Flink实时大数据处理技术试卷B答案

试卷B卷•参考答案

一、单选题(30道)

1-5ACDAA

6-10CDDDC

11-15CDCAD

16-20ADCDA

21-25AADBC

26-30ABBBB

二、多选题(20道)

1.BD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABD6.ABCD7.BCD

8.ABC9.ABCD10.ABCDll.ABCD12.ABCD13.ABC

14.ABCD15.ABCD16.BC17.BCD18.AC19.ABCD

20.ABD

三、填空题(20道)

1.数据层速度层批处理层

2.分布式

3.分布式

4.不可变

5.Set

6.键值对

7.函数式编程

8.setParallelism()

9.DobManagerTaskManager

10.单作业模式

11.有界数据集(bounded)

12.readTextFile

13.ReduceFunctionAggregateFunctionProcess'AlindowFunction

14.ProcessFunction

15.高性能

16.随机数据生成器(Randomsource)周期性数据生成器(Sequencesource)

有界数据生成器(Collectionsource)

17.特质(Trait)

18.上下界

19,流处理

20,可重用性

四、判断题（20道）

1.V2.V3・J4,X5.X6.V7.V8.X9.X10.X

11.V12.V13.X14.V15.X16.V17.X18.X19.V20.

五、简答题（［0道）

1.简述Kafka具有的特点。

答：

1）分布式：Kafka可以在多个节点上运行，数据可以分布式存储，同时具备水

平扩展能力。

2）高吞吐量：Kafka支持每秒数白万条消息的高吞吐量处理。

3）持久化：Kafka中的消息可以持久化存储，并且支持数据备份和数据复制。

4）可靠性：Kafka在数据传输过程中会进行数据校验和复制，以确保数据不会

丢失。

5；可扩展性：Kafka支持多个消费者和多个生产者，同时也支持水平扩展。

6）灵活性：Kafka支持多种数据格式和编码方式，可以适应不同的应用场景。

2.简述传统的机器学习库相比，FlinkML具有的优点，

答：

1）支持大规模数据集的机器学习，通过Flink的分布式计算能力，可以处理PB

级别的数据集。

2）支持在线学习模式，能够实时对数据进行学习，并适应数据的变化。

3）具有与Flink本身集成的优点，可以方便地与Flink的数据流处理模块结

合使用，实现更加高效的机器学习流水线。

3.简述Scala集合体系结构可以分为三个层次。

答：

1）顶层：集合的最顶层是scala.collection包，该包中定义了所有集合相

关的基础特性利通用接口。

2）中层：集合的中层包括scala.collection.immutable和

scala.collection.mutable两个包。immutable包中定义了不可变集合类

型，而mutable包中定义了可变集合类型。

3）底层：集合的底层是scala.collection.mutable和

scala.collection.immutable包中的具体集合类实现。

4,简述高阶函数的应用场景。

答：

1）函数组合：将多个函数组合成一个新函数，实现函数复用和代码简洁化。

2）回调函数：将函数作为参数传递给其他函数，以实现回调机制。

3）函数柯里化：将接收多个参数的函数转化为接收一个参数的函数序列，以实

现函数的分步传递和复用。

4)控制抽象：将函数作为参数传递给高阶函数，以实现控制程序流程和代码抽

象化。

5.简述隐式方法。

答：

隐式方法(implicitmethods)是指在函数或方法调用时，如果该调用无法通

过编译，编译器会在当前作用域内寻找隐式方法来尝试完成调用。隐式方法通常

用于增强类型转换、为函数提供额外的参数或者为函数提供缺失的参数等场景。

6.简述高可用服务。

答：

Flink的OobManager可以在高可用性模式下运行，允许Flink从JobManager

故障中恢复。为了更快地进行故障切换，可以启动多个备用JobManager作为备

份。

7.简述增量计算。

答：

流式计算模型通常采用增量计算的方式进行计算。增量计算是指在不断输入新的

数据时，不断更新计算结果的过程。相比于批量计算，漕量计算可以更快地响应

新数据的到来，在不重新计算全部数据的情况下，通过对新数据的处理，更新先

前计算结果的过程。它在大规模数据处理中得到了广泛的应用，可以有效地减少

计算量和计算时间。

8.简述常见的Flink算子。

答：

1)Map：对数据流中的每个事件应用函数，生成一个新的事件。

2)Filter：通过使用给定的函数，从数据流中选择所需的事件。

3)Reduce：对数据流中的事件进行分组和聚合，以生成一个更小的数据集。

4)Window：通过对数据流中的事件进行分组，在给定的时间窗口内对事件进行

聚合和处理。

5)KeyBy：对数据流中的事件进行分组，并按照给定的键对事件进行分组。

Aggregate：对数据流中的事件进行分组和聚合，生成一个更小的数据集。

9.简述riggerResult枚举类型。

答：

1)CONTINUE：触发器继续等待更多数据。

2)FIRE：触发器触发窗口计算，并清除窗口状态。

3)PURGE：触发器清除窗口状态，但不触发窗口计算。

4)FIRE_AND_PURGE：触发器触发窗口计算，并清除窗口状态。

10.简述KeyedProcessFunctiorio

答：

KeyedProcessFunction是ProcessFunction的一个扩展，它在

ProcessFunction的基布上提供了对键控状态的访问和操作，并且允许在定时

器回调时访问事件的健值。KeyedProcessFunction上要用干实现需耍对健捽

状态进行操作的应用场景，例如对每个key维护一个计数器或者对每个key维

护一个时间窗口等。

六、编码题（5道）

1.Cat类重写了Animal类中的sound。方法，将其实现改为返回"m-eow",

而不是"animalsound"。当我们通过Cat类创建对象并调用sound。方法时，

会输出“meow”。

答：

classAnimal{

defsound():String="animalsound"

)

classCatextendsAnimal{

overridedefsound():String="meow"

)

valanimal:Animal=newAnimal()

printIn(animal.sound())//输出："animalsound"

valcat:Animal=newCat()

println(cat.sound())//输出："meow"

2.定义一个继承自RichMapFunction的自定义Map函数类

MapFunctionWithlndex,该类中的m叩方法将输入数据加上一个任务编目。

其中任务编号是在open方法中通过

getRuntimeContext.getlndexOfThisSubtask获取的。在open方法中，我

们将任务编号打印出来，以便于调试和查看。

答：

classMapFunctionWithlndexextendsRichMapFunction[StringsString]

{

privatevartaskNumber=0

overridedefopen(parameters:Configuration):Unit={

taskNumber=getRuntimeContext.getlndexOfThisSubtask

println(s"Task$taskNumberisstarting...

}

overridedefmap(input:String):String={

s"Task$taskNumber:$input"

)

}

objectRichFunctionExample{

defmain(args:Array[String]):Unit={

valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

valstream=env.fromElements("a","b","c")

valresult=stream.map(newMapFunctionWithlndex)

result.print()

env.execute("RichFunctionExample")

)

)

3.编写i个Scala函数，接受一个整数列表作为参数，将列表中的每个元素乘

以2,然后返回结果列表中大于10的元素。

答：

objectMultiplyAndFilter{

defmultiplyAndFilter(numbers:List[Int]):List[Int]={

numbers.map(_*2).filter(_>10)

}~~

defmain(args:Array[String]):Unit={

valnumbers=List(l,2,3,4,5,6)

valresult=multiplyAndFilter(numbers)

println(result)

)

)

4.编写一个函数，接受一个字符串作为参数，并判断该字符串是否是回文。

答：

objectPalindromeChecker{

defisPalindrome(str:String):Boolean={

valcleanedStr=str.replaceAll("[A\\w]"").toLowerCase

cleanedStr.zip(cleanedStr.reverse).forall{case(a,b)=>

a==b}

)

defmain(args:Array[String]):Unit={

valstrl="Aman,aplan,acanal:Panama"

valstr2="Hello,world!"

println(s"字符串,$strl'是回文吗？${isPalindrome(strl)}")

println(s"字符串,$str2'是回文吗?${isPalindrome(str2)}")

)

)

5.编写一个函数，接受一个整数列表作为参数，并返回该列表所有元素的和。

答：

objectSumOfList{

defsumOf