Flink实时大数据处理技术试卷C-参考答案

试卷C卷-参考答案单选题(30道)1-5DADAD6-10DDADA11-15ADDBB16-20AAABB21-25CAADA26-30CCADA多选题（20道）1.BCD 2.AC 3.ABD 4.ABCD 5.AD 6.ABCD 7.BCD 8.ACD 9.ABCD 10.ABCD 11.ABCD 12.ABC 13.ABD 14.BCD 15.ABCD 16.ABD 17.BCD 18.ACD 19.BC 20.ABCD填空题（20道）HadoopAnyRefVectorA-rray有序的Unit隐式转换equalshashCodeTCP/IPJobManager,TaskManager无界流实时性基本处理单元Filter算子链合并ReduceMapFunction事件时间,处理时间,摄取时间PurgingTrigger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）简述相较于Storm，Flink具有的优势。答：1）低延迟：Flink基于事件驱动，采用流式计算的方式，支持毫秒级低延迟处理，而Storm采用的是微批处理，延迟较高。2）可以处理有界和无界数据：Flink同时支持批处理和流处理，可以同时处理有界和无界数据，而Storm只支持流处理。3）更强的容错能力：Flink的容错机制是基于Checkpoint和Savepoint的，可以保证数据不丢失，且容错恢复速度快，而Storm的容错机制较为简单。4）更灵活的状态管理：Flink支持多种状态管理方式，例如内存、RocksDB、HDFS等，可以根据实际需求选择适合的状态管理方式，而Storm只支持基于Zookeeper的状态管理。5）更全面的API支持：Flink的API支持比Storm更全面，包括DataSet和DataStream两种编程模型，同时也支持SQL、CEP、图计算等高级计算。简述Scala的类型体系划分的层次。答：1）顶级类型：Any和AnyRef，所有Scala类的超类都是Any。AnyRef是所有引用类的超类。在Scala中，一般情况下使用Any和AnyRef就可以满足大部分需求了。2）值类型和引用类型，值类型和引用类型的区别在于，值类型的变量直接存储值，而引用类型的变量存储的是对实际值的引用。简述一下Logstash。答：Logstash是一个开源的日志收集、处理和转发的工具，能够从多种数据源收集数据，包括文件、网络、数据库等，并能够将其处理后输出到目标数据存储中，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。简述批处理和流处理的差异。答：数据处理方式处理时延处理精度数据处理规模处理结果输出方式。简述KeyedState可以帮助实现的功能。答：1）事件聚合：对具有相同key的事件进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。2）状态分离：将某些状态数据从全局状态中分离出来，只与当前key相关，提高计算效率。3）状态共享：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。4）有状态的流处理：KeyedState可以与Flink的窗口机制结合使用，实现有状态的流处理，例如滑动窗口、会话窗口等。简述Checkpoint。答：Checkpoint又称为检查点，它在Flink中起到了关键的容错机制作用。在Flink的运行过程中，系统会定期将应用的状态信息保存到外部存储设备，如分布式文件系统，这样就完成了应用状态的持久化。如果应用遭遇故障，Flink就会用这些保存在外部的最近的检查点数据来恢复应用的状态。这保证了从上一个检查点之后的数据得到正确处理。简述ClickHouse。答：ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统（ColumnarDatabaseManagementSystem,DBMS），由俄罗斯的Yandex团队于2016年开源。作为一个列式数据库，ClickHouse主要用于在线分析处理（OnlineAnalyticalProcessing,OLAP）场景，能够处理大量实时数据的查询和分析。简述FlinkSQL的三种窗口表值函数。答：TumbleWindows（跳跃窗口）是一种固定大小的窗口，不会重叠。例如，如果你指定一个大小为5min的TumbleWindows，则Flink会每5min创建一个新窗口。HopWindows（滑动窗口）是一种可以重叠的窗口，滑动窗口具有固定大小，并沿着时间轴以固定的间隔滑动。窗口之间可能会重叠例如，如果你指定一个大小为5min、滑动间隔为1min的HopWindows，则Flink会创建一个每1min滑动一次的大小为5min的窗口，并在这些窗口之间允许有重叠。CumulateWindows（累积窗口）是一种根据某个时间戳字段创建的窗口，窗口的结束时间为当前行的时间戳加上一个固定大小的时间跨度。例如，如果你指定一个时间跨度为5min的CumulateWindows，则Flink会将所有时间戳小于当前行时间戳5min的行分到同一个窗口中。简述Flink支持从集合中读取数据的三种方式。答：fromCollection(Collection)-从JavaJava.util.Collection创建数据流。集合中的所有元素必须属于同一类型。fromCollection(Iterator,Class)-从迭代器创建数据流。class参数指定迭代器返回元素的数据类型。fromElements(T...)-从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。简述数据去重的概念。答：数据去重（Deduplication）是指在一组列中删除重复的行，只保留第一行或最后一行。在某些情况下，上游ETL作业没有实现端到端的精确一次处理语义，这可能会导致在故障恢复时在sink中出现重复记录。但是，重复记录会影响下游分析作业（例如SUM、COUNT）的正确性，因此在进一步分析之前需要进行去重处理。编码题（5道）MyClass是一个普通的类，它有一个属性name和一个方法hello，它的伴生对象MyClass中有一个私有的静态变量count，一个方法getCount和一个方法newMyClass，这个方法返回一个MyClass对象。在Main对象中，我们实例化了两个My-Class对象，并且通过MyClass伴生对象的方法统计了创建的对象数量。答：classMyClass(valname:String){defhello():Unit=println(s"Hello,$name!")}objectMyClass{privatevarcount=0defgetCount:Int=countdefnewMyClass(name:String):MyClass={count+=1newMyClass(name)}}objectMainextendsApp{valobj1=MyClass.newMyClass("Alice")valobj2=MyClass.newMyClass("Bob")println(obj1.hello())//Hello,Alice!println(obj2.hello())//Hello,Bob!println(MyClass.getCount)//2}编写一个使用socketTextStream方法的示例程序，它从指定的socket地址读取字符串数据，并统计每个单词出现的次数。答：importorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectSocketTextStreamWordCount{defmain(args:Array[String]){valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltext=env.socketTextStream("localhost",9999)valcounts=text.flatMap{_.toLowerCase.split("\\W+")filter{_.nonEmpty}}.map{(_,1)}.keyBy(0).sum(1)counts.print()env.execute("SocketTextStreamWordCount")}}编写一个函数，接受一个正整数作为参数，并返回该数的阶乘。答：objectFactorial{ deffactorial(n:Int):BigInt={ if(n==0)BigInt(1) elsen*factorial(n-1) } defmain(args:Array[String]):Unit={ valnum=5 valresult=factorial(num) println(s"$num的阶乘是:$result") }}编写一个Scala函数，去除一个整数列表中的重复元素。答：objectRemoveDuplicates{defremoveDuplicates(numbers:List[Int]):List[Int]=numbers.distinctdefmain(args:Array[String]):Unit={valnumbers=List(1,2,3,2,4,4,5,1)valresult=removeDuplicates(numbers)println(result)}}编写一个Scala函数，接受一个字符串作为参数，并返回该字符串的大写形式。答：objectT