flink面試題及答案2023

單項選擇題（每題2分，共10題）1.Flink是基于（）模型的計算框架？A.批處理B.流處理C.二者皆可2.Flink作業的調度器是（）？A.JobManagerB.TaskManagerC.ResourceManager3.以下哪種窗口類型不是Flink支持的（）？A.滑動窗口B.會話窗口C.隨機窗口4.Flink中的State不包括（）？A.算子狀態B.鍵控狀態C.全局狀態5.Flink程序的入口類是（）？A.StreamExecutionEnvironmentB.ExecutionEnvironmentC.以上都對6.以下哪個是Flink常用的數據源（）？A.KafkaB.RedisC.MySQL7.Flink支持的時間語義不包括（）？A.處理時間B.事件時間C.系統時間8.以下哪個函數用于Flink中的窗口聚合（）？A.MapFunctionB.ReduceFunctionC.FilterFunction9.Flink集群中負責執行任務的是（）？A.JobManagerB.TaskManagerC.CheckpointCoordinator10.Flink中Watermark的作用是（）？A.標記數據的時間B.觸發窗口計算C.管理狀態多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于Flink特性的有（）A.高吞吐B.低延遲C.Exactly-once語義2.Flink支持的部署模式有（）A.StandaloneB.YARNC.Kubernetes3.以下哪些是Flink中的算子（）A.MapB.FlatMapC.Filter4.Flink的窗口類型包括（）A.滾動窗口B.滑動窗口C.會話窗口5.Flink中的狀態后端有（）A.MemoryStateBackendB.FsStateBackendC.RocksDBStateBackend6.以下哪些是Flink常用的sink（）A.KafkaB.FileC.Print7.Flink支持的編程語言有（）A.JavaB.ScalaC.Python8.關于Flink的Checkpoint機制，說法正確的有（）A.用于故障恢復B.有異步和同步兩種方式C.可設置間隔時間9.Flink中的時間類型有（）A.處理時間B.事件時間C.攝入時間10.以下哪些操作可以在Flink中實現數據轉換（）A.投影B.過濾C.分組判斷題（每題2分，共10題）1.Flink只能處理實時流數據。（）2.JobManager負責管理Flink作業的資源。（）3.滑動窗口的窗口大小和滑動步長必須相等。（）4.Flink中的State可以提高程序的容錯性。（）5.處理時間是指數據進入Flink系統的時間。（）6.Flink不支持批處理作業。（）7.會話窗口是根據數據的活躍時間來劃分的。（）8.MemoryStateBackend適合存儲大量狀態數據。（）9.Flink可以直接從HDFS讀取數據作為數據源。（）10.事件時間語義下，Watermark用于標記數據的完整性。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Flink的核心特性。答案：Flink核心特性有高吞吐、低延遲、支持事件時間語義、提供Exactly-once語義保證，能同時處理流和批數據，有豐富的算子和窗口操作，具備強大的狀態管理和容錯能力。2.說明Flink中窗口的作用。答案：Flink窗口用于對無限流數據進行分組和聚合計算。按一定規則將流數據切分成有限的“塊”，在這些“塊”上執行聚合等操作，如統計某段時間內的點擊量等。3.簡述Flink的State分類及作用。答案：分為算子狀態和鍵控狀態。算子狀態作用于整個算子任務，用于故障恢復；鍵控狀態基于鍵值對，每個鍵對應一個狀態，方便對不同鍵的數據分別維護狀態，用于有狀態的計算。4.解釋Flink中的Watermark。答案：Watermark是一種時間戳，在事件時間語義下，它用于表示流中數據的完整性。Watermark到達某個時間點，意味著在此時間點之前的數據都已到達，可觸發窗口計算。討論題（每題5分，共4題）1.討論Flink在實時數據分析場景中的優勢。答案：Flink支持高并發、低延遲處理，能實時處理海量數據；具有Exactly-once語義確保數據準確性；豐富的窗口操作和狀態管理適合復雜實時計算；可在多種部署模式下運行，適配不同環境，滿足實時分析需求。2.談談如何優化Flink作業的性能。答案：合理設置并行度，減少數據傾斜；選擇合適的狀態后端；優化算子使用，避免不必要的轉換；合理設置Checkpoint間隔，減少對性能影響；優化數據源和sink的配置，提高數據讀寫效率。3.闡述Flink與其他流處理框架相比的獨特之處。答案：Flink獨特在于支持流批一體處理，有強大的窗口操作和狀態管理。提供精準一次語義保障數據一致性，事件時間語義處理復雜，且在高并發低延遲處理上表現出色，適用于復雜實時計算場景。4.探討Flink在未來大數據領域的發展趨勢。答案：隨著實時性需求增長，Flink會在更多行業廣泛應用。其流批一體特性會持續優化，與其他技術融合加深，如與機器學習結合。在分布式計算和資源管理上會更高效，處理大規模復雜數據能力進一步提升。答案單項選擇題1.C2.A3.C4.C5.C6.A7.C8.B9.B10.B多項選擇題1.AB