Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 試卷C

試卷C卷單選題(30道)1.以下那個不是Flink優(yōu)勢()A.低延遲 B.可以處理有界和無界數(shù)據(jù) C.更靈活的狀態(tài)管理 D.更弱的容錯能力2.Flink則是一個()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.實時計算 B.窗口計算 C.狀態(tài)管理計算 D.數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)3.()使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理，以提供實時推薦、實時監(jiān)控和實時分析等服務(wù)。A.Yelp B.Lyft C.Uber D.Netflix4.上界（UpperBounds）：用“()”符號來指定。表示類型參數(shù)必須是某個類型的子類或本身。A.< B.> C.<= D.>=5.()是Scala語言中的一個關(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，編譯器會自動將字符串隱式轉(zhuǎn)換為StringToInt類型，并調(diào)用其toInt方法。A.toInt B.StringToInt C.StringInt D."123".toInt7.()是一個分布式流處理平臺，主要用于處理海量的實時數(shù)據(jù)流，具有高可用、高可擴展性和高性能等特點，它采用發(fā)布-訂閱模式，通過將數(shù)據(jù)持久化到磁盤上來保證數(shù)據(jù)的可靠性A.Fluentd B.Flume C.Logstash D.Kafka8.()將一個大型計算任務(wù)分解成多個子任務(wù)，由多個計算節(jié)點進行并行計算，最終將結(jié)果合并得到最終結(jié)果的一種計算方式A.分布式計算 B.可擴展性計算 C.增量計算 D.嵌入式計算9.()Flink算子對數(shù)據(jù)流中的事件進行分組和聚合，以生成一個更小的數(shù)據(jù)集A.Map B.Filter C.Reduce D.Aggregate10.TaskManager會根據(jù)()的指令，讀取數(shù)據(jù)源，執(zhí)行算子操作，然后將計算結(jié)果寫回數(shù)據(jù)源或發(fā)送到下一個算子A.ExecutionGraph B.TaskManager C.JobManager D.JobID11.Flink集群中都包括一個主節(jié)點()負責(zé)任務(wù)調(diào)度、協(xié)調(diào)和管理，工作節(jié)點則負責(zé)實際的計算任務(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)用場景不包括()A.對輸入數(shù)據(jù)進行分詞或解析，將每個單詞或者字段作為輸出元素B.對輸入數(shù)據(jù)做過濾或者切割操作，將符合條件的數(shù)據(jù)按照一定要規(guī)則拆分成多個元素C.將一個元素擴展成多個元素，比如將一個鍵值對拆分成多個鍵值對D.對輸入數(shù)據(jù)做過濾或者切割操作，將符合條件的數(shù)據(jù)按照可以隨意拆分成多個元素14.將元組寫成逗號分隔值文件，行和字段的分隔符是可配置的。每個字段的值來自對象的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D.資源管理16.()指定兩條輸入數(shù)據(jù)如何合并起來產(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)生的事件時間戳是嚴(yán)格有序的，或者你已經(jīng)對數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理，以確保事件時間戳沒有亂序，那么可以使用()策略A.forMonotonousTimestampsB.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestampsC.forBoundedOutOfOrdernessD.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness18.()在實時數(shù)據(jù)流中檢測和識別特定的事件模式，例如，檢測連續(xù)登錄失敗的用戶、識別異常行為等。A.模式檢測 B.時間序列分析 C.窗口聚合 D.預(yù)測分析19.具體來說，KeyedState不可以幫助實現(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)是存儲單值類型的狀態(tài)，每個值都對應(yīng)到當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)的key，因此算子接收到的每個key都可能對應(yīng)一個值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.批處理和實時處理B.流處理和離線處理C.流處理和批處理D.實時處理和離線處理22.在SQL中，以下哪個子句用于對查詢結(jié)果進行排序()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C.消息隊列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，通常使用來保證消息的可靠性()A.重試機制B.回滾機制C.事務(wù)機制D.分布式鎖28.Flink如何支持多個消費者消費同一個Kafka主題的消息()A.分片機制B.隊列方式C.訂閱方式D.分布式鎖29.Flink中，用于記錄和追蹤Kafka消息消費情況的是()A.日志B.緩存C.數(shù)據(jù)庫D.隊列30.Kafka的哪個組件用于管理Topic中的消息存儲()A.TopicB.ProducerC.ConsumerD.Broker多選題（20道）Kappa架構(gòu)的優(yōu)點()。A.高容錯性B.簡化架構(gòu)C.低延遲D.可擴展性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進行實時數(shù)據(jù)處理用于()場景。A.實時推薦B.實時搜索C.實時記錄D.實時監(jiān)控Flink提供了多樣化的編程語言API，涵蓋了()語言。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.實時數(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)計上還面臨()難點。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)量保障一個具有高可擴展性的系統(tǒng)應(yīng)該具備()特點。A.水平擴展B.彈性伸縮C.線性擴展D.數(shù)據(jù)一致性Flink的容錯機制主要包括以下幾個方面()。A.Checkpoint機制B.重啟策略C.狀態(tài)后端D.故障恢復(fù)機制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，有三種時間概念()。A.獲取時間B.事件時間C.處理時間D.攝取時間常見的窗口類型包括()。A.時間窗口B.計數(shù)窗口C.會話窗口D.全局窗口CustomWindowAssigner類需要實現(xiàn)三個方法()。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)建和注冊表，包括臨時表和永久表D.注冊自定義函數(shù)填空題（20道）Hive是一個基于_____的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它提供了一種基于SQL的編程模型來進行數(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集合庫中的一個重要類型，它是一個不可變的、_____、可以容納不同類型元素的容器。在Scala中，無返回值函數(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)不會返回任何值。_____是一種Scala編程語言中的特性，它允許編寫函數(shù)或方法，自動將一個類型的值轉(zhuǎn)換為另一個類型的值。樣例類默認實現(xiàn)了_____和_____方法，可以方便地進行對象比較。lib_____目錄中存放了Flink運行時所需的所有依賴庫文件，包括Flink自身的依賴庫以及用戶代碼中依賴的庫文件。Netcat是一款功能強大的網(wǎng)絡(luò)工具，它可以通過命令行實現(xiàn)_____協(xié)議族的連接、傳輸和監(jiān)聽等操作。可以通過多種方式啟動_____和_____，包括直接在機器上作為獨立集群啟動、在容器中啟動，或通過資源框架（如YARN）管理和啟動。_____是指數(shù)據(jù)是實時生成的，處理數(shù)據(jù)時沒有明確的開始和結(jié)束時間，需要不斷地接收和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流的_____要求數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)能夠在短時間內(nèi)對大量數(shù)據(jù)進行處理和分析，并及時反饋結(jié)果給用戶或者其他系統(tǒng)。ApacheFlink的算子是Flink流式計算模型中的_____，用于對數(shù)據(jù)流中的事件進行處理。_____通過使用給定的函數(shù)，從數(shù)據(jù)流中選擇所需的事件。_____是將多個算子合并成一個算子，避免數(shù)據(jù)交換和內(nèi)存分配，提高計算效率。_____對DataStream中的每個元素應(yīng)用一個指定的規(guī)約函數(shù)，生成一個新的元素。_____接口常用于對單個數(shù)據(jù)元素進行轉(zhuǎn)換，比如將一個字符串轉(zhuǎn)為另一個字符串、將某個數(shù)值型字段提取出來并進行運算等。在Flink中，有三種時間概念，分別是：_____、_____和_____。_____是Flink提供的一種Trigger實現(xiàn)，它在觸發(fā)計算前，先清空窗口中的所有元素，再對窗口進行計算。判斷題（20道）Flink的流處理模型是基于微批處理的。Flink支持將批處理作業(yè)轉(zhuǎn)換為流處理作業(yè)執(zhí)行。Flink的滑動時間窗口在窗口滑動時觸發(fā)計算，并且窗口之間可能有重疊。Flink默認使用攝入時間作為時間屬性。Watermark用于標(biāo)識Flink流中可能還未到達的、但按事件時間排序的最舊事件的時間戳。Flink的DataStreamAPI中，所有的轉(zhuǎn)換操作都是立即執(zhí)行的。使用Flink的SQL時，必須先將表注冊到Catalog中才能進行查詢。ProcessFunction可以訪問事件的時間戳和watermark，并可以注冊和更新狀態(tài)。Flink的DataStreamAPI提供了多種類型的轉(zhuǎn)換操作，如map,filter,flatMap等。Flink的ProcessFunction提供了對數(shù)據(jù)流中的每個事件進行低級別訪問和處理的能力。Flink的容錯機制完全依賴于Checkpointing和Savepoints。Flink的Savepoints是手動觸發(fā)的Checkpoint，用于作業(yè)的遷移或恢復(fù)。Flink的資源調(diào)度是由ResourceManager組件負責(zé)的。Flink的資源調(diào)度是基于任務(wù)槽（TaskSlots）的，一個任務(wù)槽只能執(zhí)行一個任務(wù)。Flink的默認網(wǎng)絡(luò)傳輸方式是基于Netty的。Flink作為Kafka的消費者時，需要顯式提交消費偏移量。Flink的TableAPI支持讀取存儲在HadoopHive中的表數(shù)據(jù)。Flink的ElasticsearchSink是事務(wù)性的，可以確保數(shù)據(jù)的一致性。