Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)試卷B

試卷B卷單選題(30道)1.()層負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)Flink的執(zhí)行模型和運(yùn)行時(shí)環(huán)境，為用戶提供高效穩(wěn)定的運(yùn)行時(shí)支持。A.Runtime核心層 B.API&Libraries層C.DataStreamAPI D.TableAPI&SQL2.()在Flink中，數(shù)據(jù)緩沖區(qū)采用了基于內(nèi)存的零拷貝技術(shù)，可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。A.TaskManager B.JobManager C.數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer） D.運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器3.()旨在提供一種高效的方式來進(jìn)行大規(guī)模圖計(jì)算。它提供了許多圖計(jì)算算法。A.FlinkCDC B.FlinkSQL C.FlinkAPI D.FlinkGelly4.當(dāng)函數(shù)參數(shù)只使用了一次且在函數(shù)體中只出現(xiàn)了一次時(shí)，可以使用()替代該參數(shù)。A._ B./ C.* D\5.在Scala中，方法重寫需要使用()關(guān)鍵字。A.override B.animal C.sound D.abstract6.Scala中可以使用()來創(chuàng)建對(duì)象，主要應(yīng)用場(chǎng)景是在一些只使用一次的場(chǎng)景中，避免顯式地定義一個(gè)有名稱的子類，從而簡(jiǎn)化代碼。A.方法重寫 B.抽象類 C.匿名子類 D.伴生對(duì)象7.()組件是Flink依賴的外部存儲(chǔ)系統(tǒng)，用于檢查點(diǎn)的存儲(chǔ)與恢復(fù)A.JobManager B.Flink客戶端 C.TaskManager D.持久化存儲(chǔ)8.JobManager是Flink應(yīng)用程序的主進(jìn)程,負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和調(diào)度程序的執(zhí)行，一個(gè)Flink應(yīng)用程序只能有一個(gè)()。A.ResourceManage B.TaskManage C.FlinkManager D.JobManager 9.以下那個(gè)不是數(shù)據(jù)流特點(diǎn)()A.連續(xù)性 B.實(shí)時(shí)性 C.可變性 D.確定性10.()工具能夠從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)存儲(chǔ)中，支持多種數(shù)據(jù)格式和插件，能夠自定義數(shù)據(jù)處理邏輯，同時(shí)具有較高的可擴(kuò)展性和靈活性。A.Flume B.Fluentd C.Logstash D.Kafka11.()算子對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，并按照給定的鍵對(duì)事件進(jìn)行分組A.Window B.Filter C.KeyBy D.Reduce12.常見的分布式計(jì)算框架不包括()A.Hadoop B.Spark C.Flink D.Window13.Flink中的DataStream核心類代表（C）A.代表一個(gè)被分區(qū)為KeyedStream的數(shù)據(jù)流，可以進(jìn)行按Key分組的操作B.代表一個(gè)經(jīng)過窗口劃分的數(shù)據(jù)流，可以進(jìn)行按窗口操作C.代表一個(gè)數(shù)據(jù)流，可以對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換和操作D.觸發(fā)器，定義如何在窗口中觸發(fā)計(jì)算操作14.()獲取運(yùn)行時(shí)上下文對(duì)象，可以用來獲取一些運(yùn)行時(shí)信息，比如subtask的ID、任務(wù)名稱、配置信息等。A.getRuntimeContext() B.open() C.setRuntimeContext() D.close()15.SourceFunction接口()繼承自SourceFunction，并且提供了open和close方法，可以在啟動(dòng)SourceFunction之前和之后執(zhí)行一些操作，比如建立連接、初始化資源，訪問運(yùn)行時(shí)上下文等16.()什么觸發(fā)器用戶可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯自定義窗口觸發(fā)器。通過不同窗口類型和觸發(fā)器的組合，F(xiàn)link可以滿足不同場(chǎng)景下的窗口計(jì)算需求。A.自定義觸發(fā)器 B.基于混合條件的觸發(fā)器 C.基于時(shí)間的觸發(fā)器D.基于數(shù)量的觸發(fā)器17.()方法在窗口中的當(dāng)前事件時(shí)間到達(dá)觸發(fā)時(shí)間時(shí)調(diào)用。在該方法中，可以更新內(nèi)部狀態(tài)，以決定是否觸發(fā)窗口計(jì)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.()可以在數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)量達(dá)到一定數(shù)量時(shí)觸發(fā)窗口計(jì)算，可以用于實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)窗口A.CountTrigger B.PurgingTrigger C.ContinuousTrigge D.GlobalWindows19.CheckpointCoordinator的主要職責(zé)不包括()A.啟動(dòng)檢查點(diǎn)流程并為其分配一個(gè)唯一的ID。B.確保所有的TaskManager在Barrier上實(shí)現(xiàn)同步，從而確保他們都準(zhǔn)備好進(jìn)行檢查點(diǎn)操作。C.監(jiān)控檢查點(diǎn)的進(jìn)行，當(dāng)TaskManager遭遇問題時(shí)，負(fù)責(zé)任務(wù)的重新啟動(dòng)。D.不保留檢查點(diǎn)的元數(shù)據(jù)，為了應(yīng)對(duì)潛在的故障進(jìn)行恢復(fù)。20.在Flink中，()是一個(gè)特殊的算子，允許我們?cè)贑onnectedStreams上分別對(duì)兩個(gè)輸入流進(jìn)行映射操作，并將結(jié)果合并為一個(gè)流A.CoMap B.CoFlatMap C.ConnectedStreams D.Stream21.如圖所示，是()WindowJoinA.滾動(dòng)WindowJoin B.滑動(dòng)WindowJoin C.會(huì)話WindowJoin D.拖動(dòng)WindowJoin 22.以下哪項(xiàng)描述了TableAPI和SQL之間的主要區(qū)別()A.TableAPI是一種編程接口，而SQL是一種聲明式查詢語(yǔ)言B.TableAPI只能用于Java，而SQL是跨平臺(tái)的C.TableAPI不支持復(fù)雜查詢，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，這意味著什么()A.可以使用TableAPI編寫程序，然后將其轉(zhuǎn)換為SQLB.可以在同一個(gè)查詢中混合使用TableAPI和SQL表達(dá)式C.可以使用SQL查詢TableAPI創(chuàng)建的表D.以上都是24.SQL語(yǔ)句SELECT*FROMtable_nameWHEREcolumn_name='value';的作用是什么()A.插入新的記錄到表中B.從表中選擇所有列的數(shù)據(jù)，但只包括特定列值等于'value'的行C.更新表中的記錄D.刪除表中的記錄25.Flink與Kafka整合時(shí)，如何處理Kafka中的大量小消息()A.合并小消息B.忽略小消息C.批量處理小消息D.單獨(dú)處理每個(gè)小消息26.Flink如何支持Kafka的分布式部署()A.通過Kafka的BrokerB.通過Flink的JobManagerC.通過Flink的TaskManagerD.需要額外的中間件27.Flink與Kafka整合時(shí)，如何避免消息重復(fù)消費(fèi)()A.啟用Kafka的事務(wù)支持B.啟用Flink的Exactly-Once語(yǔ)義C.禁用Kafka的自動(dòng)提交D.啟用Kafka的冪等性支持28.Flink如何處理Kafka中的消息丟失問題()A.啟用Kafka的持久化存儲(chǔ)B.啟用Flink的容錯(cuò)機(jī)制C.啟用Kafka的復(fù)制因子D.啟用Flink的分布式緩存29.Flink與Kafka整合時(shí)，如何監(jiān)控Kafka的消費(fèi)情況()A.通過Kafka的WebUIB.通過Flink的WebUIC.通過第三方監(jiān)控工具D.無法監(jiān)控30.Flink與Kafka整合的主要目的是()A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理C.批處理D.離線分析多選題（20道）Flink支持()機(jī)制。A.保留點(diǎn)B.保存點(diǎn)C.刪除點(diǎn)D.檢查點(diǎn)Lambda架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)()。A.低延遲B.高容錯(cuò)性C.可擴(kuò)展性D.高效率性Netflix使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理提供()服務(wù)。A.實(shí)時(shí)推薦B.實(shí)時(shí)監(jiān)控C.實(shí)時(shí)分析D.實(shí)時(shí)記錄Kafka具有()特點(diǎn)。A.高吞吐量B.可靠性C.靈活性D.持久化Flink和SparkStreaming主要區(qū)別()。A.系統(tǒng)架構(gòu)不同B.數(shù)據(jù)處理方式不同C.儲(chǔ)存方法不同D.內(nèi)存管理方式不同Scala是一種多范式編程語(yǔ)言，具有()特點(diǎn)。A.面向?qū)ο驜.JVM兼容性C.函數(shù)式編程D.模式匹配Scala集合體系結(jié)構(gòu)可以分為()層次。A.高層B.頂層C.中層D.底層伴生類和伴生對(duì)象有()特點(diǎn)。A.伴生類是普通的類B.伴生對(duì)象中的成員都是靜態(tài)的C.伴生類和伴生對(duì)象的名稱必須相同D.需要?jiǎng)?chuàng)建對(duì)象數(shù)據(jù)流一般從()方面產(chǎn)生。A.外部數(shù)據(jù)源B.實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)C.用戶行為數(shù)據(jù)D.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)批處理和流處理的差異主要表現(xiàn)在()方面。A.數(shù)據(jù)處理方式B.處理時(shí)延C.處理精度D.處理結(jié)果輸出方式常見的流處理優(yōu)化技術(shù)()。A.算子融合B.數(shù)據(jù)本地性C.負(fù)載均衡D.數(shù)據(jù)壓縮Flink中的數(shù)據(jù)流可以分成()數(shù)據(jù)分區(qū)。A.范圍分區(qū)B.哈希分區(qū)C.隨機(jī)分區(qū)D.廣播分區(qū)DataStreamConnectors可以分為()和三部分。A.內(nèi)置的DataSourcesB.ApacheBahir中的連接器C.附帶的連接器D.外部系統(tǒng)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提供了多種內(nèi)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.資源分配B.定義水位線生成方式C.水位線分配D.時(shí)間戳提取窗口是由()組合而成的。A.窗口分配器B.窗口觸動(dòng)器C.窗口觸發(fā)器D.窗口分發(fā)器常見的多流操作包括()。A.UnionB.ConnectC.ConnectD.WindowJoin根據(jù)窗口類型的不同，可以將Windowjoin分為()。A.滾動(dòng)WindowJoinB.滑動(dòng)WindowJoinC.交互WindowJoinD.會(huì)話WindowJoin填空題（20道）Lambda架構(gòu)的主要組成部分包括_____、_____、_____三層。ApacheDruid是一個(gè)_____、列存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，旨在快速查詢大型數(shù)據(jù)集并實(shí)時(shí)分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。Storm的核心是一個(gè)_____實(shí)時(shí)流處理引擎，可以將處理邏輯分布在集群中不同的節(jié)點(diǎn)上并實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)流傳輸和處理。List是_____的序列，可以使用::操作符在頭部添加元素，但不能在尾部添加元素。在Scala中，_____是一個(gè)集合，用于存儲(chǔ)唯一的元素。Map是Scala集合框架中的一種集合類型，用于存儲(chǔ)_____。它可以用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，如緩存、配置文件、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等。Scala的_____指的是一種編程范式，它強(qiáng)調(diào)函數(shù)的重要性和使用不可變值來構(gòu)建應(yīng)用程序。在Flink中，每個(gè)算子的并行度可以通過_____方法來設(shè)置，默認(rèn)值為當(dāng)前任務(wù)管理器的最大并行度。Flink運(yùn)行時(shí)由兩種類型的進(jìn)程組成：一個(gè)_____和一個(gè)或多個(gè)任務(wù)管理器_____。_____專門為一個(gè)作業(yè)運(yùn)行集群，作業(yè)的主方法（或客戶端）僅在創(chuàng)建集群之前運(yùn)行。DataStreamAPI可以處理_____和無界數(shù)據(jù)集（unbounded），并且支持各種類型的數(shù)據(jù)源（如消息隊(duì)列、套接字流和文件等）。_____方法會(huì)生成一個(gè)DataStream，接著可以在此DataStream的基礎(chǔ)上，完成各類轉(zhuǎn)換操作派生出新的DataStream，可以調(diào)用DataStream上具有轉(zhuǎn)換功能的方法來應(yīng)用轉(zhuǎn)換。窗口函數(shù)一般可以分為三類：_____、_____、_____。_____可以訪問Flink中的鍵控狀態(tài)，鍵控狀態(tài)（keyedstate）是指在Flink中與某個(gè)鍵（key）相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)。Kafka是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，主要用于處理海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，具有高可用、高可擴(kuò)展性和_____等特點(diǎn)。Flink提供了多種內(nèi)置的數(shù)據(jù)生成器來生成數(shù)據(jù)流，例如_____、_____、_____等。_____是Scala中一種特殊的抽象類型，類似于Java中的接口（interface），但是比接口更加強(qiáng)大。_____用于限制類型參數(shù)的取值范圍，從而增強(qiáng)代碼的類型安全和可讀性。HDFS是一個(gè)可靠的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，而Flink則提供了快速的_____能力，兩者的結(jié)合可以使企業(yè)在大數(shù)據(jù)處理方面具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。Scala支持隱式參數(shù)和隱式轉(zhuǎn)換，這些特性可以讓開發(fā)者擴(kuò)展現(xiàn)有類型的功能，提高代碼的_____和可讀性。判斷題（20道）Runtime核心層是Flink分布式計(jì)算框架的核心實(shí)現(xiàn)層。Flink的TimeCharacteristic決定了事件時(shí)間的生成和watermark的處理。Flink主要設(shè)計(jì)用于實(shí)時(shí)流處理，而不是批處理。Flink的批處理模型是基于Spark的RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）實(shí)現(xiàn)的。Flink的狀態(tài)始終保存在TaskManager的內(nèi)存中。Flink的滾動(dòng)時(shí)間窗口在窗口結(jié)束時(shí)觸發(fā)計(jì)算，并且窗口之間沒有重疊。Flink的DataStreamAPI主要用于構(gòu)建有狀態(tài)的流處理應(yīng)用程序。Flink的TableAPI和SQL只支持批處理，不支持流處理。ProcessFunction只能用于KeyedStream，不能用于普通的DataStream。在ProcessFunction中，處理每個(gè)事件都是同步的，即下一個(gè)事件必須等待當(dāng)前事件處理完成后才能開始處理。Flink的DataStreamAPI主要用于構(gòu)建有狀態(tài)的流處理應(yīng)用程序。Flink的TableAPI允許用戶以表的方式查詢和操作數(shù)據(jù)，而無需編寫復(fù)雜的DataStreamAPI代碼。ProcessFunction只能用于KeyedStream，不能用于普通的DataStream。Flink的集群管理器負(fù)責(zé)調(diào)度任務(wù)到TaskManager上執(zhí)行。Flink的TaskManager節(jié)點(diǎn)只負(fù)責(zé)執(zhí)行Task，不負(fù)責(zé)管理資源。Flink的并行度可以在作業(yè)運(yùn)行過程中