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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)時性基本處理單元Filter算子鏈合并ReduceMapFunction事件時間,處理時間,攝取時間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,采用流式計算的方式,支持毫秒級低延遲處理,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同時支持批處理和流處理,可以同時處理有界和無界數(shù)據(jù),而Storm只支持流處理。3)更強(qiáng)的容錯能力:Flink的容錯機(jī)制是基于Checkpoint和Savepoint的,可以保證數(shù)據(jù)不丟失,且容錯恢復(fù)速度快,而Storm的容錯機(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,同時也支持SQL、CEP、圖計算等高級計算。簡述Scala的類型體系劃分的層次。答:1)頂級類型: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值,而引用類型的變量存儲的是對實(shí)際值的引用。簡述一下Logstash。答:Logstash是一個開源的日志收集、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(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:對具有相同key的事件進(jìn)行聚合操作,例如求和、計數(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),提高計算效率。3)狀態(tài)共享:多個算子之間可以共享某個key對應(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,例如滑動窗口、會話窗口等。簡述Checkpoint。答:Checkpoint又稱為檢查點(diǎn),它在Flink中起到了關(guān)鍵的容錯機(jī)制作用。在Flink的運(yùn)行過程中,系統(tǒng)會定期將應(yīng)用的狀態(tài)信息保存到外部存儲設(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,不會重疊。例如,如果你指定一個大小為5min的TumbleWindows,則Flink會每5min創(chuàng)建一個新窗口。HopWindows(滑動窗口)是一種可以重疊的窗口,滑動窗口具有固定大小,并沿著時間軸以固定的間隔滑動。窗口之間可能會重疊例如,如果你指定一個大小為5min、滑動間隔為1min的HopWindows,則Flink會創(chuàng)建一個每1min滑動一次的大小為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)某個時間戳字段創(chuàng)建的窗口,窗口的結(jié)束時間為當(dāng)前行的時間戳加上一個固定大小的時間跨度。例如,如果你指定一個時間跨度為5min的CumulateWindows,則Flink會將所有時間戳小于當(dāng)前行時間戳5min的行分到同一個窗口中。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...)-從給定的對象序列中創(chuàng)建數(shù)據(jù)流。所有的對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,這可能會導(dǎo)致在故障恢復(fù)時在sink中出現(xiàn)重復(fù)記錄。但是,重復(fù)記錄會影響下游分析作業(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是一個普通的類,它有一個屬性name和一個方法hello,它的伴生對象MyClass中有一個私有的靜態(tài)變量count,一個方法getCount和一個方法newMyClass,這個方法返回一個MyClass對象。在Main對象中,我們實(shí)例化了兩個My-Class對象,并且通過MyClass伴生對象的方法統(tǒng)計了創(chuàng)建的對象數(shù)量。答:classMyClass(valname:String){defhello():Unit=println(s"Hello,$name!")}objectMyClass{privatevarcount=0defgetCount:Int=countdefnewMyClass(name:String):MyClass={count+=1newMyClass(name)}}objectMainextendsApp{valobj1=MyClass.newMyClass("Alice")valobj2=MyClass.newMyClass("Bob")println(obj1.hello())//Hello,Alice!println(obj2.hello())//Hello,Bob!println(MyClass.getCount)//2}編寫一個使用socketTextStream方法的示例程序,它從指定的socket地址讀取字符串?dāng)?shù)據(jù),并統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。答:importorg.apache.flink.streaming.api.scala._objectSocketTextStreamWordCount{defmain(args:Array[String]){valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltext=env.socketTextStream("localhost",9999)valcounts=text.flatMap{_.toLowerCase.split("\\W+")filter{_.nonEmpty}}.map{(_,1)}.keyBy(0).sum(1)counts.print()env.execute("SocketTextStreamWordCount")}}編寫一個函數(shù),接受一個正整數(shù)作為參數(shù),并返回該數(shù)的階乘。答:objectFactorial{ deffactorial(n:Int):BigInt={ if(n==0)BigInt(1) elsen*factorial(n-1) } defmain(args:Array[String]):Unit={ valnum=5 valresult=factorial(num) println(s"$num的階乘是:$result") }}編寫一個Scala函數(shù),去除一個整數(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Scala函數(shù),接受一個字符串作為參數(shù),并返回該字符串的大寫形式。答:objectT
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