Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 試卷及答案 共3套

試卷A卷單選題(30道)1.在Flink中，()是主要的編程語(yǔ)言A.Python B.scala C.Java D.Shell2.Flink很好地處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并提供低延遲和高吞吐量的數(shù)據(jù)處理能力,是由于那個(gè)特性()A.真正的流處理 B.強(qiáng)大的狀態(tài)管理 C.良好的生態(tài)兼容性 D.易用性和高擴(kuò)展性3.對(duì)于Python開(kāi)發(fā)人員，F(xiàn)link提供了()可以使用Python進(jìn)行Flink編程。()A.PyTableAPI B.PyFlinkAPI C.PyFlink D.PyTable4.()是Scala集合庫(kù)中的一個(gè)重要類型，它是一個(gè)不可變的、有序的、可以容納不同類型元素的容器。A.Tuple B.List C.ListBuffer D.Reverse5.Flink與Kafka整合時(shí)，如何確保在出現(xiàn)故障時(shí)能夠恢復(fù)數(shù)據(jù)()A.使用ZookeeperB.使用HDFSC.使用MySQLD.使用Redis6.()函數(shù)將一個(gè)集合中的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)返回集合的函數(shù)，并將結(jié)果扁平化為一個(gè)集合返回。A.map B.flatMap C.filter D.reduce7.在輸出結(jié)果時(shí)，數(shù)據(jù)流的不同子流可能以不同的順序到達(dá)下游算子或輸出，因此輸出結(jié)果的順序可能會(huì)有所不同，但每個(gè)子任務(wù)的結(jié)果順序始終()的。A.固定的 B.不固定的 C.隨機(jī)的 D.不隨機(jī)的8.在()中，作業(yè)會(huì)持續(xù)不斷地接收數(shù)據(jù)流，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和轉(zhuǎn)換，然后將結(jié)果輸出到外部存儲(chǔ)系統(tǒng)。A.步驟處理 B.批處理 C.集中處理 D.流處理9.在使用客戶端提交Flink應(yīng)用程序的代碼時(shí)，客戶端首先將其轉(zhuǎn)換為作業(yè)圖()，然后提交給作業(yè)管理器JobManagerA.JobManager B.FlinkManager C.JobGraph D.FlinkGraph10.在流計(jì)算中，F(xiàn)link優(yōu)化策略():在節(jié)點(diǎn)之間傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，優(yōu)先選擇與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，避免數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，提高數(shù)據(jù)處理效率。A.負(fù)載均衡優(yōu)化 B.數(shù)據(jù)分區(qū)優(yōu)化 C.網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化 D.數(shù)據(jù)本地性優(yōu)化11.()分區(qū)可以保證相同的鍵值總是被分配到相同的分區(qū)中，因此可以用于按鍵值進(jìn)行分組聚合操作。A.范圍分區(qū) B.隨機(jī)分區(qū) C.哈希分區(qū) D.廣播分區(qū)12.()系統(tǒng)能夠根據(jù)負(fù)載變化自動(dòng)增加或減少資源，以保持良好的性能和可靠性。A.彈性伸縮 B.容錯(cuò)性 C.水平擴(kuò)展 D.線性擴(kuò)展13.()轉(zhuǎn)換算子對(duì)DataStream中的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)指定的函數(shù)，將其轉(zhuǎn)換為零個(gè)或多個(gè)元素。A.Map B.FlatMap C.Filter D.Reduce14.()轉(zhuǎn)換算子對(duì)DataStream中的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)指定的聚合函數(shù)，生成一個(gè)新的元素。A.Map B.FlatMap C.Aggregations D.Reduce15.()在Sink開(kāi)始之前調(diào)用。可以在這個(gè)方法中進(jìn)行一些初始化的操作，比如建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接、打開(kāi)文件等A.open() B.getRuntimeContext() C.setRuntimeContext() D.close()16.窗口計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，例如對(duì)數(shù)據(jù)流中的一段時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景不包括：()A.順時(shí)計(jì)算 B.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) C.風(fēng)險(xiǎn)控制 D.實(shí)時(shí)分析17.水位線在Flink中不具有以下特性：()A.觸發(fā) B.高效 C.推導(dǎo) D.傳遞18.()策略用于處理有界亂序事件的場(chǎng)景。也就是說(shuō)，事件時(shí)間戳可能會(huì)亂序到達(dá)，但亂序程度有一個(gè)最大值。此策略會(huì)生成周期性水位線，其值為觀察到的最大事件時(shí)間戳減去最大允許的亂序時(shí)間。A.forMonotonousTimestampsB.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()C.forBoundedOutOfOrdernessD.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness19.Flink與Kafka整合時(shí)，如何設(shè)置Kafka的分區(qū)數(shù)以保證數(shù)據(jù)的均衡處理()A.Kafka分區(qū)數(shù)等于Flink的并行度B.Kafka分區(qū)數(shù)大于Flink的并行度C.Kafka分區(qū)數(shù)小于Flink的并行度D.無(wú)需考慮Kafka分區(qū)數(shù)20.()方法返回當(dāng)前watermark的時(shí)間戳A.currentProcessingTime() B.deleteEventTimeTimer(longtime)C.deleteProcessingTimeTimer(longtime) D.currentWatermark()21.（D）多將兩個(gè)數(shù)據(jù)流按key連接，然后對(duì)每個(gè)流進(jìn)行flatMap操作，最后將兩個(gè)流合并A.WindowJoin B.IntervalJoin C.Connect/CoMap D.Connect/CoFlatMap22.()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A.事件聚合 B.狀態(tài)分離 C.狀態(tài)共享 D有狀態(tài)的流處理23.使用SQL相較于TableAPI沒(méi)有以下優(yōu)勢(shì)()A.SQL語(yǔ)言不是標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言，很多開(kāi)發(fā)者都已經(jīng)熟悉和掌握，使用SQL開(kāi)發(fā)Flink程序可以讓開(kāi)發(fā)者更加方便快捷地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，降低學(xué)習(xí)和使用成本。B.SQL可以快速完成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析和查詢?nèi)蝿?wù)，使得開(kāi)發(fā)人員可以快速迭代和開(kāi)發(fā)新的功能和業(yè)務(wù)需求，提高開(kāi)發(fā)效率。C.SQL提供了豐富的內(nèi)置函數(shù)、聚合函數(shù)和窗口函數(shù)，使得處理數(shù)據(jù)更加靈活和便捷。例如，F(xiàn)link提供了大量的時(shí)間函數(shù)、數(shù)學(xué)函數(shù)和字符串函數(shù)等，能夠滿足不同的數(shù)據(jù)處理需求。D.SQL抽象了查詢細(xì)節(jié)，使得程序員不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)和操作細(xì)節(jié)，從而降低程序員的開(kāi)發(fā)難度和錯(cuò)誤率，提高了程序的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。24.在TableAPI中，以下哪個(gè)方法用于定義一個(gè)新表()A.createTable() B.defineTable()C.addTable() D.newTable()25.在使用TableAPI時(shí)，以下哪個(gè)操作符用于過(guò)濾記錄？()A.filter() B.select()C.groupBy() D.order()26.Flink如何確定Kafka消息的讀取順序()A.按消息ID順序讀取B.按消息時(shí)間戳順序讀取C.按Kafka分區(qū)順序讀取D.隨機(jī)讀取27.Flink處理Kafka中的延遲數(shù)據(jù)（亂序數(shù)據(jù)）時(shí)，通常會(huì)使用哪種機(jī)制()A.延遲隊(duì)列B.延遲處理C.水印(Watermark)機(jī)制D.分布式鎖28.Flink的Kafka連接器（Connector）支持哪些類型的Kafka消息格式()A.僅支持文本格式B.僅支持二進(jìn)制格式C.支持多種格式，如JSON、AVRO等D.不支持任何格式29.Flink在整合Kafka時(shí)，如何保證數(shù)據(jù)的一致性()A.通過(guò)Kafka的分區(qū)機(jī)制B.通過(guò)Flink的檢查點(diǎn)(Checkpoint)機(jī)制C.通過(guò)分布式鎖D.無(wú)法保證30.ApacheFlink是()A.一個(gè)用于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)B.一個(gè)開(kāi)源的流處理框架C.一個(gè)專注于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具D.一個(gè)用于網(wǎng)絡(luò)安全的軟件多選題（20道）Flink是一款()的流處理框架。A.高性能B.分布式C.高效率D.開(kāi)源的Flink作為目前最新的流處理框架，它的創(chuàng)新性和技術(shù)優(yōu)勢(shì)主要包括()。A.真正的流處理B.強(qiáng)大的狀態(tài)管理C.良好的生態(tài)兼容性D.精確的事件時(shí)間處理Flink可以處理()。A.大規(guī)模的數(shù)據(jù)集B.低延遲的數(shù)據(jù)處理能力C.多類別的數(shù)據(jù)D.提供高吞吐量Flink采用分層的架構(gòu)有()。A.API層B.物理部署層C.Runtime核心層D.Libraries層Runtime核心層包括以下()。A.數(shù)據(jù)緩沖區(qū)B.任務(wù)調(diào)度器C.運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器D.JobManagerLambda架構(gòu)的主要組成部分包括()。A.數(shù)據(jù)層B.速度層C.批處理層D.物理層YARN的核心是()。A.ResourceManagerB.NodeManagerC.MapReduceD.TaskManager在Flink的YARN模式中，可以以()方式啟動(dòng)Flink集群。A.交互模式B.單作業(yè)模式C.會(huì)話模式D.應(yīng)用模式Hadoop的安裝部署的模式有()。A.本地模式B.半分布模式C.偽分布模式D.全分布模式數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)()。A.連續(xù)性B.實(shí)時(shí)性C.可變性D.高并發(fā)數(shù)據(jù)流的來(lái)源和采集分為()。A.推送方式B.拉取方式C.日志采集方式D.獲取方式主流的數(shù)據(jù)采集工具包括()。A.KafkaB.LogstashC.FlumeD.Fluentd以下()是流處理的容錯(cuò)機(jī)制。A.交互機(jī)制B.檢查點(diǎn)機(jī)制C.重啟策略D.故障恢復(fù)機(jī)制Flink有()策略。A.算子鏈合并B.狀態(tài)后端優(yōu)化C.負(fù)載均衡優(yōu)化D.并行化計(jì)算優(yōu)化Flink程序每個(gè)程序都包含()基本操作。A.獲取執(zhí)行環(huán)境B.加載/創(chuàng)建初始數(shù)據(jù)C.指定數(shù)據(jù)相關(guān)的轉(zhuǎn)換D.指定計(jì)算結(jié)果的存儲(chǔ)位置根據(jù)分塊規(guī)則的不同，可以將窗口分為()。A.時(shí)間窗口B.計(jì)數(shù)窗口C.類型窗口D.數(shù)據(jù)窗口窗口計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景包括()。A.實(shí)時(shí)記錄B.實(shí)時(shí)計(jì)算C.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)D.風(fēng)險(xiǎn)控制在流計(jì)算中，數(shù)據(jù)亂序通常是由于()原因引起的。A.數(shù)據(jù)源混亂B.網(wǎng)絡(luò)延遲C.消息傳輸中斷D.大量數(shù)據(jù)的并行處理水位線在Flink中具有()特性。A.推進(jìn)B.延遲C.推后D.傳遞ProcessFunction主要應(yīng)用于()場(chǎng)景。A.定時(shí)器B.事件處理C.狀態(tài)管理D.側(cè)輸出流填空題（20道）Flink是一款高性能、_____、開(kāi)源的流處理框架，它能夠高效地處理無(wú)界和有界數(shù)據(jù)流。Runtime核心層是Flink運(yùn)行時(shí)的核心組件，包括TaskManager、JobManager、_____、任務(wù)調(diào)度器、運(yùn)行時(shí)優(yōu)化器等。Scala的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)源自于Java和_____語(yǔ)言，它旨在融合面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的最佳特性，以提高程序的可讀性、靈活性和擴(kuò)展性。Scala支持If-else、While、Do-while、For、_____流程控制語(yǔ)句。Scala編譯器將Scala代碼編譯成Java字節(jié)碼，然后在_____上運(yùn)行，因此Scala也可以利用JVM的成熟性和穩(wěn)定性，以及Java生態(tài)系統(tǒng)中的豐富資源和庫(kù)。_____是指一個(gè)函數(shù)與其相關(guān)的引用環(huán)境組合而成的實(shí)體。方法重寫（MethodOverriding）是指子類重新定義父類中已有的方法，以便覆蓋父類中的方法。在Scala中，方法重寫需要使用____關(guān)鍵字。YARN將集群資源劃分為多個(gè)容器（Container），每個(gè)容器包含一定數(shù)量的內(nèi)存、_____和磁盤等資源。全分布模式，完全分布模式的守護(hù)進(jìn)程運(yùn)行在由多臺(tái)主機(jī)搭建的集群上，是真正的生產(chǎn)環(huán)境。在所有的主機(jī)上安裝JDK和Hadoop，組成_____的網(wǎng)絡(luò)。Flink的YARN單作業(yè)模式是一種_____，用于運(yùn)行一次性的Flink應(yīng)用程序。在此模式下，F(xiàn)link作業(yè)管理器（JobManager）和Flink任務(wù)管理器（TaskManager）會(huì)被啟動(dòng)，并在應(yīng)用程序執(zhí)行完畢后關(guān)閉，執(zhí)行命令提交作業(yè)。Flink為各種場(chǎng)景提供了不同的運(yùn)行模式，主要有_____、單作業(yè)模式（Per-JobMode）、應(yīng)用模式（ApplicationMode）三種。Flink的_____模式是Flink最簡(jiǎn)單的部署模式，所需要的所有Flink組件，都只是操作系統(tǒng)上運(yùn)行的一個(gè)JVM進(jìn)程，獨(dú)立模式是獨(dú)立運(yùn)行的，不依賴任何外部的資源管理平臺(tái)。相比于鍵控狀態(tài)，算子狀態(tài)目前支持的存儲(chǔ)類型只有以下_____、UnionListState、BroadcastState三種。在Flink中，根據(jù)生命周期的不同可以將表分為_(kāi)____和永久表。FlinkSQL支持多種DDL（DataDefinitionLanguage）語(yǔ)句，用于定義和管理表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、視圖等，可以使用TableEnvironment中的_____方法執(zhí)行CREATE語(yǔ)句。在Scala中，函數(shù)可以作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，而在一個(gè)函數(shù)中聲明/定義其他函數(shù)可以提高代碼的_____和_____，同時(shí)也可以方便地進(jìn)行參數(shù)的傳遞和共享變量的訪問(wèn)。在Scala中，沒(méi)有靜態(tài)屬性和靜態(tài)方法的概念，但是可以通過(guò)_____來(lái)實(shí)現(xiàn)類似靜態(tài)屬性和靜態(tài)方法的功能。_____是Flink中的一個(gè)轉(zhuǎn)換算子，它的作用是將輸入的DataStream按照指定的key進(jìn)行分區(qū)，生成一個(gè)KeyedStream。SinkFunction是Flink中用于將數(shù)據(jù)發(fā)送到外部系統(tǒng)（如Kafka、MySQL等）的核心接口，自定義Sink需要實(shí)現(xiàn)它的_____方法，用于實(shí)現(xiàn)每個(gè)數(shù)據(jù)元素的具體寫入操作。____是nc命令的一種常用方式，它可以創(chuàng)建一個(gè)持續(xù)監(jiān)聽(tīng)的TCP服務(wù)器，等待客戶端連接。判斷題（20道）Flink能夠高效地處理無(wú)界和有界數(shù)據(jù)流。Flink具有良好的生態(tài)兼容性，可以與其他開(kāi)源項(xiàng)目和平臺(tái)進(jìn)行集成。Flink的TimeWindow操作只能在KeyedStreams上使用。事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用是一種具有狀態(tài)的應(yīng)用，它只能從一個(gè)或多個(gè)事件流中提取數(shù)據(jù)事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用無(wú)須查詢遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)。Flink是一個(gè)流處理和批處理框架，它基于Java和Scala編寫。Flink的checkpointing機(jī)制主要用于容錯(cuò)和狀態(tài)恢復(fù)，但不能保證端到端的精確一次處理語(yǔ)義。Flink的并行度是全局設(shè)置的，一旦設(shè)置后無(wú)法更改。Flink的攝入時(shí)間是指事件被Flink系統(tǒng)接收并處理的時(shí)間。Flink中的watermark可以精確地指示流中所有事件都已到達(dá)的時(shí)間點(diǎn)。Flink的集群管理使用了Master-Slave架構(gòu)，其中JobManager是Master節(jié)點(diǎn)。Flink的默認(rèn)資源調(diào)度策略是全局調(diào)度，即所有的TaskManager上的任務(wù)槽都是共享的。Flink的Checkpointing是精確一次處理語(yǔ)義的基石。Flink的容錯(cuò)機(jī)制可以確保在出現(xiàn)故障時(shí)，數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。Flink的默認(rèn)資源調(diào)度策略是全局調(diào)度，即所有的TaskManager上的任務(wù)槽都是共享的。Flink的容錯(cuò)機(jī)制是基于分布式快照技術(shù)的。Flink的并行度決定了數(shù)據(jù)流中操作的并行執(zhí)行程度。FsStateBackend將狀態(tài)存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中，因此具有更好的容錯(cuò)能力。Flink的網(wǎng)絡(luò)傳輸層負(fù)責(zé)TaskManager之間的數(shù)據(jù)傳輸。Flink的內(nèi)存管理不支持動(dòng)態(tài)調(diào)整，因此需要在作業(yè)啟動(dòng)前進(jìn)行精細(xì)的配置。簡(jiǎn)答題（10道）簡(jiǎn)述簡(jiǎn)述Flink和SparkStreaming主要的區(qū)別。簡(jiǎn)述Scala的函數(shù)式編程。簡(jiǎn)述匿名函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。簡(jiǎn)述繼承的應(yīng)用場(chǎng)景。簡(jiǎn)述伴生類和伴生對(duì)象的特點(diǎn)。簡(jiǎn)述TaskManager執(zhí)行任務(wù)過(guò)程。簡(jiǎn)述shuffle的含義。簡(jiǎn)述用戶行為實(shí)時(shí)分析。簡(jiǎn)述除了SECOND時(shí)間單位以外，F(xiàn)link還支持的常用時(shí)間單位。簡(jiǎn)述ZooKeeper。編碼題（5道）用scala語(yǔ)言編寫出9*9乘法表。Animal類是父類，Dog類是子類，Dog類繼承了Animal類的屬性和方法，并重寫了eat()方法，還定義了自己的bark()方法。我們創(chuàng)建了Animal和Dog對(duì)象，并分別調(diào)用了它們的方法。 編寫一個(gè)Scala程序，使用集合的map、filter和reduce方法處理一個(gè)整數(shù)列表，并計(jì)算列表中所有偶數(shù)的平方和。編寫一個(gè)Scala高階函數(shù)，它接受一個(gè)整數(shù)列表和一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)用于過(guò)濾列表中的偶數(shù)。編寫一個(gè)Scala函數(shù)，接受一個(gè)字符串和一個(gè)分隔符作為參數(shù)，然后返回字符串被分隔符分割后的子字符串列表。試卷A卷-參考答案單選題(30道)1-5CABAA6-10BADAD11-15CABCA16-20ABCAD21-25DCAAA26-30CCCBB多選題（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填空題（20道）1.分布式 2. 數(shù)據(jù)緩沖區(qū) 3.ML 4.Match-case 5.JVM 6.閉包（closure） 7.override 8. CPU 9.相互連通 10.臨時(shí)模式 11.會(huì)話模式（SessionMode） 12.Standalone 13.ListState 14.臨時(shí)表 15.executeSql() 16.可讀性、可維護(hù)性 17.伴生對(duì)象 18.keyBy 19.invoke() 20.nc-lk_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(jiǎn)答題（10道）簡(jiǎn)述Flink和SparkStreaming主要的區(qū)別。答：1）數(shù)據(jù)處理方式不同：Flink的核心是基于事件驅(qū)動(dòng)的流處理引擎，而SparkStreaming是基于離線批處理框架Spark的微批處理實(shí)現(xiàn)的。Flink能夠以毫秒級(jí)的延遲處理事件，而SparkStreaming的處理延遲通常為數(shù)秒至數(shù)十秒。2）系統(tǒng)架構(gòu)不同：Flink采用分布式數(shù)據(jù)流處理模型，基于自有的分布式快照機(jī)制實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)，支持對(duì)有界和無(wú)界數(shù)據(jù)的處理，而SparkStreaming則基于微批處理實(shí)現(xiàn)，需要引入ApacheHadoop或ApacheMesos等分布式調(diào)度器來(lái)進(jìn)行任務(wù)調(diào)度和資源管理。3）內(nèi)存管理方式不同：Flink使用基于JVM的內(nèi)存管理方式，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行本地化管理來(lái)減少數(shù)據(jù)的序列化和反序列化過(guò)程，提高數(shù)據(jù)處理速度和減少內(nèi)存使用量。而SparkStreaming則使用了內(nèi)存抽象和彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）來(lái)處理數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的管理和處理仍然需要序列化和反序列化過(guò)程。簡(jiǎn)述Scala的函數(shù)式編程。答：Scala的函數(shù)式編程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(lái)構(gòu)建應(yīng)用程序。在函數(shù)式編程中，函數(shù)被視為一等公民（first-classcitizens），可以像其他數(shù)據(jù)類型一樣被操作和傳遞。函數(shù)式編程遵循一些核心原則，如不可變性、無(wú)副作用、引用透明等，這些原則都旨在保證代碼的可讀性、可維護(hù)性、可擴(kuò)展性和可重用性。簡(jiǎn)述匿名函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。答：作為高階函數(shù)的參數(shù)：可以將匿名函數(shù)作為高階函數(shù)的參數(shù)，用于對(duì)集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行遍歷、過(guò)濾、映射等操作。簡(jiǎn)化代碼：可以使用匿名函數(shù)代替一些簡(jiǎn)單的函數(shù)，從而減少代碼量，提高代碼的可讀性。簡(jiǎn)述繼承的應(yīng)用場(chǎng)景。答：1）對(duì)于一些具有相似特征的類，可以將它們共有的屬性和方法放在一個(gè)父類中，子類只需要繼承父類即可，避免了代碼冗余。2）子類可以在父類的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展和修改，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的功能。3）繼承還可以實(shí)現(xiàn)多態(tài)，子類對(duì)象可以作為父類對(duì)象來(lái)使用，這樣可以提高代碼的靈活性和可擴(kuò)展性。簡(jiǎn)述伴生類和伴生對(duì)象的特點(diǎn)。答：伴生類是普通的類，可以有自己的成員屬性和方法，實(shí)例化出對(duì)象。伴生對(duì)象中的成員都是靜態(tài)的，可以直接使用，不需要?jiǎng)?chuàng)建對(duì)象。它是類的一個(gè)實(shí)例，也可以實(shí)現(xiàn)一些功能。伴生類和伴生對(duì)象的名稱必須相同，它們之間的關(guān)系是通過(guò)object關(guān)鍵字來(lái)建立的。簡(jiǎn)述TaskManager執(zhí)行任務(wù)過(guò)程。答：TaskManager是Flink集群中實(shí)際執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的組件。一旦JobManager將任務(wù)分配給TaskManager，它將負(fù)責(zé)在它的本地環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。具體來(lái)說(shuō)，TaskManager會(huì)根據(jù)ExecutionGraph的指令，讀取數(shù)據(jù)源，執(zhí)行算子操作，然后將計(jì)算結(jié)果寫回?cái)?shù)據(jù)源或發(fā)送到下一個(gè)算子。每個(gè)TaskManager可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)和多個(gè)算子，并根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)分配和回收資源。同時(shí)，TaskManager還負(fù)責(zé)將計(jì)算結(jié)果匯總和發(fā)送給JobManager，以便最終生成輸出結(jié)果。簡(jiǎn)述shuffle的含義。答：shuffle是一種Flink中的數(shù)據(jù)重分區(qū)算子，用于將輸入DataStream中的數(shù)據(jù)隨機(jī)地分配到下游算子的并行實(shí)例中。它可以用于在并行化數(shù)據(jù)流處理過(guò)程中消除數(shù)據(jù)傾斜，提高數(shù)據(jù)處理的并行性。簡(jiǎn)述用戶行為實(shí)時(shí)分析。答：用戶行為實(shí)時(shí)分析是指對(duì)用戶在應(yīng)用或系統(tǒng)中的各種操作和行為進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式和趨勢(shì)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出決策或進(jìn)行優(yōu)化。這種分析可以幫助企業(yè)了解用戶需求和行為，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)，提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度，同時(shí)也能增加企業(yè)的收益和競(jìng)爭(zhēng)力。簡(jiǎn)述除了SECOND時(shí)間單位以外，F(xiàn)link還支持的常用時(shí)間單位。答：MINUTE：minHOUR：小時(shí)DAY：天WEEK：星期MONTH：月QUARTER：季度YEAR：年簡(jiǎn)述ZooKeeper。答：ZooKeeper是一個(gè)開(kāi)源的分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，用于管理大型分布式系統(tǒng)中的配置信息、命名、提供分布式鎖和協(xié)調(diào)等功能。ZooKeeper最初由雅虎研發(fā)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，后來(lái)成為Apache軟件基金會(huì)的一部分。它是一個(gè)高可用、高可靠性、高性能的分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)，被廣泛用于Hadoop、HBase、Kafka等分布式系統(tǒng)中。編碼題（5道）用scala語(yǔ)言編寫出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}=${result}\t")}println()//換行}}}Animal類是父類，Dog類是子類，Dog類繼承了Animal類的屬性和方法，并重寫了eat()方法，還定義了自己的bark()方法。我們創(chuàng)建了Animal和Dog對(duì)象，并分別調(diào)用了它們的方法。答：//定義一個(gè)父類AnimalclassAnimal(varname:String,varage:Int){defeat(food:String):Unit={println(s"$nameiseating$food")}}//定義一個(gè)子類Dog，繼承自AnimalclassDog(name:String,age:Int,varbreed:String)extendsAnimal(name,age){overridedefeat(food:String):Unit={println(s"$namethe$breediseating$food")}defbark():Unit={println(s"$namethe$breedisbarking")}}//創(chuàng)建Animal和Dog對(duì)象，并調(diào)用方法valanimal=newAnimal("Tom",3)animal.eat("meat")//Tomiseatingmeatvaldog=newDog("Jack",2,"Labrador")dog.eat("bone")//JacktheLabradoriseatingbonedog.bark()//JacktheLabradorisbarking 編寫一個(gè)Scala程序，使用集合的map、filter和reduce方法處理一個(gè)整數(shù)列表，并計(jì)算列表中所有偶數(shù)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"所有偶數(shù)的平方和是:$sumOfSquaredEvens") }}編寫一個(gè)Scala高階函數(shù)，它接受一個(gè)整數(shù)列表和一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)用于過(guò)濾列表中的偶數(shù)。答：objectEvenFilter{ deffilterEvensWithPredicate(numbers:List[Int],predicate:Int=>Boolean):List[Int]={ numbers.filter(predicate)}defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) valevenNumbers=filterEvensWithPredicate(numbers,x=>x%2==0) println(s"偶數(shù)列表是:$evenNumbers") }}編寫一個(gè)Scala函數(shù)，接受一個(gè)字符串和一個(gè)分隔符作為參數(shù)，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)//應(yīng)該輸出List(apple,banana,cherry)}}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(lái)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(lái)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(jiàn)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(guò)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(lái)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(wèn)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(guò)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(wèn)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(guò)Kafka的BrokerB.通過(guò)Flink的JobManagerC.通過(guò)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(wèn)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(guò)Kafka的WebUIB.通過(guò)Flink的WebUIC.通過(guò)第三方監(jiān)控工具D.無(wú)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(jiàn)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(jiàn)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(lái)構(gòu)建應(yīng)用程序。在Flink中，每個(gè)算子的并行度可以通過(guò)_____方法來(lái)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(wú)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(lái)應(yīng)用轉(zhuǎn)換。窗口函數(shù)一般可以分為三類：_____、_____、_____。_____可以訪問(wèn)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(lái)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(kāi)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(méi)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(kāi)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(wú)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(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整。MemoryStateBackend適用于生產(chǎn)環(huán)境，因?yàn)樗哂懈咝阅芎腿蒎e(cuò)能力。Flink的延遲時(shí)間主要受網(wǎng)絡(luò)傳輸和狀態(tài)后端的影響。Flink的吞吐量可以通過(guò)增加并行度和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理邏輯來(lái)提升。Flink支持從Kafka的多個(gè)分區(qū)中并行讀取數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)答題（10道）簡(jiǎn)述Kafka具有的特點(diǎn)。簡(jiǎn)述傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)相比，F(xiàn)linkML具有的優(yōu)點(diǎn)。簡(jiǎn)述Scala集合體系結(jié)構(gòu)可以分為三個(gè)層次。簡(jiǎn)述高階函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。簡(jiǎn)述隱式方法。簡(jiǎn)述高可用服務(wù)。簡(jiǎn)述增量計(jì)算。簡(jiǎn)述常見(jiàn)的Flink算子。簡(jiǎn)述riggerResult枚舉類型。簡(jiǎn)述KeyedProcessFunction。編碼題（5道）Cat類重寫了Animal類中的sound()方法，將其實(shí)現(xiàn)改為返回"m-eow"，而不是"animalsound"。當(dāng)我們通過(guò)Cat類創(chuàng)建對(duì)象并調(diào)用sound()方法時(shí)，會(huì)輸出"meow"。定義一個(gè)繼承自RichMapFunction的自定義Map函數(shù)類MapFunctionWithIndex，該類中的map方法將輸入數(shù)據(jù)加上一個(gè)任務(wù)編號(hào)。其中任務(wù)編號(hào)是在open方法中通過(guò)getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask獲取的。在open方法中，我們將任務(wù)編號(hào)打印出來(lái)，以便于調(diào)試和查看。編寫一個(gè)Scala函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表作為參數(shù)，將列表中的每個(gè)元素乘以2，然后返回結(jié)果列表中大于10的元素。編寫一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)字符串作為參數(shù)，并判斷該字符串是否是回文。編寫一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表作為參數(shù)，并返回該列表所有元素的和。試卷B卷-參考答案單選題(30道)1-5ACDAA6-10CDDDC11-15CDCAD16-20ADCDA21-25AADBC26-30ABBBB多選題（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填空題（20道）數(shù)據(jù)層速度層批處理層 分布式 分布式 不可變 Set鍵值對(duì)函數(shù)式編程 setParallelism()JobManagerTaskManager 單作業(yè)模式 有界數(shù)據(jù)集（bounded）readTextFileReduceFunctionAggregateFunctionProcessWindowFunctionProcessFunction高性能 隨機(jī)數(shù)據(jù)生成器（RandomSource） 周期性數(shù)據(jù)生成器（SequenceSource） 有界數(shù)據(jù)生成器（CollectionSource）特質(zhì)（Trait） 上下界 流處理可重用性判斷題（20道）1.√ 2.√ 3.√ 4.× 5.× 6.√ 7.√ 8.× 9.× 10.× 11.√ 12.√ 13.× 14.√ 15.× 16.√ 17.× 18.× 19.√ 20.√簡(jiǎn)答題（10道）簡(jiǎn)述Kafka具有的特點(diǎn)。答：1）分布式：Kafka可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，數(shù)據(jù)可以分布式存儲(chǔ)，同時(shí)具備水平擴(kuò)展能力。2）高吞吐量：Kafka支持每秒數(shù)百萬(wàn)條消息的高吞吐量處理。3）持久化：Kafka中的消息可以持久化存儲(chǔ)，并且支持?jǐn)?shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)復(fù)制。4）可靠性：Kafka在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和復(fù)制，以確保數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。5）可擴(kuò)展性：Kafka支持多個(gè)消費(fèi)者和多個(gè)生產(chǎn)者，同時(shí)也支持水平擴(kuò)展。6）靈活性：Kafka支持多種數(shù)據(jù)格式和編碼方式，可以適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。簡(jiǎn)述傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)相比，F(xiàn)linkML具有的優(yōu)點(diǎn)。答：1）支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)Flink的分布式計(jì)算能力，可以處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集。2）支持在線學(xué)習(xí)模式，能夠?qū)崟r(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。3）具有與Flink本身集成的優(yōu)點(diǎn)，可以方便地與Flink的數(shù)據(jù)流處理模塊結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)更加高效的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線。簡(jiǎn)述Scala集合體系結(jié)構(gòu)可以分為三個(gè)層次。答：頂層：集合的最頂層是scala.collection包，該包中定義了所有集合相關(guān)的基礎(chǔ)特性和通用接口。中層：集合的中層包括scala.collection.immutable和scala.collection.mutable兩個(gè)包。immutable包中定義了不可變集合類型，而mutable包中定義了可變集合類型。底層：集合的底層是scala.collection.mutable和scala.collection.immutable包中的具體集合類實(shí)現(xiàn)。簡(jiǎn)述高階函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。答：1）函數(shù)組合：將多個(gè)函數(shù)組合成一個(gè)新函數(shù)，實(shí)現(xiàn)函數(shù)復(fù)用和代碼簡(jiǎn)潔化。2）回調(diào)函數(shù)：將函數(shù)作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)回調(diào)機(jī)制。3）函數(shù)柯里化：將接收多個(gè)參數(shù)的函數(shù)轉(zhuǎn)化為接收一個(gè)參數(shù)的函數(shù)序列，以實(shí)現(xiàn)函數(shù)的分步傳遞和復(fù)用。4）控制抽象：將函數(shù)作為參數(shù)傳遞給高階函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)控制程序流程和代碼抽象化。簡(jiǎn)述隱式方法。答：隱式方法（implicitmethods）是指在函數(shù)或方法調(diào)用時(shí)，如果該調(diào)用無(wú)法通過(guò)編譯，編譯器會(huì)在當(dāng)前作用域內(nèi)尋找隱式方法來(lái)嘗試完成調(diào)用。隱式方法通常用于增強(qiáng)類型轉(zhuǎn)換、為函數(shù)提供額外的參數(shù)或者為函數(shù)提供缺失的參數(shù)等場(chǎng)景。簡(jiǎn)述高可用服務(wù)。答：Flink的JobManager可以在高可用性模式下運(yùn)行，允許Flink從JobManager故障中恢復(fù)。為了更快地進(jìn)行故障切換，可以啟動(dòng)多個(gè)備用JobManager作為備份。簡(jiǎn)述增量計(jì)算。答：流式計(jì)算模型通常采用增量計(jì)算的方式進(jìn)行計(jì)算。增量計(jì)算是指在不斷輸入新的數(shù)據(jù)時(shí)，不斷更新計(jì)算結(jié)果的過(guò)程。相比于批量計(jì)算，增量計(jì)算可以更快地響應(yīng)新數(shù)據(jù)的到來(lái)，在不重新計(jì)算全部數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)對(duì)新數(shù)據(jù)的處理，更新先前計(jì)算結(jié)果的過(guò)程。它在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛的應(yīng)用，可以有效地減少計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。簡(jiǎn)述常見(jiàn)的Flink算子。答：1）Map：對(duì)數(shù)據(jù)流中的每個(gè)事件應(yīng)用函數(shù)，生成一個(gè)新的事件。2）Filter：通過(guò)使用給定的函數(shù)，從數(shù)據(jù)流中選擇所需的事件。3）Reduce：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，以生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集。4）Window：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，在給定的時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)事件進(jìn)行聚合和處理。5）KeyBy：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。Aggregate：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集。簡(jiǎn)述riggerResult枚舉類型。答：CONTINUE：觸發(fā)器繼續(xù)等待更多數(shù)據(jù)。FIRE：觸發(fā)器觸發(fā)窗口計(jì)算，并清除窗口狀態(tài)。PURGE：觸發(fā)器清除窗口狀態(tài)，但不觸發(fā)窗口計(jì)算。FIRE_AND_PURGE：觸發(fā)器觸發(fā)窗口計(jì)算，并清除窗口狀態(tài)。簡(jiǎn)述KeyedProcessFunction。答：KeyedProcessFunction是ProcessFunction的一個(gè)擴(kuò)展，它在ProcessFunction的基礎(chǔ)上提供了對(duì)鍵控狀態(tài)的訪問(wèn)和操作，并且允許在定時(shí)器回調(diào)時(shí)訪問(wèn)事件的鍵值。KeyedProcessFunction主要用于實(shí)現(xiàn)需要對(duì)鍵控狀態(tài)進(jìn)行操作的應(yīng)用場(chǎng)景，例如對(duì)每個(gè)key維護(hù)一個(gè)計(jì)數(shù)器或者對(duì)每個(gè)key維護(hù)一個(gè)時(shí)間窗口等。編碼題（5道）Cat類重寫了Animal類中的sound()方法，將其實(shí)現(xiàn)改為返回"m-eow"，而不是"animalsound"。當(dāng)我們通過(guò)Cat類創(chuàng)建對(duì)象并調(diào)用sound()方法時(shí)，會(huì)輸出"meow"。答：classAnimal{defsound():String="animalsound"}classCatextendsAnimal{overridedefsound():String="meow"}valanimal:Animal=newAnimal()println(animal.sound())//輸出:"animalsound"valcat:Animal=newCat()println(cat.sound())//輸出:"meow"定義一個(gè)繼承自RichMapFunction的自定義Map函數(shù)類MapFunctionWithIndex，該類中的map方法將輸入數(shù)據(jù)加上一個(gè)任務(wù)編號(hào)。其中任務(wù)編號(hào)是在open方法中通過(guò)getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask獲取的。在open方法中，我們將任務(wù)編號(hào)打印出來(lái)，以便于調(diào)試和查看。答：classMapFunctionWithIndexextendsRichMapFunction[String,String]{privatevartaskNumber=0overridedefopen(parameters:Configuration):Unit={taskNumber=getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtaskprintln(s"Task$taskNumberisstarting...")}overridedefmap(input:String):String={s"Task$taskNumber:$input"}}objectRichFunctionExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalstream=env.fromElements("a","b","c")valresult=stream.map(newMapFunctionWithIndex)result.print()env.execute("RichFunctionExample")}}編寫一個(gè)Scala函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表作為參數(shù)，將列表中的每個(gè)元素乘以2，然后返回結(jié)果列表中大于10的元素。答：objectMultiplyAndFilter{defmultiplyAndFilter(numbers:List[Int]):List[Int]={numbers.map(_*2).filter(_>10)}defmain(args:Array[String]):Unit={valnumbers=List(1,2,3,4,5,6)valresult=multiplyAndFilter(numbers)println(result)}}編寫一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)字符串作為參數(shù)，并判斷該字符串是否是回文。答：objectPalindromeChecker{ defisPalindrome(str:String):Boolean={ valcleanedStr=str.replaceAll("[^\\w]","").toLowerCase cleanedStr.zip(cleanedStr.reverse).forall{case(a,b)=>a==b} } defmain(args:Array[String]):Unit={ valstr1="Aman,aplan,acanal:Panama" valstr2="Hello,world!" println(s"字符串'$str1'是回文嗎?${isPalindrome(str1)}") println(s"字符串'$str2'是回文嗎?${isPalindrome(str2)}") }} 編寫一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表作為參數(shù)，并返回該列表所有元素的和。答：objectSumOfList{ defsumOfList(numbers:List[Int]):Int={ numbers.reduce(_+_) } defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5) valresult=sumOfList(numbers) println(s"列表${numbers}的所有元素之和是:$result") }}試卷C卷單選題(30道)1.以下那個(gè)不是Flink優(yōu)勢(shì)()A.低延遲 B.可以處理有界和無(wú)界數(shù)據(jù) C.更靈活的狀態(tài)管理 D.更弱的容錯(cuò)能力2.Flink則是一個(gè)()引擎，它專注于流數(shù)據(jù)處理，提供了更為靈活的流處理模式。A.實(shí)時(shí)計(jì)算 B.窗口計(jì)算 C.狀態(tài)管理計(jì)算 D.數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)3.()使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，以提供實(shí)時(shí)推薦、實(shí)時(shí)監(jiān)控和實(shí)時(shí)分析等服務(wù)。A.Yelp B.Lyft C.Uber D.Netflix4.上界（UpperBounds）：用“()”符號(hào)來(lái)指定。表示類型參數(shù)必須是某個(gè)類型的子類或本身。A.< B.> C.<= D.>=5.()是Scala語(yǔ)言中的一個(gè)關(guān)鍵字，用于標(biāo)記隱式轉(zhuǎn)換、隱式參數(shù)、隱式類等。A.animal B.override C.abstract D.implicit 6.在main方法中，可以直接調(diào)用"()"方法，編譯器會(huì)自動(dòng)將字符串隱式轉(zhuǎn)換為StringToInt類型，并調(diào)用其toInt方法。A.toInt B.StringToInt C.StringInt D."123".toInt7.()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)展性和高性能等特點(diǎn)，它采用發(fā)布-訂閱模式，通過(guò)將數(shù)據(jù)持久化到磁盤上來(lái)保證數(shù)據(jù)的可靠性A.Fluentd B.Flume C.Logstash D.Kafka8.()將一個(gè)大型計(jì)算任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù)，由多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行計(jì)算，最終將結(jié)果合并得到最終結(jié)果的一種計(jì)算方式A.分布式計(jì)算 B.可擴(kuò)展性計(jì)算 C.增量計(jì)算 D.嵌入式計(jì)算9.()Flink算子對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，以生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集A.Map B.Filter C.Reduce D.Aggregate10.TaskManager會(huì)根據(jù)()的指令，讀取數(shù)據(jù)源，執(zhí)行算子操作，然后將計(jì)算結(jié)果寫回?cái)?shù)據(jù)源或發(fā)送到下一個(gè)算子A.ExecutionGraph B.TaskManager C.JobManager D.JobID11.Flink集群中都包括一個(gè)主節(jié)點(diǎn)()負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度、協(xié)調(diào)和管理，工作節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)實(shí)際的計(jì)算任務(wù)A.JobManager B.TaskManager C.ExecutionGraph D.ExecutionVertex12.流處理通常由三部分組成，下列那個(gè)不是()A.數(shù)據(jù)源 B.處理引擎 C.數(shù)據(jù)輸出 D.數(shù)據(jù)輸入13.FlatMap的應(yīng)用場(chǎng)景不包括()A.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞或解析，將每個(gè)單詞或者字段作為輸出元素B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)做過(guò)濾或者切割操作，將符合條件的數(shù)據(jù)按照一定要規(guī)則拆分成多個(gè)元素C.將一個(gè)元素?cái)U(kuò)展成多個(gè)元素，比如將一個(gè)鍵值對(duì)拆分成多個(gè)鍵值對(duì)D.對(duì)輸入數(shù)據(jù)做過(guò)濾或者切割操作，將符合條件的數(shù)據(jù)按照可以隨意拆分成多個(gè)元素14.將元組寫成逗號(hào)分隔值文件，行和字段的分隔符是可配置的。每個(gè)字段的值來(lái)自對(duì)象的toString()方法。A.writeAsText() B.writeAsCsv() C.writeToSocket D.addSink15.在Flink中，DataStreamAPI主要用于什么()A.批處理任務(wù)B.流處理任務(wù)C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.資源管理16.()指定兩條輸入數(shù)據(jù)如何合并起來(lái)產(chǎn)生一條輸出數(shù)據(jù)，輸入和輸出數(shù)據(jù)的類型必須相同ReduceFunction B.AggregateFunctionC.ProcessWindowFunction D.增量聚合ProcessWindowFunction17.如果你的數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的事件時(shí)間戳是嚴(yán)格有序的，或者你已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，以確保事件時(shí)間戳沒(méi)有亂序，那么可以使用()策略A.forMonotonousTimestampsB.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestampsC.forBoundedOutOfOrdernessD.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness18.()在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流中檢測(cè)和識(shí)別特定的事件模式，例如，檢測(cè)連續(xù)登錄失敗的用戶、識(shí)別異常行為等。A.模式檢測(cè) B.時(shí)間序列分析 C.窗口聚合 D.預(yù)測(cè)分析19.具體來(lái)說(shuō)，KeyedState不可以幫助實(shí)現(xiàn)以下功能()A.事件聚合 B.狀態(tài)聚合 C.狀態(tài)共享 D.有狀態(tài)的流處理20.()類型的狀態(tài)是存儲(chǔ)單值類型的狀態(tài)，每個(gè)值都對(duì)應(yīng)到當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)的key，因此算子接收到的每個(gè)key都可能對(duì)應(yīng)一個(gè)值A(chǔ).ListState<T> B.ValueState<T> C.Iterable<T>get() D.ReducingState<T>21.Flink支持哪兩種類型的處理模式()A.批處理和實(shí)時(shí)處理B.流處理和離線處理C.流處理和批處理D.實(shí)時(shí)處理和離線處理22.在SQL中，以下哪個(gè)子句用于對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行排序()A.ORDERBYB.SORTBYC.ARRANGEBYD.CLASSIFYBY23.Kafka在Flink中的主要作用是()A.數(shù)據(jù)源B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.消息隊(duì)列D.緩存24.Flink如何處理Kafka中的消息()A.按順序處理B.亂序處理C.并發(fā)處理D.異步處理25.Flink中處理Kafka消息的基本單位是()A.JobB.OperatorC.TaskD.Subtask26.Kafka中的消息由組成()A.主題(Topic)B.內(nèi)容C.發(fā)送方D.接收方27.Flink與Kafka整合時(shí)，通常使用來(lái)保證消息的可靠性()A.重試機(jī)制B.回滾機(jī)制C.事務(wù)機(jī)制D.分布式鎖28.Flink如何支持多個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)同一個(gè)Kafka主題的消息()A.分片機(jī)制B.隊(duì)列方式C.訂閱方式D.分布式鎖29.Flink中，用于記錄和追蹤Kafka消息消費(fèi)情況的是()A.日志B.緩存C.數(shù)據(jù)庫(kù)D.隊(duì)列30.Kafka的哪個(gè)組件用于管理Topic中的消息存儲(chǔ)()A.TopicB.ProducerC.ConsumerD.Broker多選題（20道）Kappa架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)()。A.高容錯(cuò)性B.簡(jiǎn)化架構(gòu)C.低延遲D.可擴(kuò)展性Kappa架構(gòu)的主要組成部分包括()。A.數(shù)據(jù)層B.處理層C.流處理層D.物理層Yelp利用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理用于()場(chǎng)景。A.實(shí)時(shí)推薦B.實(shí)時(shí)搜索C.實(shí)時(shí)記錄D.實(shí)時(shí)監(jiān)控Flink提供了多樣化的編程語(yǔ)言API，涵蓋了()語(yǔ)言。A.JavaB.ScalaC.PythonD.SQLFlink提供了()。A.SQLAPIB.DELETEAPIC.ADDAPID.TableAPI大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)發(fā)展的關(guān)鍵階段()。A.初始階段B.交互式查詢階段C.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理階段D.統(tǒng)一批處理和流處理階段FlinkGelly提供了三種不同的圖表示方式，分別()。A.基于Circle的圖表示B.基于Edge的圖表示C.基于Vert-ex的圖表示D.基于Tuple的圖表示流處理通常由()組成。A.數(shù)據(jù)源B.數(shù)據(jù)流C.處理引擎D.數(shù)據(jù)輸出流處理的設(shè)計(jì)上還面臨()難點(diǎn)。A.系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性B.數(shù)據(jù)處理延遲C.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)質(zhì)量保障一個(gè)具有高可擴(kuò)展性的系統(tǒng)應(yīng)該具備()特點(diǎn)。A.水平擴(kuò)展B.彈性伸縮C.線性擴(kuò)展D.數(shù)據(jù)一致性Flink的容錯(cuò)機(jī)制主要包括以下幾個(gè)方面()。A.Checkpoint機(jī)制B.重啟策略C.狀態(tài)后端D.故障恢復(fù)機(jī)制FlinkDataStreamAPI提供了()轉(zhuǎn)換算子。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，有三種時(shí)間概念()。A.獲取時(shí)間B.事件時(shí)間C.處理時(shí)間D.攝取時(shí)間常見(jiàn)的窗口類型包括()。A.時(shí)間窗口B.計(jì)數(shù)窗口C.會(huì)話窗口D.全局窗口CustomWindowAssigner類需要實(shí)現(xiàn)三個(gè)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()方法處理遲到的數(shù)據(jù)。A.重新接收B.側(cè)輸出流C.窗口延遲關(guān)閉D.處理函數(shù)KeyedState可以幫助實(shí)現(xiàn)()功能。A.事件聚合B.流處理C.狀態(tài)分離D.狀態(tài)共享算子狀態(tài)目前支持的存儲(chǔ)類型包括()。A.countDescriptorB.ListStateC.UnionListStateD.countStateTableEnvironment提供了()功能。A.執(zhí)行SQL查詢，可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQLB.執(zhí)行TableAPI查詢C.創(chuàng)建和注冊(cè)表，包括臨時(shí)表和永久表D.注冊(cè)自定義函數(shù)填空題（20道）Hive是一個(gè)基于_____的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它提供了一種基于SQL的編程模型來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析。Any是所有Scala類的超類，_____是所有引用類型的超類，AnyVal是所有值類型的超類。Scala的不可變集合都實(shí)現(xiàn)了scala.collection.immutable包中的相應(yīng)接口，包括List、_____、Set、Map等。Array的創(chuàng)建方式有兩種，一種是使用Array伴生對(duì)象的apply方法，另一種是使用_____類的構(gòu)造方法。Tuple（元組）是Scala集合庫(kù)中的一個(gè)重要類型，它是一個(gè)不可變的、_____、可以容納不同類型元素的容器。在Scala中，無(wú)返回值函數(shù)的定義方式是在函數(shù)簽名后面添加_____類型，表示該函數(shù)不會(huì)返回任何值。_____是一種Scala編程語(yǔ)言中的特性，它允許編寫函數(shù)或方法，自動(dòng)將一個(gè)類型的值轉(zhuǎn)換為另一個(gè)類型的值。樣例類默認(rèn)實(shí)現(xiàn)了_____和_____方法，可以方便地進(jìn)行對(duì)象比較。lib_____目錄中存放了Flink運(yùn)行時(shí)所需的所有依賴庫(kù)文件，包括Flink自身的依賴庫(kù)以及用戶代碼中依賴的庫(kù)文件。Netcat是一款功能強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)工具，它可以通過(guò)命令行實(shí)現(xiàn)_____協(xié)議族的連接、傳輸和監(jiān)聽(tīng)等操作?？梢酝ㄟ^(guò)多種方式啟動(dòng)_____和