Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)試卷C-參考答案

試卷C卷-參考答案單選題(30道)1-5DADAD6-10DDADA11-15ADDBB16-20AAABB21-25CAADA26-30CCADA多選題（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填空題（20道）HadoopAnyRefVectorA-rray有序的Unit隱式轉(zhuǎn)換equalshashCodeTCP/IPJobManager,TaskManager無界流實(shí)時(shí)性基本處理單元Filter算子鏈合并ReduceMapFunction事件時(shí)間,處理時(shí)間,攝取時(shí)間PurgingTrigger判斷題（20道）1.× 2.√ 3.√ 4.× 5.√ 6.× 7.√ 8.√ 9.√ 10.√ 11.× 12.√ 13.√ 14.√ 15.√ 16.× 17.√ 18.√ 19.× 20.√簡答題（10道）簡述相較于Storm，F(xiàn)link具有的優(yōu)勢。答：1）低延遲：Flink基于事件驅(qū)動(dòng)，采用流式計(jì)算的方式，支持毫秒級(jí)低延遲處理，而Storm采用的是微批處理，延遲較高。2）可以處理有界和無界數(shù)據(jù)：Flink同時(shí)支持批處理和流處理，可以同時(shí)處理有界和無界數(shù)據(jù)，而Storm只支持流處理。3）更強(qiáng)的容錯(cuò)能力：Flink的容錯(cuò)機(jī)制是基于Checkpoint和Savepoint的，可以保證數(shù)據(jù)不丟失，且容錯(cuò)恢復(fù)速度快，而Storm的容錯(cuò)機(jī)制較為簡單。4）更靈活的狀態(tài)管理：Flink支持多種狀態(tài)管理方式，例如內(nèi)存、RocksDB、HDFS等，可以根據(jù)實(shí)際需求選擇適合的狀態(tài)管理方式，而Storm只支持基于Zookeeper的狀態(tài)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兩種編程模型，同時(shí)也支持SQL、CEP、圖計(jì)算等高級(jí)計(jì)算。簡述Scala的類型體系劃分的層次。答：1）頂級(jí)類型：Any和AnyRef，所有Scala類的超類都是Any。AnyRef是所有引用類的超類。在Scala中，一般情況下使用Any和AnyRef就可以滿足大部分需求了。2）值類型和引用類型，值類型和引用類型的區(qū)別在于，值類型的變量直接存儲(chǔ)值，而引用類型的變量存儲(chǔ)的是對(duì)實(shí)際值的引用。簡述一下Logstash。答：Logstash是一個(gè)開源的日志收集、處理和轉(zhuǎn)發(fā)的工具，能夠從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，包括文件、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫等，并能夠?qū)⑵涮幚砗筝敵龅侥繕?biāo)數(shù)據(jù)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。簡述批處理和流處理的差異。答：數(shù)據(jù)處理方式處理時(shí)延處理精度數(shù)據(jù)處理規(guī)模處理結(jié)果輸出方式。簡述KeyedState可以幫助實(shí)現(xiàn)的功能。答：1）事件聚合：對(duì)具有相同key的事件進(jìn)行聚合操作，例如求和、計(jì)數(shù)、平均值等。2）狀態(tài)分離：將某些狀態(tài)數(shù)據(jù)從全局狀態(tài)中分離出來，只與當(dāng)前key相關(guān)，提高計(jì)算效率。3）狀態(tài)共享：多個(gè)算子之間可以共享某個(gè)key對(duì)應(yīng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和狀態(tài)復(fù)用。4）有狀態(tài)的流處理：KeyedState可以與Flink的窗口機(jī)制結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)有狀態(tài)的流處理，例如滑動(dòng)窗口、會(huì)話窗口等。簡述Checkpoint。答：Checkpoint又稱為檢查點(diǎn)，它在Flink中起到了關(guān)鍵的容錯(cuò)機(jī)制作用。在Flink的運(yùn)行過程中，系統(tǒng)會(huì)定期將應(yīng)用的狀態(tài)信息保存到外部存儲(chǔ)設(shè)備，如分布式文件系統(tǒng)，這樣就完成了應(yīng)用狀態(tài)的持久化。如果應(yīng)用遭遇故障，F(xiàn)link就會(huì)用這些保存在外部的最近的檢查點(diǎn)數(shù)據(jù)來恢復(fù)應(yīng)用的狀態(tài)。這保證了從上一個(gè)檢查點(diǎn)之后的數(shù)據(jù)得到正確處理。簡述ClickHouse。答：ClickHouse是一個(gè)高性能的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（ColumnarDatabaseManagementSystem,DBMS），由俄羅斯的Yandex團(tuán)隊(duì)于2016年開源。作為一個(gè)列式數(shù)據(jù)庫，ClickHouse主要用于在線分析處理（OnlineAnalyticalProcessing,OLAP）場景，能夠處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的查詢和分析。簡述FlinkSQL的三種窗口表值函數(shù)。答：TumbleWindows（跳躍窗口）是一種固定大小的窗口，不會(huì)重疊。例如，如果你指定一個(gè)大小為5min的TumbleWindows，則Flink會(huì)每5min創(chuàng)建一個(gè)新窗口。HopWindows（滑動(dòng)窗口）是一種可以重疊的窗口，滑動(dòng)窗口具有固定大小，并沿著時(shí)間軸以固定的間隔滑動(dòng)。窗口之間可能會(huì)重疊例如，如果你指定一個(gè)大小為5min、滑動(dòng)間隔為1min的HopWindows，則Flink會(huì)創(chuàng)建一個(gè)每1min滑動(dòng)一次的大小為5min的窗口，并在這些窗口之間允許有重疊。CumulateWindows（累積窗口）是一種根據(jù)某個(gè)時(shí)間戳字段創(chuàng)建的窗口，窗口的結(jié)束時(shí)間為當(dāng)前行的時(shí)間戳加上一個(gè)固定大小的時(shí)間跨度。例如，如果你指定一個(gè)時(shí)間跨度為5min的CumulateWindows，則Flink會(huì)將所有時(shí)間戳小于當(dāng)前行時(shí)間戳5min的行分到同一個(gè)窗口中。簡述Flink支持從集合中讀取數(shù)據(jù)的三種方式。答：fromCollection(Collection)-從JavaJava.util.Collection創(chuàng)建數(shù)據(jù)流。集合中的所有元素必須屬于同一類型。fromCollection(Iterator,Class)-從迭代器創(chuàng)建數(shù)據(jù)流。class參數(shù)指定迭代器返回元素的數(shù)據(jù)類型。fromElements(T...)-從給定的對(duì)象序列中創(chuàng)建數(shù)據(jù)流。所有的對(duì)象必須屬于同一類型。簡述數(shù)據(jù)去重的概念。答：數(shù)據(jù)去重（Deduplication）是指在一組列中刪除重復(fù)的行，只保留第一行或最后一行。在某些情況下，上游ETL作業(yè)沒有實(shí)現(xiàn)端到端的精確一次處理語義，這可能會(huì)導(dǎo)致在故障恢復(fù)時(shí)在sink中出現(xiàn)重復(fù)記錄。但是，重復(fù)記錄會(huì)影響下游分析作業(yè)（例如SUM、COUNT）的正確性，因此在進(jìn)一步分析之前需要進(jìn)行去重處理。編碼題（5道）MyClass是一個(gè)普通的類，它有一個(gè)屬性name和一個(gè)方法hello，它的伴生對(duì)象MyClass中有一個(gè)私有的靜態(tài)變量count，一個(gè)方法getCount和一個(gè)方法newMyClass，這個(gè)方法返回一個(gè)MyClass對(duì)象。在Main對(duì)象中，我們實(shí)例化了兩個(gè)My-Class對(duì)象，并且通過MyClass伴生對(duì)象的方法統(tǒng)計(jì)了創(chuàng)建的對(duì)象數(shù)量。答：classMyClass(valname:String){defhello():Unit=println(s"Hello,$name!")}objectMyClass{privatevarcount=0defgetCount:Int=countdefnewMyClass(name:String):MyClass={count+=1newMyClass(name)}}objectMainextendsApp{valobj1=MyClass.newMyClass("Alice")valobj2=MyClass.newMyClass("Bob")println(obj1.hello())//Hello,Alice!println(obj2.hello())//Hello,Bob!println(MyClass.getCount)//2}編寫一個(gè)使用socketTextStream方法的示例程序，它從指定的socket地址讀取字符串?dāng)?shù)據(jù)，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。答：importorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectSocketTextStreamWordCount{defmain(args:Array[String]){valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltext=env.socketTextStream("localhost",9999)valcounts=text.flatMap{_.toLowerCase.split("\\W+")filter{_.nonEmpty}}.map{(_,1)}.keyBy(0).sum(1)counts.print()env.execute("SocketTextStreamWordCount")}}編寫一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)正整數(shù)作為參數(shù)，并返回該數(shù)的階乘。答：objectFactorial{ deffactorial(n:Int):BigInt={ if(n==0)BigInt(1) elsen*factorial(n-1) } defmain(args:Array[String]):Unit={ valnum=5 valresult=factorial(num) println(s"$num的階乘是:$result") }}編寫一個(gè)Scala函數(shù)，去除一個(gè)整數(shù)列表中的重復(fù)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)}}編寫一個(gè)Scala函數(shù)，接受一個(gè)字符串作為參數(shù)，并返回該字符串的大寫形式。答：objectT