Flink实时大数据处理技术 试卷及答案 共3套

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).toList}defmain(args:Array[String]):Unit={valstr="apple,banana,cherry"valdelimiter=","valresult=splitString(str,delimiter)println(result)//应该输出List(apple,banana,cherry)}}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:$input"}}objectRichFunctionExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalstream=env.fromElements("a","b","c")valresult=stream.map(newMapFunctionWithIndex)result.print()env.execute("RichFunctionExample")}}编写一个Scala函数，接受一个整数列表作为参数，将列表中的每个元素乘以2，然后返回结果列表中大于10的元素。答：objectMultiplyAndFilter{defmultiplyAndFilter(numbers:List[Int]):List[Int]={numbers.map(_*2).filter(_>10)}defmain(args:Array[String]):Unit={valnumbers=List(1,2,3,4,5,6)valresult=multiplyAndFilter(numbers)println(result)}}编写一个函数，接受一个字符串作为参数，并判断该字符串是否是回文。答：objectPalindromeChecker{ defisPalindrome(str:String):Boolean={ valcleanedStr=str.replaceAll("[^\\w]","").toLowerCase cleanedStr.zip(cleanedStr.reverse).forall{case(a,b)=>a==b} } defmain(args:Array[String]):Unit={ valstr1="Aman,aplan,acanal:Panama" valstr2="Hello,world!" println(s"字符串'$str1'是回文吗?${isPalindrome(str1)}") println(s"字符串'$str2'是回文吗?${isPalindrome(str2)}") }} 编写一个函数，接受一个整数列表作为参数，并返回该列表所有元素的和。答：objectSumOfList{ defsumOfList(numbers:List[Int]):Int={ numbers.reduce(_+_) } defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5) valresult=sumOfList(numbers) println(s"列表${numbers}的所有元素之和是:$result") }}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