writeAsCsv()C.writeToSocketD.SinkWatermarkStrategy的主要功能包括()。A.资源分配B.定义水位线生成方式C.水位线分配D.时间戳提取窗口是由()组合而成的。A.窗口分配器B.窗口触动器C.窗口触发器D.窗口分发器常见的多流操作包括()。A.UnionB.ConnectC.ConnectD.WindowJoin根据窗口类型的不同，可以将Windowjoin分为()。A.滚动WindowJoinB.滑动WindowJoinC.交互WindowJoinD.会话WindowJoin填空题（20道）Lambda架构的主要组成部分包括_____、_____、_____三层。ApacheDruid是一个_____、列存储、实时数据处理系统，旨在快速查询大型数据集并实时分析实时数据。Storm的核心是一个_____实时流处理引擎，可以将处理逻辑分布在集群中不同的节点上并实现高效的数据流传输和处理。List是_____的序列，可以使用::操作符在头部添加元素，但不能在尾部添加元素。在Scala中，_____是一个集合，用于存储唯一的元素。Map是Scala集合框架中的一种集合类型，用于存储_____。它可以用于各种应用场景，如缓存、配置文件、数据存储等。Scala的_____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Flink中，每个算子的并行度可以通过_____方法来设置，默认值为当前任务管理器的最大并行度。Flink运行时由两种类型的进程组成：一个_____和一个或多个任务管理器_____。_____专门为一个作业运行集群，作业的主方法（或客户端）仅在创建集群之前运行。DataStreamAPI可以处理_____和无界数据集（unbounded），并且支持各种类型的数据源（如消息队列、套接字流和文件等）。_____方法会生成一个DataStream，接着可以在此DataStream的基础上，完成各类转换操作派生出新的DataStream，可以调用DataStream上具有转换功能的方法来应用转换。窗口函数一般可以分为三类：_____、_____、_____。_____可以访问Flink中的键控状态，键控状态（keyedstate）是指在Flink中与某个键（key）相关联的状态。Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于处理海量的实时数据流，具有高可用、高可扩展性和_____等特点。Flink提供了多种内置的数据生成器来生成数据流，例如_____、_____、_____等。_____是Scala中一种特殊的抽象类型，类似于Java中的接口（interface），但是比接口更加强大。_____用于限制类型参数的取值范围，从而增强代码的类型安全和可读性。HDFS是一个可靠的大数据存储系统，而Flink则提供了快速的_____能力，两者的结合可以使企业在大数据处理方面具有更强的竞争力。Scala支持隐式参数和隐式转换，这些特性可以让开发者扩展现有类型的功能，提高代码的_____和可读性。判断题（20道）Runtime核心层是Flink分布式计算框架的核心实现层。Flink的TimeCharacteristic决定了事件时间的生成和watermark的处理。Flink主要设计用于实时流处理，而不是批处理。Flink的批处理模型是基于Spark的RDD（弹性分布式数据集）实现的。Flink的状态始终保存在TaskManager的内存中。Flink的滚动时间窗口在窗口结束时触发计算，并且窗口之间没有重叠。Flink的DataStreamAPI主要用于构建有状态的流处理应用程序。Flink的TableAPI和SQL只支持批处理，不支持流处理。ProcessFunction只能用于KeyedStream，不能用于普通的DataStream。在ProcessFunction中，处理每个事件都是同步的，即下一个事件必须等待当前事件处理完成后才能开始处理。Flink的DataStreamAPI主要用于构建有状态的流处理应用程序。Flink的TableAPI允许用户以表的方式查询和操作数据，而无需编写复杂的DataStreamAPI代码。ProcessFunction只能用于KeyedStream，不能用于普通的DataStream。Flink的集群管理器负责调度任务到TaskManager上执行。Flink的TaskManager节点只负责执行Task，不负责管理资源。Flink的并行度可以在作业运行过程中动态调整。MemoryStateBackend适用于生产环境，因为它具有高性能和容错能力。Flink的延迟时间主要受网络传输和状态后端的影响。Flink的吞吐量可以通过增加并行度和优化数据处理逻辑来提升。Flink支持从Kafka的多个分区中并行读取数据。简答题（10道）简述Kafka具有的特点。简述传统的机器学习库相比，FlinkML具有的优点。简述Scala集合体系结构可以分为三个层次。简述高阶函数的应用场景。简述隐式方法。简述高可用服务。简述增量计算。简述常见的Flink算子。简述riggerResult枚举类型。简述KeyedProcessFunction。编码题（5道）Cat类重写了Animal类中的sound()方法，将其实现改为返回"m-eow"，而不是"animalsound"。当我们通过Cat类创建对象并调用sound()方法时，会输出"meow"。定义一个继承自RichMapFunction的自定义Map函数类MapFunctionWithIndex，该类中的map方法将输入数据加上一个任务编号。其中任务编号是在open方法中通过getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask获取的。在open方法中，我们将任务编号打印出来，以便于调试和查看。编写一个Scala函数，接受一个整数列表作为参数，将列表中的每个元素乘以2，然后返回结果列表中大于10的元素。编写一个函数，接受一个字符串作为参数，并判断该字符串是否是回文。编写一个函数，接受一个整数列表作为参数，并返回该列表所有元素的和。试卷B卷-参考答案单选题(30道)1-5ACDAA6-10CDDDC11-15CDCAD16-20ADCDA21-25AADBC26-30ABBBB多选题（20道）1.BD 2.ABC 3.ABC 4.ABCD 5.ABD 6.ABCD 7.BCD 8.ABC 9.ABCD 10.ABCD 11.ABCD 12.ABCD 13.ABC 14.ABCD 15.ABCD 16.BC 17.BCD 18.AC 19.ABCD 20.ABD填空题（20道）数据层速度层批处理层 分布式 分布式 不可变 Set键值对函数式编程 setParallelism()JobManagerTaskManager 单作业模式 有界数据集（bounded）readTextFileReduceFunctionAggregateFunctionProcessWindowFunctionProcessFunction高性能 随机数据生成器（RandomSource） 周期性数据生成器（SequenceSource） 有界数据生成器（CollectionSource）特质（Trait） 上下界 流处理可重用性判断题（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Kafka具有的特点。答：1）分布式：Kafka可以在多个节点上运行，数据可以分布式存储，同时具备水平扩展能力。2）高吞吐量：Kafka支持每秒数百万条消息的高吞吐量处理。3）持久化：Kafka中的消息可以持久化存储，并且支持数据备份和数据复制。4）可靠性：Kafka在数据传输过程中会进行数据校验和复制，以确保数据不会丢失。5）可扩展性：Kafka支持多个消费者和多个生产者，同时也支持水平扩展。6）灵活性：Kafka支持多种数据格式和编码方式，可以适应不同的应用场景。简述传统的机器学习库相比，FlinkML具有的优点。答：1）支持大规模数据集的机器学习，通过Flink的分布式计算能力，可以处理PB级别的数据集。2）支持在线学习模式，能够实时对数据进行学习，并适应数据的变化。3）具有与Flink本身集成的优点，可以方便地与Flink的数据流处理模块结合使用，实现更加高效的机器学习流水线。简述Scala集合体系结构可以分为三个层次。答：顶层：集合的最顶层是scala.collection包，该包中定义了所有集合相关的基础特性和通用接口。中层：集合的中层包括scala.collection.immutable和scala.collection.mutable两个包。immutable包中定义了不可变集合类型，而mutable包中定义了可变集合类型。底层：集合的底层是scala.collection.mutable和scala.collection.immutable包中的具体集合类实现。简述高阶函数的应用场景。答：1）函数组合：将多个函数组合成一个新函数，实现函数复用和代码简洁化。2）回调函数：将函数作为参数传递给其他函数，以实现回调机制。3）函数柯里化：将接收多个参数的函数转化为接收一个参数的函数序列，以实现函数的分步传递和复用。4）控制抽象：将函数作为参数传递给高阶函数，以实现控制程序流程和代码抽象化。简述隐式方法。答：隐式方法（implicitmethods）是指在函数或方法调用时，如果该调用无法通过编译，编译器会在当前作用域内寻找隐式方法来尝试完成调用。隐式方法通常用于增强类型转换、为函数提供额外的参数或者为函数提供缺失的参数等场景。简述高可用服务。答：Flink的JobManager可以在高可用性模式下运行，允许Flink从JobManager故障中恢复。为了更快地进行故障切换，可以启动多个备用JobManager作为备份。简述增量计算。答：流式计算模型通常采用增量计算的方式进行计算。增量计算是指在不断输入新的数据时，不断更新计算结果的过程。相比于批量计算，增量计算可以更快地响应新数据的到来，在不重新计算全部数据的情况下，通过对新数据的处理，更新先前计算结果的过程。它在大规模数据处理中得到了广泛的应用，可以有效地减少计算量和计算时间。简述常见的Flink算子。答：1）Map：对数据流中的每个事件应用函数，生成一个新的事件。2）Filter：通过使用给定的函数，从数据流中选择所需的事件。3）Reduce：对数据流中的事件进行分组和聚合，以生成一个更小的数据集。4）Window：通过对数据流中的事件进行分组，在给定的时间窗口内对事件进行聚合和处理。5）KeyBy：对数据流中的事件进行分组，并按照给定的键对事件进行分组。Aggregate：对数据流中的事件进行分组和聚合，生成一个更小的数据集。简述riggerResult枚举类型。答：CONTINUE：触发器继续等待更多数据。FIRE：触发器触发窗口计算，并清除窗口状态。PURGE：触发器清除窗口状态，但不触发窗口计算。FIRE_AND_PURGE：触发器触发窗口计算，并清除窗口状态。简述KeyedProcessFunction。答：KeyedProcessFunction是ProcessFunction的一个扩展，它在ProcessFunction的基础上提供了对键控状态的访问和操作，并且允许在定时器回调时访问事件的键值。KeyedProcessFunction主要用于实现需要对键控状态进行操作的应用场景，例如对每个key维护一个计数器或者对每个key维护一个时间窗口等。编码题（5道）Cat类重写了Animal类中的sound()方法，将其实现改为返回"m-eow"，而不是"animalsound"。当我们通过Cat类创建对象并调用sound()方法时，会输出"meow"。答：classAnimal{defsound():String="animalsound"}classCatextendsAnimal{overridedefsound():String="meow"}valanimal:Animal=newAnimal()println(animal.sound())//输出:"animalsound"valcat:Animal=newCat()println(cat.sound())//输出:"meow"定义一个继承自RichMapFunction的自定义Map函数类MapFunctionWithIndex，该类中的map方法将输入数据加上一个任务编号。其中任务编号是在open方法中通过getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask获取的。在open方法中，我们将任务编号打印出来，以便于调试和查看。答：classMapFunctionWithIndexextendsRichMapFunction[String,String]{privatevartaskNumber=0overridedefopen(parameters:Configuration):Unit={taskNumber=getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtaskprintln(s"Task$taskNumberisstarting...")}overridedefmap(input:String):String={s"Task$taskNumber:$input"}}objectRichFunctionExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalstream=env.fromElements("a","b","c")valresult=stream.map(newMapFunctionWithIndex)res