Flink實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)試卷B-參考答案

試卷B卷-參考答案單選題(30道)1-5ACDAA6-10CDDDC11-15CDCAD16-20ADCDA21-25AADBC26-30ABBBB多選題（20道）1.BD 2.ABC 3.ABC 4.ABCD 5.ABD 6.ABCD 7.BCD 8.ABC 9.ABCD 10.ABCD 11.ABCD 12.ABCD 13.ABC 14.ABCD 15.ABCD 16.BC 17.BCD 18.AC 19.ABCD 20.ABD填空題（20道）數(shù)據(jù)層速度層批處理層 分布式 分布式 不可變 Set鍵值對(duì)函數(shù)式編程 setParallelism()JobManagerTaskManager 單作業(yè)模式 有界數(shù)據(jù)集（bounded）readTextFileReduceFunctionAggregateFunctionProcessWindowFunctionProcessFunction高性能 隨機(jī)數(shù)據(jù)生成器（RandomSource） 周期性數(shù)據(jù)生成器（SequenceSource） 有界數(shù)據(jù)生成器（CollectionSource）特質(zhì)（Trait） 上下界 流處理可重用性判斷題（20道）1.√ 2.√ 3.√ 4.× 5.× 6.√ 7.√ 8.× 9.× 10.× 11.√ 12.√ 13.× 14.√ 15.× 16.√ 17.× 18.× 19.√ 20.√簡(jiǎn)答題（10道）簡(jiǎn)述Kafka具有的特點(diǎn)。答：1）分布式：Kafka可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，數(shù)據(jù)可以分布式存儲(chǔ)，同時(shí)具備水平擴(kuò)展能力。2）高吞吐量：Kafka支持每秒數(shù)百萬(wàn)條消息的高吞吐量處理。3）持久化：Kafka中的消息可以持久化存儲(chǔ)，并且支持?jǐn)?shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)復(fù)制。4）可靠性：Kafka在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和復(fù)制，以確保數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。5）可擴(kuò)展性：Kafka支持多個(gè)消費(fèi)者和多個(gè)生產(chǎn)者，同時(shí)也支持水平擴(kuò)展。6）靈活性：Kafka支持多種數(shù)據(jù)格式和編碼方式，可以適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。簡(jiǎn)述傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)相比，F(xiàn)linkML具有的優(yōu)點(diǎn)。答：1）支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)Flink的分布式計(jì)算能力，可以處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集。2）支持在線(xiàn)學(xué)習(xí)模式，能夠?qū)崟r(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。3）具有與Flink本身集成的優(yōu)點(diǎn)，可以方便地與Flink的數(shù)據(jù)流處理模塊結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)更加高效的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線(xiàn)。簡(jiǎn)述Scala集合體系結(jié)構(gòu)可以分為三個(gè)層次。答：頂層：集合的最頂層是scala.collection包，該包中定義了所有集合相關(guān)的基礎(chǔ)特性和通用接口。中層：集合的中層包括scala.collection.immutable和scala.collection.mutable兩個(gè)包。immutable包中定義了不可變集合類(lèi)型，而mutable包中定義了可變集合類(lèi)型。底層：集合的底層是scala.collection.mutable和scala.collection.immutable包中的具體集合類(lèi)實(shí)現(xiàn)。簡(jiǎn)述高階函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。答：1）函數(shù)組合：將多個(gè)函數(shù)組合成一個(gè)新函數(shù)，實(shí)現(xiàn)函數(shù)復(fù)用和代碼簡(jiǎn)潔化。2）回調(diào)函數(shù)：將函數(shù)作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)回調(diào)機(jī)制。3）函數(shù)柯里化：將接收多個(gè)參數(shù)的函數(shù)轉(zhuǎn)化為接收一個(gè)參數(shù)的函數(shù)序列，以實(shí)現(xiàn)函數(shù)的分步傳遞和復(fù)用。4）控制抽象：將函數(shù)作為參數(shù)傳遞給高階函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)控制程序流程和代碼抽象化。簡(jiǎn)述隱式方法。答：隱式方法（implicitmethods）是指在函數(shù)或方法調(diào)用時(shí)，如果該調(diào)用無(wú)法通過(guò)編譯，編譯器會(huì)在當(dāng)前作用域內(nèi)尋找隱式方法來(lái)嘗試完成調(diào)用。隱式方法通常用于增強(qiáng)類(lèi)型轉(zhuǎn)換、為函數(shù)提供額外的參數(shù)或者為函數(shù)提供缺失的參數(shù)等場(chǎng)景。簡(jiǎn)述高可用服務(wù)。答：Flink的JobManager可以在高可用性模式下運(yùn)行，允許Flink從JobManager故障中恢復(fù)。為了更快地進(jìn)行故障切換，可以啟動(dòng)多個(gè)備用JobManager作為備份。簡(jiǎn)述增量計(jì)算。答：流式計(jì)算模型通常采用增量計(jì)算的方式進(jìn)行計(jì)算。增量計(jì)算是指在不斷輸入新的數(shù)據(jù)時(shí)，不斷更新計(jì)算結(jié)果的過(guò)程。相比于批量計(jì)算，增量計(jì)算可以更快地響應(yīng)新數(shù)據(jù)的到來(lái)，在不重新計(jì)算全部數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)對(duì)新數(shù)據(jù)的處理，更新先前計(jì)算結(jié)果的過(guò)程。它在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛的應(yīng)用，可以有效地減少計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。簡(jiǎn)述常見(jiàn)的Flink算子。答：1）Map：對(duì)數(shù)據(jù)流中的每個(gè)事件應(yīng)用函數(shù)，生成一個(gè)新的事件。2）Filter：通過(guò)使用給定的函數(shù)，從數(shù)據(jù)流中選擇所需的事件。3）Reduce：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，以生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集。4）Window：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，在給定的時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)事件進(jìn)行聚合和處理。5）KeyBy：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，并按照給定的鍵對(duì)事件進(jìn)行分組。Aggregate：對(duì)數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，生成一個(gè)更小的數(shù)據(jù)集。簡(jiǎn)述riggerResult枚舉類(lèi)型。答：CONTINUE：觸發(fā)器繼續(xù)等待更多數(shù)據(jù)。FIRE：觸發(fā)器觸發(fā)窗口計(jì)算，并清除窗口狀態(tài)。PURGE：觸發(fā)器清除窗口狀態(tài)，但不觸發(fā)窗口計(jì)算。FIRE_AND_PURGE：觸發(fā)器觸發(fā)窗口計(jì)算，并清除窗口狀態(tài)。簡(jiǎn)述KeyedProcessFunction。答：KeyedProcessFunction是ProcessFunction的一個(gè)擴(kuò)展，它在ProcessFunction的基礎(chǔ)上提供了對(duì)鍵控狀態(tài)的訪(fǎng)問(wèn)和操作，并且允許在定時(shí)器回調(diào)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)事件的鍵值。KeyedProcessFunction主要用于實(shí)現(xiàn)需要對(duì)鍵控狀態(tài)進(jìn)行操作的應(yīng)用場(chǎng)景，例如對(duì)每個(gè)key維護(hù)一個(gè)計(jì)數(shù)器或者對(duì)每個(gè)key維護(hù)一個(gè)時(shí)間窗口等。編碼題（5道）Cat類(lèi)重寫(xiě)了Animal類(lèi)中的sound()方法，將其實(shí)現(xiàn)改為返回"m-eow"，而不是"animalsound"。當(dāng)我們通過(guò)Cat類(lèi)創(chuàng)建對(duì)象并調(diào)用sound()方法時(shí)，會(huì)輸出"meow"。答：classAnimal{defsound():String="animalsound"}classCatextendsAnimal{overridedefsound():String="meow"}valanimal:Animal=newAnimal()println(animal.sound())//輸出:"animalsound"valcat:Animal=newCat()println(cat.sound())//輸出:"meow"定義一個(gè)繼承自RichMapFunction的自定義Map函數(shù)類(lèi)MapFunctionWithIndex，該類(lèi)中的map方法將輸入數(shù)據(jù)加上一個(gè)任務(wù)編號(hào)。其中任務(wù)編號(hào)是在open方法中通過(guò)getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask獲取的。在open方法中，我們將任務(wù)編號(hào)打印出來(lái)，以便于調(diào)試和查看。答：classMapFunctionWithIndexextendsRichMapFunction[String,String]{privatevartaskNumber=0overridedefopen(parameters:Configuration):Unit={taskNumber=getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtaskprintln(s"Task$taskNumberisstarting...")}overridedefmap(input:String):String={s"Task$taskNumber:$input"}}objectRichFunctionExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalstream=env.fromElements("a","b","c")valresult=stream.map(newMapFunctionWithIndex)result.print()env.execute("RichFunctionExample")}}編寫(xiě)一個(gè)Scala函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表作為參數(shù)，將列表中的每個(gè)元素乘以2，然后返回結(jié)果列表中大于10的元素。答：objectMultiplyAndFilter{defmultiplyAndFilter(numbers:List[Int]):List[Int]={numbers.map(_*2).filter(_>10)}defmain(args:Array[String]):Unit={valnumbers=List(1,2,3,4,5,6)valresult=multiplyAndFilter(numbers)println(result)}}編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)字符串作為參數(shù)，并判斷該字符串是否是回文。答：objectPalindromeChecker{ defisPalindrome(str:String):Boolean={ valcleanedStr=str.replaceAll("[^\\w]","").toLowerCase cleanedStr.zip(cleanedStr.reverse).forall{case(a,b)=>a==b} } defmain(args:Array[String]):Unit={ valstr1="Aman,aplan,acanal:Panama" valstr2="Hello,world!" println(s"字符串'$str1'是回文嗎?${isPalindrome(str1)}") println(s"字符串'$str2'是回文嗎?${isPalindrome(str2)}") }} 編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，接受一個(gè)整數(shù)列表作為參數(shù)，并返回該列表所有元素的和。答：objectSumOfList