試卷B卷單選題(30道)1.()層負責實現Flink的執行模型和運行時環境，為用戶提供高效穩定的運行時支持。A.Runtime核心層 B.API&Libraries層C.DataStreamAPI D.TableAPI&SQL2.()在Flink中，數據緩沖區采用了基于內存的零拷貝技術，可以高效地實現數據傳輸。A.TaskManager B.JobManager C.數據緩沖區（Buffer） D.運行時優化器3.()旨在提供一種高效的方式來進行大規模圖計算。它提供了許多圖計算算法。A.FlinkCDC B.FlinkSQL C.FlinkAPI D.FlinkGelly4.當函數參數只使用了一次且在函數體中只出現了一次時，可以使用()替代該參數。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，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,負責協調和調度程序的執行，一個Flink應用程序只能有一個()。A.ResourceManage B.TaskManage C.FlinkManager D.JobManager 9.以下那個不是數據流特點()A.連續性 B.實時性 C.可變性 D.確定性10.()工具能夠從多種數據源收集數據，并將其轉發到目標存儲中，支持多種數據格式和插件，能夠自定義數據處理邏輯，同時具有較高的可擴展性和靈活性。A.Flume B.Fluentd C.Logstash D.Kafka11.()算子對數據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.代表一個被分區為KeyedStream的數據流，可以進行按Key分組的操作B.代表一個經過窗口劃分的數據流，可以進行按窗口操作C.代表一個數據流，可以對其進行轉換和操作D.觸發器，定義如何在窗口中觸發計算操作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.()什么觸發器用戶可以根據自己的業務邏輯自定義窗口觸發器。通過不同窗口類型和觸發器的組合，Flink可以滿足不同場景下的窗口計算需求。A.自定義觸發器 B.基于混合條件的觸發器 C.基于時間的觸發器D.基于數量的觸發器17.()方法在窗口中的當前事件時間到達觸發時間時調用。在該方法中，可以更新內部狀態，以決定是否觸發窗口計算。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.()可以在數據元素數量達到一定數量時觸發窗口計算，可以用于實現計數窗口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上實現同步，從而確保他們都準備好進行檢查點操作。C.監控檢查點的進行，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據，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據，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，如何監控Kafka的消費情況()A.通過Kafka的WebUIB.通過Flink的WebUIC.通過第三方監控工具D.無法監控30.Flink與Kafka整合的主要目的是()A.數據存儲B.實時數據處理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進行實時數據處理提供()服務。A.實時推薦B.實時監控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主要區別()。A.系統架構不同B.數據處理方式不同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的C.伴生類和伴生對象的名稱必須相同D.需要創建對象數據流一般從()方面產生。A.外部數據源B.實時傳感器數據C.用戶行為數據D.業務數據批處理和流處理的差異主要表現在()方面。A.數據處理方式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化技術()。A.算子融合B.數據本地性C.負載均衡D.數據壓縮Flink中的數據流可以分成()數據分區。A.范圍分區B.哈希分區C.隨機分區D.廣播分區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.窗口觸發器D.窗口分發器常見的多流操作包括()。A.UnionB.ConnectC.ConnectD.WindowJoin根據窗口類型的不同，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、實時數據處理系統，旨在快速查詢大型數據集并實時分析實時數據。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點上并實現高效的數據流傳輸和處理。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、數據存儲等。Scala的_____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_____。_____專門為一個作業運行集群，作業的主方法（或客戶端）僅在創建集群之前運行。DataStreamAPI可以處理_____和無界數據集（unbounded），并且支持各種類型的數據源（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。窗口函數一般可以分為三類：_____、_____、_____。_____可以訪問Flink中的鍵控狀態，鍵控狀態（keyedstate）是指在Flink中與某個鍵（key）相關聯的狀態。Kafka是一個分布式流處理平臺，主要用于處理海量的實時數據流，具有高可用、高可擴展性和_____等特點。Flink提供了多種內置的數據生成器來生成數據流，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是一個可靠的大數據存儲系統，而Flink則提供了快速的_____能力，兩者的結合可以使企業在大數據處理方面具有更強的競爭力。Scala支持隱式參數和隱式轉換，這些特性可以讓開發者擴展現有類型的功能，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（彈性分布式數據集）實現的。Flink的狀態始終保存在TaskManager的內存中。Flink的滾動時間窗口在窗口結束時觸發計算，并且窗口之間沒有重疊。Flink的DataStreamAPI主要用于構建有狀態的流處理應用程序。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據，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上執行。Flink的TaskManager節點只負責執行Task，不負責管理資源。Flink的并行度可以在作業運行過程中