Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術試卷B

試卷B卷單選題(30道)1.()層負責實現(xiàn)Flink的執(zhí)行模型和運行時環(huán)境，為用戶提供高效穩(wěn)定的運行時支持。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)采用了基于內存的零拷貝技術，可以高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。A.TaskManager B.JobManager C.數(shù)據(jù)緩沖區(qū)（Buffer） D.運行時優(yōu)化器3.()旨在提供一種高效的方式來進行大規(guī)模圖計算。它提供了許多圖計算算法。A.FlinkCDC B.FlinkSQL C.FlinkAPI D.FlinkGelly4.當函數(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，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()關鍵字。A.override B.animal C.sound D.abstract6.Scala中可以使用()來創(chuàng)建對象，主要應用場景是在一些只使用一次的場景中，避免顯式地定義一個有名稱的子類，從而簡化代碼。A.方法重寫 B.抽象類 C.匿名子類 D.伴生對象7.()組件是Flink依賴的外部存儲系統(tǒng)，用于檢查點的存儲與恢復A.JobManager B.Flink客戶端 C.TaskManager D.持久化存儲8.JobManager是Flink應用程序的主進程,負責協(xié)調和調度程序的執(zhí)行，一個Flink應用程序只能有一個()。A.ResourceManage B.TaskManage C.FlinkManager D.JobManager 9.以下那個不是數(shù)據(jù)流特點()A.連續(xù)性 B.實時性 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)，并將其轉發(fā)到目標存儲中，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，同時具有較高的可擴展性和靈活性。A.Flume B.Fluentd C.Logstash D.Kafka11.()算子對數(shù)據(jù)流中的事件進行分組，并按照給定的鍵對事件進行分組A.Window B.Filter C.KeyBy D.Reduce12.常見的分布式計算框架不包括()A.Hadoop B.Spark C.Flink D.Window13.Flink中的DataStream核心類代表（C）A.代表一個被分區(qū)為KeyedStream的數(shù)據(jù)流，可以進行按Key分組的操作B.代表一個經過窗口劃分的數(shù)據(jù)流，可以進行按窗口操作C.代表一個數(shù)據(jù)流，可以對其進行轉換和操作D.觸發(fā)器，定義如何在窗口中觸發(fā)計算操作14.()獲取運行時上下文對象，可以用來獲取一些運行時信息，比如subtask的ID、任務名稱、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，訪問運行時上下文等16.()什么觸發(fā)器用戶可以根據(jù)自己的業(yè)務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可以滿足不同場景下的窗口計算需求。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.()方法在窗口中的當前事件時間到達觸發(fā)時間時調用。在該方法中，可以更新內部狀態(tài)，以決定是否觸發(fā)窗口計算。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)元素數(shù)量達到一定數(shù)量時觸發(fā)窗口計算，可以用于實現(xiàn)計數(shù)窗口A.CountTrigger B.PurgingTrigger C.ContinuousTrigge D.GlobalWindows19.CheckpointCoordinator的主要職責不包括()A.啟動檢查點流程并為其分配一個唯一的ID。B.確保所有的TaskManager在Barrier上實現(xiàn)同步，從而確保他們都準備好進行檢查點操作。C.監(jiān)控檢查點的進行，當TaskManager遭遇問題時，負責任務的重新啟動。D.不保留檢查點的元數(shù)據(jù)，為了應對潛在的故障進行恢復。20.在Flink中，()是一個特殊的算子，允許我們在ConnectedStreams上分別對兩個輸入流進行映射操作，并將結果合并為一個流A.CoMap B.CoFlatMap C.ConnectedStreams D.Stream21.如圖所示，是()WindowJoinA.滾動WindowJoin B.滑動WindowJoin C.會話WindowJoin D.拖動WindowJoin 22.以下哪項描述了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言B.TableAPI只能用于Java，而SQL是跨平臺的C.TableAPI不支持復雜查詢，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，然后將其轉換為SQLB.可以在同一個查詢中混合使用TableAPI和SQL表達式C.可以使用SQL查詢TableAPI創(chuàng)建的表D.以上都是24.SQL語句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，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.單獨處理每個小消息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，如何避免消息重復消費()A.啟用Kafka的事務支持B.啟用Flink的Exactly-Once語義C.禁用Kafka的自動提交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B.啟用Flink的容錯機制C.啟用Kafka的復制因子D.啟用Flink的分布式緩存29.Flink與Kafka整合時，如何監(jiān)控Kafka的消費情況()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B.實時數(shù)據(jù)處理C.批處理D.離線分析多選題（20道）Flink支持()機制。A.保留點B.保存點C.刪除點D.檢查點Lambda架構的優(yōu)點()。A.低延遲B.高容錯性C.可擴展性D.高效率性Netflix使用Flink進行實時數(shù)據(jù)處理提供()服務。A.實時推薦B.實時監(jiān)控C.實時分析D.實時記錄Kafka具有()特點。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)架構不同B.數(shù)據(jù)處理方式不同C.儲存方法不同D.內存管理方式不同Scala是一種多范式編程語言，具有()特點。A.面向對象B.JVM兼容性C.函數(shù)式編程D.模式匹配Scala集合體系結構可以分為()層次。A.高層B.頂層C.中層D.底層伴生類和伴生對象有()特點。A.伴生類是普通的類B.伴生對象中的成員都是靜態(tài)的C.伴生類和伴生對象的名稱必須相同D.需要創(chuàng)建對象數(shù)據(jù)流一般從()方面產生。A.外部數(shù)據(jù)源B.實時傳感器數(shù)據(jù)C.用戶行為數(shù)據(jù)D.業(yè)務數(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.處理時延C.處理精度D.處理結果輸出方式常見的流處理優(yōu)化技術()。A.算子融合B.數(shù)據(jù)本地性C.負載均衡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.隨機分區(qū)D.廣播分區(qū)DataStreamConnectors可以分為()和三部分。A.內置的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.時間戳提取窗口是由()組合而成的。A.窗口分配器B.窗口觸動器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WindowJoinB.滑動WindowJoinC.交互WindowJoinD.會話WindowJoin填空題（20道）Lambda架構的主要組成部分包括_____、_____、_____三層。ApacheDruid是一個_____、列存儲、實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，旨在快速查詢大型數(shù)據(jù)集并實時分析實時數(shù)據(jù)。Storm的核心是一個_____實時流處理引擎，可以將處理邏輯分布在集群中不同的節(jié)點上并實現(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，_____是一個集合，用于存儲唯一的元素。Map是Scala集合框架中的一種集合類型，用于存儲_____。它可以用于各種應用場景，如緩存、配置文件、數(shù)據(jù)存儲等。Scala的_____指的是一種編程范式，它強調函數(shù)的重要性和使用不可變值來構建應用程序。在Flink中，每個算子的并行度可以通過_____方法來設置，默認值為當前任務管理器的最大并行度。Flink運行時由兩種類型的進程組成：一個_____和一個或多個任務管理器_____。_____專門為一個作業(yè)運行集群，作業(yè)的主方法（或客戶端）僅在創(chuàng)建集群之前運行。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（如消息隊列、套接字流和文件等）。_____方法會生成一個DataStream，接著可以在此DataStream的基礎上，完成各類轉換操作派生出新的DataStream，可以調用DataStream上具有轉換功能的方法來應用轉換。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中與某個鍵（key）相關聯(lián)的狀態(tài)。Kafka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_____等特點。Flink提供了多種內置的數(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），但是比接口更加強大。_____用于限制類型參數(shù)的取值范圍，從而增強代碼的類型安全和可讀性。HDFS是一個可靠的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，而Flink則提供了快速的_____能力，兩者的結合可以使企業(yè)在大數(shù)據(jù)處理方面具有更強的競爭力。Scala支持隱式參數(shù)和隱式轉換，這些特性可以讓開發(fā)者擴展現(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分布式計算框架的核心實現(xiàn)層。Flink的TimeCharacteristic決定了事件時間的生成和watermark的處理。Flink主要設計用于實時流處理，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）實現(xiàn)的。Flink的狀態(tài)始終保存在TaskManager的內存中。Flink的滾動時間窗口在窗口結束時觸發(fā)計算，并且窗口之間沒有重疊。Flink的DataStreamAPI主要用于構建有狀態(tài)的流處理應用程序。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，處理每個事件都是同步的，即下一個事件必須等待當前事件處理完成后才能開始處理。Flink的DataStreamAPI主要用于構建有狀態(tài)的流處理應用程序。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的集群管理器負責調度任務到TaskManager上執(zhí)行。Flink的TaskManager節(jié)點只負責執(zhí)行Task，不負責管理資源。Flink的并行度可以在作業(yè)運行過程中