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试卷A卷
单选题(30道)
1.在Flink中,()是主要的编程语言
A.Python B.scala C.Java D.Shell
2.Flink很好地处理实时数据,并提供低延迟和高吞吐量的数据处理能力,是由于那个特性()
A.真正的流处理 B.强大的状态管理
C.良好的生态兼容性 D.易用性和高扩展性
3.对于Python开发人员,Flink提供了()可以使用Python进行Flink编程。()
A.PyTableAPI B.PyFlinkAPI C.PyFlink D.PyTable
4.()是Scala集合库中的一个重要类型,它是一个不可变的、有序的、可以容纳不同类型元素的容器。
A.Tuple B.List C.ListBuffer D.Reverse
5.Flink与Kafka整合时,如何确保在出现故障时能够恢复数据()
A.使用Zookeeper
B.使用HDFS
C.使用MySQL
D.使用Redis
6.()函数将一个集合中的每个元素应用一个返回集合的函数,并将结果扁平化为一个集合返回。
A.map B.flatMap C.filter D.reduce
7.在输出结果时,数据流的不同子流可能以不同的顺序到达下游算子或输出,因此输出结果的顺序可能会有所不同,但每个子任务的结果顺序始终()的。
A.固定的 B.不固定的 C.随机的 D.不随机的
8.在()中,作业会持续不断地接收数据流,并对其进行实时计算和转换,然后将结果输出到外部存储系统。
A.步骤处理 B.批处理 C.集中处理 D.流处理
9.在使用客户端提交Flink应用程序的代码时,客户端首先将其转换为作业图(),然后提交给作业管理器JobManager
A.JobManager B.FlinkManager C.JobGraph D.FlinkGraph
10.在流计算中,Flink优化策略():在节点之间传输数据时,优先选择与目标节点相邻的节点进行数据传输,避免数据在网络中传输,提高数据处理效率。
A.负载均衡优化 B.数据分区优化
C.网络通信优化 D.数据本地性优化
11.()分区可以保证相同的键值总是被分配到相同的分区中,因此可以用于按键值进行分组聚合操作。
A.范围分区 B.随机分区 C.哈希分区 D.广播分区
12.()系统能够根据负载变化自动增加或减少资源,以保持良好的性能和可靠性。
A.弹性伸缩 B.容错性 C.水平扩展 D.线性扩展
13.()转换算子对DataStream中的每个元素应用一个指定的函数,将其转换为零个或多个元素。
A.Map B.FlatMap C.Filter D.Reduce
14.()转换算子对DataStream中的每个元素应用一个指定的聚合函数,生成一个新的元素。
A.Map B.FlatMap C.Aggregations D.Reduce
15.()在Sink开始之前调用。可以在这个方法中进行一些初始化的操作,比如建立数据库连接、打开文件等
A.open() B.getRuntimeContext()
C.setRuntimeContext() D.close()
16.窗口计算的应用场景非常广泛,例如对数据流中的一段时间窗口内的数据进行聚合分析。常见的应用场景不包括:()
A.顺时计算 B.数据统计 C.风险控制 D.实时分析
17.水位线在Flink中不具有以下特性:()
A.触发 B.高效 C.推导 D.传递
18.()策略用于处理有界乱序事件的场景。也就是说,事件时间戳可能会乱序到达,但乱序程度有一个最大值。此策略会生成周期性水位线,其值为观察到的最大事件时间戳减去最大允许的乱序时间。
A.forMonotonousTimestamps
B.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()
C.forBoundedOutOfOrderness
D.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness
19.Flink与Kafka整合时,如何设置Kafka的分区数以保证数据的均衡处理()
A.Kafka分区数等于Flink的并行度
B.Kafka分区数大于Flink的并行度
C.Kafka分区数小于Flink的并行度
D.无需考虑Kafka分区数
20.()方法返回当前watermark的时间戳
A.currentProcessingTime() B.deleteEventTimeTimer(longtime)
C.deleteProcessingTimeTi
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