Flink实时大数据处理技术 试卷C

试卷C卷单选题(30道)1.以下那个不是Flink优势()A.低延迟 B.可以处理有界和无界数据 C.更灵活的状态管理 D.更弱的容错能力2.Flink则是一个()引擎，它专注于流数据处理，提供了更为灵活的流处理模式。A.实时计算 B.窗口计算 C.状态管理计算 D.数据数据3.()使用Flink进行实时数据处理，以提供实时推荐、实时监控和实时分析等服务。A.Yelp B.Lyft C.Uber D.Netflix4.上界（UpperBounds）：用“()”符号来指定。表示类型参数必须是某个类型的子类或本身。A.< B.> C.<= D.>=5.()是Scala语言中的一个关键字，用于标记隐式转换、隐式参数、隐式类等。A.animal B.override C.abstract D.implicit 6.在main方法中，可以直接调用"()"方法，编译器会自动将字符串隐式转换为StringToInt类型，并调用其toInt方法。A.toInt B.StringToInt C.StringInt D."123".toInt7.()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、高可扩展性和高性能等特点，它采用发布-订阅模式，通过将数据持久化到磁盘上来保证数据的可靠性A.Fluentd B.Flume C.Logstash D.Kafka8.()将一个大型计算任务分解成多个子任务，由多个计算节点进行并行计算，最终将结果合并得到最终结果的一种计算方式A.分布式计算 B.可扩展性计算 C.增量计算 D.嵌入式计算9.()Flink算子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A.Map B.Filter C.Reduce D.Aggregate10.TaskManager会根据()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A.ExecutionGraph B.TaskManager C.JobManager D.JobID11.Flink集群中都包括一个主节点()负责任务调度、协调和管理，工作节点则负责实际的计算任务A.JobManager B.TaskManager C.ExecutionGraph D.ExecutionVertex12.流处理通常由三部分组成，下列那个不是()A.数据源 B.处理引擎 C.数据输出 D.数据输入13.FlatMap的应用场景不包括()A.对输入数据进行分词或解析，将每个单词或者字段作为输出元素B.对输入数据做过滤或者切割操作，将符合条件的数据按照一定要规则拆分成多个元素C.将一个元素扩展成多个元素，比如将一个键值对拆分成多个键值对D.对输入数据做过滤或者切割操作，将符合条件的数据按照可以随意拆分成多个元素14.将元组写成逗号分隔值文件，行和字段的分隔符是可配置的。每个字段的值来自对象的toString()方法。A.writeAsText() B.writeAsCsv() C.writeToSocket D.addSink15.在Flink中，DataStreamAPI主要用于什么()A.批处理任务B.流处理任务C.数据存储D.资源管理16.()指定两条输入数据如何合并起来产生一条输出数据，输入和输出数据的类型必须相同ReduceFunction B.AggregateFunctionC.ProcessWindowFunction D.增量聚合ProcessWindowFunction17.如果你的数据源产生的事件时间戳是严格有序的，或者你已经对数据进行了预处理，以确保事件时间戳没有乱序，那么可以使用()策略A.forMonotonousTimestampsB.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestampsC.forBoundedOutOfOrdernessD.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness18.()在实时数据流中检测和识别特定的事件模式，例如，检测连续登录失败的用户、识别异常行为等。A.模式检测 B.时间序列分析 C.窗口聚合 D.预测分析19.具体来说，KeyedState不可以帮助实现以下功能()A.事件聚合 B.状态聚合 C.状态共享 D.有状态的流处理20.()类型的状态是存储单值类型的状态，每个值都对应到当前的输入数据的key，因此算子接收到的每个key都可能对应一个值A.ListState<T> B.ValueState<T> C.Iterable<T>get() D.ReducingState<T>21.Flink支持哪两种类型的处理模式()A.批处理和实时处理B.流处理和离线处理C.流处理和批处理D.实时处理和离线处理22.在SQL中，以下哪个子句用于对查询结果进行排序()A.ORDERBYB.SORTBYC.ARRANGEBYD.CLASSIFYBY23.Kafka在Flink中的主要作用是()A.数据源B.数据存储C.消息队列D.缓存24.Flink如何处理Kafka中的消息()A.按顺序处理B.乱序处理C.并发处理D.异步处理25.Flink中处理Kafka消息的基本单位是()A.JobB.OperatorC.TaskD.Subtask26.Kafka中的消息由组成()A.主题(Topic)B.内容C.发送方D.接收方27.Flink与Kafka整合时，通常使用来保证消息的可靠性()A.重试机制B.回滚机制C.事务机制D.分布式锁28.Flink如何支持多个消费者消费同一个Kafka主题的消息()A.分片机制B.队列方式C.订阅方式D.分布式锁29.Flink中，用于记录和追踪Kafka消息消费情况的是()A.日志B.缓存C.数据库D.队列30.Kafka的哪个组件用于管理Topic中的消息存储()A.TopicB.ProducerC.ConsumerD.Broker多选题（20道）Kappa架构的优点()。A.高容错性B.简化架构C.低延迟D.可扩展性Kappa架构的主要组成部分包括()。A.数据层B.处理层C.流处理层D.物理层Yelp利用Flink进行实时数据处理用于()场景。A.实时推荐B.实时搜索C.实时记录D.实时监控Flink提供了多样化的编程语言API，涵盖了()语言。A.JavaB.ScalaC.PythonD.SQLFlink提供了()。A.SQLAPIB.DELETEAPIC.ADDAPID.TableAPI大数据处理架构发展的关键阶段()。A.初始阶段B.交互式查询阶段C.实时数据处理阶段D.统一批处理和流处理阶段FlinkGelly提供了三种不同的图表示方式，分别()。A.基于Circle的图表示B.基于Edge的图表示C.基于Vert-ex的图表示D.基于Tuple的图表示流处理通常由()组成。A.数据源B.数据流C.处理引擎D.数据输出流处理的设计上还面临()难点。A.系统稳定性和可靠性B.数据处理延迟C.大规模数据处理D.数据质量保障一个具有高可扩展性的系统应该具备()特点。A.水平扩展B.弹性伸缩C.线性扩展D.数据一致性Flink的容错机制主要包括以下几个方面()。A.Checkpoint机制B.重启策略C.状态后端D.故障恢复机制FlinkDataStreamAPI提供了()转换算子。A.MapB.FlatMapC.FilterD.KeySinkFunction相比，RichSinkFunction增加了()生命周期方法。A.open()B.close()C.RuntimeContext()D.setRuntimeContext()在Flink中，有三种时间概念()。A.获取时间B.事件时间C.处理时间D.摄取时间常见的窗口类型包括()。A.时间窗口B.计数窗口C.会话窗口D.全局窗口CustomWindowAssigner类需要实现三个方法()。A.getDefaultTrigger方法B.assignWindows方法C.WindowAssigner方法D.getWindowSerializer方法在Flink中，可以使用()方法处理迟到的数据。A.重新接收B.侧输出流C.窗口延迟关闭D.处理函数KeyedState可以帮助实现()功能。A.事件聚合B.流处理C.状态分离D.状态共享算子状态目前支持的存储类型包括()。A.countDescriptorB.ListStateC.UnionListStateD.countStateTableEnvironment提供了()功能。A.执行SQL查询，可以使用标准SQLB.执行TableAPI查询C.创建和注册表，包括临时表和永久表D.注册自定义函数填空题（20道）Hive是一个基于_____的数据仓库系统，它提供了一种基于SQL的编程模型来进行数据查询和分析。Any是所有Scala类的超类，_____是所有引用类型的超类，AnyVal是所有值类型的超类。Scala的不可变集合都实现了scala.collection.immutable包中的相应接口，包括List、_____、Set、Map等。Array的创建方式有两种，一种是使用Array伴生对象的apply方法，另一种是使用_____类的构造方法。Tuple（元组）是Scala集合库中的一个重要类型，它是一个不可变的、_____、可以容纳不同类型元素的容器。在Scala中，无返回值函数的定义方式是在函数签名后面添加_____类型，表示该函数不会返回任何值。_____是一种Scala编程语言中的特性，它允许编写函数或方法，自动将一个类型的值转换为另一个类型的值。样例类默认实现了_____和_____方法，可以方便地进行对象比较。lib_____目录中存放了Flink运行时所需的所有依赖库文件，包括Flink自身的依赖库以及用户代码中依赖的库文件。Netcat是一款功能强大的网络工具，它可以通过命令行实现_____协议族的连接、传输和监听等操作。可以通过多种方式启动_____和_____，包括直接在机器上作为独立集群启动、在容器中启动，或通过资源框架（如YARN）管理和启动。_____是指数据是实时生成的，处理数据时没有明确的开始和结束时间，需要不断地接收和处理数据。数据流的_____要求数据处理系统能够在短时间内对大量数据进行处理和分析，并及时反馈结果给用户或者其他系统。ApacheFlink的算子是Flink流式计算模型中的_____，用于对数据流中的事件进行处理。_____通过使用给定的函数，从数据流中选择所需的事件。_____是将多个算子合并成一个算子，避免数据交换和内存分配，提高计算效率。_____对DataStream中的每个元素应用一个指定的规约函数，生成一个新的元素。_____接口常用于对单个数据元素进行转换，比如将一个字符串转为另一个字符串、将某个数值型字段提取出来并进行运算等。在Flink中，有三种时间概念，分别是：_____、_____和_____。_____是Flink提供的一种Trigger实现，它在触发计算前，先清空窗口中的所有元素，再对窗口进行计算。判断题（20道）Flink的流处理模型是基于微批处理的。Flink支持将批处理作业转换为流处理作业执行。Flink的滑动时间窗口在窗口滑动时触发计算，并且窗口之间可能有重叠。Flink默认使用摄入时间作为时间属性。Watermark用于标识Flink流中可能还未到达的、但按事件时间排序的最旧事件的时间戳。Flink的DataStreamAPI中，所有的转换操作都是立即执行的。使用Flink的SQL时，必须先将表注册到Catalog中才能进行查询。ProcessFunction可以访问事件的时间戳和watermark，并可以注册和更新状态。Flink的DataStreamAPI提供了多种类型的转换操作，如map,filter,flatMap等。Flink的ProcessFunction提供了对数据流中的每个事件进行低级别访问和处理的能力。Flink的容错机制完全依赖于Checkpointing和Savepoints。Flink的Savepoints是手动触发的Checkpoint，用于作业的迁移或恢复。Flink的资源调度是由ResourceManager组件负责的。Flink的资源调度是基于任务槽（TaskSlots）的，一个任务槽只能执行一个任务。Flink的默认网络传输方式是基于Netty的。Flink作为Kafka的消费者时，需要显式提交消费偏移量。Flink的TableAPI支持读取存储在HadoopHive中的表数据。Flink的ElasticsearchSink是事务性的，可以确保数据的一致性。