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. 數據緩沖區 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主要的區別。答：1）數據處理方式不同：Flink的核心是基于事件驅動的流處理引擎，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秒至數十秒。2）系統架構不同：Flink采用分布式數據流處理模型，基于自有的分布式快照機制實現容錯，支持對有界和無界數據的處理，而SparkStreaming則基于微批處理實現，需要引入ApacheHadoop或ApacheMesos等分布式調度器來進行任務調度和資源管理。3）內存管理方式不同：Flink使用基于JVM的內存管理方式，通過對數據進行本地化管理來減少數據的序列化和反序列化過程，提高數據處理速度和減少內存使用量。而SparkStreaming則使用了內存抽象和彈性分布式數據集（RDD）來處理數據，但數據的管理和處理仍然需要序列化和反序列化過程。簡述Scala的函數式編程。答：Scala的函數式編程指的是一種編程范式，它強調函數的重要性和使用不可變值來構建應用程序。在函數式編程中，函數被視為一等公民（first-classcitizens），可以像其他數據類型一樣被操作和傳遞。函數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。簡述匿名函數的應用場景。答：作為高階函數的參數：可以將匿名函數作為高階函數的參數，用于對集合等數據結構進行遍歷、過濾、映射等操作。簡化代碼：可以使用匿名函數代替一些簡單的函數，從而減少代碼量，提高代碼的可讀性。簡述繼承的應用場景。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上進行擴展和修改，實現更復雜的功能。3）繼承還可以實現多態，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的，可以直接使用，不需要創建對象。它是類的一個實例，也可以實現一些功能。伴生類和伴生對象的名稱必須相同，它們之間的關系是通過object關鍵字來建立的。簡述TaskManager執行任務過程。答：TaskManager是Flink集群中實際執行計算任務的組件。一旦JobManager將任務分配給TaskManager，它將負責在它的本地環境中執行任務。具體來說，TaskManager會根據ExecutionGraph的指令，讀取數據源，執行算子操作，然后將計算結果寫回數據源或發送到下一個算子。每個TaskManager可以同時執行多個任務和多個算子，并根據需要動態分配和回收資源。同時，TaskManager還負責將計算結果匯總和發送給JobManager，以便最終生成輸出結果。簡述shuffle的含義。答：shuffle是一種Flink中的數據重分區算子，用于將輸入DataStream中的數據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據流處理過程中消除數據傾斜，提高數據處理的并行性。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用或系統中的各種操作和行為進行實時分析，以發現用戶的行為模式和趨勢，并根據這些數據做出決策或進行優化。這種分析可以幫助企業了解用戶需求和行為，優化產品設計和用戶體驗，提高用戶滿意度和忠誠度，同時也能增加企業的收益和競爭力。簡述除了SECOND時間單位以外，Flink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調服務，用于管理大型分布式系統中的配置信息、命名、提供分布式鎖和協調等功能。ZooKeeper最初由雅虎研發團隊開發，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、高性能的分布式協調系統，被廣泛用于Hadoop、HBase、Kafka等分布式系統中。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}=${result}\t")}println()//換行}}}Animal類是父類，Dog類是子類，Dog類繼承了Animal類的屬性和方法，并重寫了eat()方法，還定義了自己的bark()方法。我們創建了Animal和Dog對象，并分別調用了它們的方法。答：//定義一個父類AnimalclassAnimal(varname:String,varage:Int){defeat(food:String):Unit={println(s"$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")}}//創建Animal和Dog對象，并調用方法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方法處理一個整數列表，并計算列表中所有偶數的平方和。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"所有偶數的平方和是:$sumOfSquaredEvens") }}編寫一個Scala高階函數，它接受一個整數列表和一個函數作為參數，該函數用于過濾列表中的偶數。答：objectEvenFilter{ deffilterEvensWithPredicate(numbers:List[Int],predicate:Int=>Boolean):List[Int]={ numbers.filter(predicate)}defmain(args:Array[String]):Unit={ valnumbers=List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) valevenNumbers=filterEvensWithPredicate(numbers,x=>x%2==0) println(s"偶數列表是:$evenNumbers") }}編寫一個Scala函數，接受一個字符串和一個分隔符作為參數，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