Flink实时大数据处理技术试卷B-参考答案.doc

试卷B卷-参考答案

单选题(30道)

1-5ACDAA

6-10CDDDC

11-15CDCAD

16-20ADCDA

21-25AADBC

26-30ABBBB

多选题（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

填空题（20道）

数据层速度层批处理层

分布式

分布式

不可变

Set

键值对

函数式编程

setParallelism()

JobManagerTaskManager

单作业模式

有界数据集（bounded）

readTextFile

ReduceFunctionAggregateFunctionProcessWindowFunction

ProcessFunction

高性能

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）

特质（Trait）

上下界

流处理

可重用性

判断题（20道）

1.√ 2.√ 3.√ 4.× 5.× 6.√ 7.√ 8.× 9.× 10.× 11.√ 12.√ 13.× 14.√ 15.× 16.√ 17.× 18.× 19.√ 20.√

简答题（10道）

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支持每秒数百万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。

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。

简述Scala集合体系结构可以分为三个层次。

答：

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和通用接口。

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。

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。

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。

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。

简述高可用服务。

答：

Flink的JobManager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。

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，增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。

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