Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)試卷A

試卷A卷單選題(30道)1.在Flink中，()是主要的編程語言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.對于Python開發(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)會持續(xù)不斷地接收數(shù)據(jù)流，并對其進(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開始之前調(diào)用?？梢栽谶@個(gè)方法中進(jìn)行一些初始化的操作，比如建立數(shù)據(jù)庫連接、打開文件等A.open() B.getRuntimeContext() C.setRuntimeContext() D.close()16.窗口計(jì)算的應(yīng)用場景非常廣泛，例如對數(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。常見的應(yīng)用場景不包括：()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景。也就是說，事件時(shí)間戳可能會亂序到達(dá)，但亂序程度有一個(gè)最大值。此策略會生成周期性水位線，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沒有以下優(yōu)勢()A.SQL語言不是標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查詢語言，很多開發(fā)者都已經(jīng)熟悉和掌握，使用SQL開發(fā)Flink程序可以讓開發(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可以快速完成簡單的數(shù)據(jù)分析和查詢?nèi)蝿?wù)，使得開發(fā)人員可以快速迭代和開發(fā)新的功能和業(yè)務(wù)需求，提高開發(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)的物理存儲和操作細(xì)節(jié)，從而降低程序員的開發(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Kafka的分區(qū)機(jī)制B.通過Flink的檢查點(diǎn)(Checkpoint)機(jī)制C.通過分布式鎖D.無法保證30.ApacheFlink是()A.一個(gè)用于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)B.一個(gè)開源的流處理框架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Flink集群。A.交互模式B.單作業(yè)模式C.會話模式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、_____、開源的流處理框架，它能夠高效地處理無界和有界數(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的語法結(jié)構(gòu)源自于Java和_____語言，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。_____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）會被啟動，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。相比于鍵控狀態(tài)，算子狀態(tài)目前支持的存儲類型只有以下_____、UnionListState、BroadcastState三種。在Flink中，根據(jù)生命周期的不同可以將表分為_____和永久表。FlinkSQL支持多種DDL（DataDefinitionLanguage）語句，用于定義和管理表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、視圖等，可以使用TableEnvironment中的_____方法執(zhí)行CREATE語句。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。在Scala中，沒有靜態(tài)屬性和靜態(tài)方法的概念，但是可以通過_____來實(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，可以與其他開源項(xiàng)目和平臺進(jìn)行集成。Flink的TimeWindow操作只能在KeyedStreams上使用。事件驅(qū)動型應(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)動型應(yīng)用無須查詢遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫。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義。Flink的并行度是全局設(shè)置的，一旦設(shè)置后無法更改。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)不會丟失。F