Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)試卷A-參考答案

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.臨時模式 11.會話模式（SessionMode） 12.Standalone 13.ListState 14.臨時表 15.executeSql() 16.可讀性、可維護性 17.伴生對象 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.×簡答題（10道）簡述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的微批處理實現(xiàn)的。Flink能夠以毫秒級的延遲處理事件，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制實現(xiàn)容錯，支持對有界和無界數(shù)據(jù)的處理，而SparkStreaming則基于微批處理實現(xiàn)，需要引入ApacheHadoop或ApacheMesos等分布式調(diào)度器來進行任務(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，通過對數(shù)據(jù)進行本地化管理來減少數(shù)據(jù)的序列化和反序列化過程，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程。簡述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、可維護性、可擴展性和可重用性。簡述匿名函數(shù)的應(yīng)用場景。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)，用于對集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行遍歷、過濾、映射等操作。簡化代碼：可以使用匿名函數(shù)代替一些簡單的函數(shù)，從而減少代碼量，提高代碼的可讀性。簡述繼承的應(yīng)用場景。答：1）對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)上進行擴展和修改，實現(xiàn)更復(fù)雜的功能。3）繼承還可以實現(xiàn)多態(tài)，子類對象可以作為父類對象來使用，這樣可以提高代碼的靈活性和可擴展性。簡述伴生類和伴生對象的特點。答：伴生類是普通的類，可以有自己的成員屬性和方法，實例化出對象。伴生對象中的成員都是靜態(tài)的，可以直接使用，不需要創(chuàng)建對象。它是類的一個實例，也可以實現(xiàn)一些功能。伴生類和伴生對象的名稱必須相同，它們之間的關(guān)系是通過object關(guān)鍵字來建立的。簡述TaskManager執(zhí)行任務(wù)過程。答：TaskManager是Flink集群中實際執(zhí)行計算任務(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)。具體來說，TaskManager會根據(jù)ExecutionGraph的指令，讀取數(shù)據(jù)源，執(zhí)行算子操作，然后將計算結(jié)果寫回數(shù)據(jù)源或發(fā)送到下一個算子。每個TaskManager可以同時執(zhí)行多個任務(wù)和多個算子，并根據(jù)需要動態(tài)分配和回收資源。同時，TaskManager還負(fù)責(zé)將計算結(jié)果匯總和發(fā)送給JobManager，以便最終生成輸出結(jié)果。簡述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)隨機地分配到下游算子的并行實例中。它可以用于在并行化數(shù)據(jù)流處理過程中消除數(shù)據(jù)傾斜，提高數(shù)據(jù)處理的并行性。簡述用戶行為實時分析。答：用戶行為實時分析是指對用戶在應(yīng)用或系統(tǒng)中的各種操作和行為進行實時分析，以發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式和趨勢，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出決策或進行優(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)計和用戶體驗，提高用戶滿意度和忠誠度，同時也能增加企業(yè)的收益和競爭力。簡述除了SECOND時間單位以外，F(xiàn)link還支持的常用時間單位。答：MINUTE：minHOUR：小時DAY：天WEEK：星期MONTH：月QUARTER：季度YEAR：年簡述ZooKeeper。答：ZooKeeper是一個開源的分布式協(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)團隊開發(fā)，后來成為Apache軟件基金會的一部分。它是一個高可用、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}=${result}\t")}println()//換行}}}Animal類是父類，Dog類是子類，Dog類繼承了Animal類的屬性和方法，并重寫了eat()方法，還定義了自己的bark()方法。我們創(chuàng)建了Animal和Dog對象，并分別調(diào)用了它們的方法。答：//定義一個父類AnimalclassAnimal(varname:String,varage:Int){defeat(food:String):Unit={println(s"$nameiseating$food")}}//定義一個子類Dog，繼承自AnimalclassDog(name:String,age:Int,varbreed:String)extendsAnimal(name,age){overridedefeat(food:String):Unit={println(s"$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Scala程序，使用集合的map、filter和reduce方法處理一個整數(shù)列表，并計算列表中所有偶數(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:$sumOfSquaredEvens") }}編寫一個Scala高階函數(shù)，它接受一個整數(shù)列表和一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)用于過濾列表中的偶數(shù)。答：objectEvenFilter{ deffilterEvensWithPredicate(numbers:List[Int],predicate:Int=>Boolean):List[Int]={ numbers.filter(predicate)}defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) valevenNumbers=filterEvensWithPredicate(numbers,x=>x%2==0) println(s"偶數(shù)列表是:$evenNumbers") }}編寫一個Scala函數(shù)，接受一個字符串和一個分隔符作為參數(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).toLis