Flink实时大数据处理技术试卷A-参考答案

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。答：objectEvenSquaresSum{ defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) valsquaredEvens=numbers.filter(_%2==0).map(x=>x*x) valsumOfSquaredEvens=squaredEvens.reduce(_+_) println(s"所有偶数的平方和是:$sumOfSquaredEvens") }}编写一个Scala高阶函数，它接受一个整数列表和一个函数作为参数，该函数用于过滤列表中的偶数。答：objectEvenFilter{ deffilterEvensWithPredicate(numbers:List[Int],predicate:Int=>Boolean):List[Int]={ numbers.filter(predicate)}defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) valevenNumbers=filterEvensWithPredicate(numbers,x=>x%2==0) println(s"偶数列表是:$evenNumbers") }}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。答：objectSplitStringExample{defsplitString(str:String,delimiter:String):List[String]={str.split(delimiter.r).toLis