試卷B卷-參考答案單選題(30道)1-5ACDAA6-10CDDDC11-15CDCAD16-20ADCDA21-25AADBC26-30ABBBB多選題（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填空題（20道）數(shù)據(jù)層速度層批處理層 分布式 分布式 不可變 Set鍵值對函數(shù)式編程 setParallelism()JobManagerTaskManager 單作業(yè)模式 有界數(shù)據(jù)集（bounded）readTextFileReduceFunctionAggregateFunctionProcessWindowFunctionProcessFunction高性能 隨機數(shù)據(jù)生成器（RandomSource） 周期性數(shù)據(jù)生成器（SequenceSource） 有界數(shù)據(jù)生成器（CollectionSource）特質(zhì)（Trait） 上下界 流處理可重用性判斷題（20道）1.√ 2.√ 3.√ 4.× 5.× 6.√ 7.√ 8.× 9.× 10.× 11.√ 12.√ 13.× 14.√ 15.× 16.√ 17.× 18.× 19.√ 20.√簡答題（10道）簡述Kafka具有的特點。答：1）分布式：Kafka可以在多個節(jié)點上運行，數(shù)據(jù)可以分布式存儲，同時具備水平擴展能力。2）高吞吐量：Kafka支持每秒數(shù)百萬條消息的高吞吐量處理。3）持久化：Kafka中的消息可以持久化存儲，并且支持?jǐn)?shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)復(fù)制。4）可靠性：Kafka在數(shù)據(jù)傳輸過程中會進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗和復(fù)制，以確保數(shù)據(jù)不會丟失。5）可擴展性：Kafka支持多個消費者和多個生產(chǎn)者，同時也支持水平擴展。6）靈活性：Kafka支持多種數(shù)據(jù)格式和編碼方式，可以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。簡述傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)庫相比，F(xiàn)linkML具有的優(yōu)點。答：1）支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的機器學(xué)習(xí)，通過Flink的分布式計算能力，可以處理PB級別的數(shù)據(jù)集。2）支持在線學(xué)習(xí)模式，能夠?qū)崟r對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。3）具有與Flink本身集成的優(yōu)點，可以方便地與Flink的數(shù)據(jù)流處理模塊結(jié)合使用，實現(xiàn)更加高效的機器學(xué)習(xí)流水線。簡述Scala集合體系結(jié)構(gòu)可以分為三個層次。答：頂層：集合的最頂層是scala.collection包，該包中定義了所有集合相關(guān)的基礎(chǔ)特性和通用接口。中層：集合的中層包括scala.collection.immutable和scala.collection.mutable兩個包。immutable包中定義了不可變集合類型，而mutable包中定義了可變集合類型。底層：集合的底層是scala.collection.mutable和scala.collection.immutable包中的具體集合類實現(xiàn)。簡述高階函數(shù)的應(yīng)用場景。答：1）函數(shù)組合：將多個函數(shù)組合成一個新函數(shù)，實現(xiàn)函數(shù)復(fù)用和代碼簡潔化。2）回調(diào)函數(shù)：將函數(shù)作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，以實現(xiàn)回調(diào)機制。3）函數(shù)柯里化：將接收多個參數(shù)的函數(shù)轉(zhuǎn)化為接收一個參數(shù)的函數(shù)序列，以實現(xiàn)函數(shù)的分步傳遞和復(fù)用。4）控制抽象：將函數(shù)作為參數(shù)傳遞給高階函數(shù)，以實現(xiàn)控制程序流程和代碼抽象化。簡述隱式方法。答：隱式方法（implicitmethods）是指在函數(shù)或方法調(diào)用時，如果該調(diào)用無法通過編譯，編譯器會在當(dāng)前作用域內(nèi)尋找隱式方法來嘗試完成調(diào)用。隱式方法通常用于增強類型轉(zhuǎn)換、為函數(shù)提供額外的參數(shù)或者為函數(shù)提供缺失的參數(shù)等場景。簡述高可用服務(wù)。答：Flink的JobManager可以在高可用性模式下運行，允許Flink從JobManager故障中恢復(fù)。為了更快地進(jìn)行故障切換，可以啟動多個備用JobManager作為備份。簡述增量計算。答：流式計算模型通常采用增量計算的方式進(jìn)行計算。增量計算是指在不斷輸入新的數(shù)據(jù)時，不斷更新計算結(jié)果的過程。相比于批量計算，增量計算可以更快地響應(yīng)新數(shù)據(jù)的到來，在不重新計算全部數(shù)據(jù)的情況下，通過對新數(shù)據(jù)的處理，更新先前計算結(jié)果的過程。它在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛的應(yīng)用，可以有效地減少計算量和計算時間。簡述常見的Flink算子。答：1）Map：對數(shù)據(jù)流中的每個事件應(yīng)用函數(shù)，生成一個新的事件。2）Filter：通過使用給定的函數(shù)，從數(shù)據(jù)流中選擇所需的事件。3）Reduce：對數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，以生成一個更小的數(shù)據(jù)集。4）Window：通過對數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，在給定的時間窗口內(nèi)對事件進(jìn)行聚合和處理。5）KeyBy：對數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組，并按照給定的鍵對事件進(jìn)行分組。Aggregate：對數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行分組和聚合，生成一個更小的數(shù)據(jù)集。簡述riggerResult枚舉類型。答：CONTINUE：觸發(fā)器繼續(xù)等待更多數(shù)據(jù)。FIRE：觸發(fā)器觸發(fā)窗口計算，并清除窗口狀態(tài)。PURGE：觸發(fā)器清除窗口狀態(tài)，但不觸發(fā)窗口計算。FIRE_AND_PURGE：觸發(fā)器觸發(fā)窗口計算，并清除窗口狀態(tài)。簡述KeyedProcessFunction。答：KeyedProcessFunction是ProcessFunction的一個擴展，它在ProcessFunction的基礎(chǔ)上提供了對鍵控狀態(tài)的訪問和操作，并且允許在定時器回調(diào)時訪問事件的鍵值。KeyedProcessFunction主要用于實現(xiàn)需要對鍵控狀態(tài)進(jìn)行操作的應(yīng)用場景，例如對每個key維護(hù)一個計數(shù)器或者對每個key維護(hù)一個時間窗口等。編碼題（5道）Cat類重寫了Animal類中的sound()方法，將其實現(xiàn)改為返回"m-eow"，而不是"animalsound"。當(dāng)我們通過Cat類創(chuàng)建對象并調(diào)用sound()方法時，會輸出"meow"。答：classAnimal{defsound():String="animalsound"}classCatextendsAnimal{overridedefsound():String="meow"}valanimal:Animal=newAnimal()println(animal.sound())//輸出:"animalsound"valcat:Animal=newCat()println(cat.sound())//輸出:"meow"定義一個繼承自RichMapFunction的自定義Map函數(shù)類MapFunctionWithIndex，該類中的map方法將輸入數(shù)據(jù)加上一個任務(wù)編號。其中任務(wù)編號是在open方法中通過getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtask獲取的。在open方法中，我們將任務(wù)編號打印出來，以便于調(diào)試和查看。答：classMapFunctionWithIndexextendsRichMapFunction[String,String]{privatevartaskNumber=0overridedefopen(parameters:Configuration):Unit={taskNumber=getRuntimeContext.getIndexOfThisSubtaskprintln(s"Task$taskNumberisstarting...")}overridedefmap(input:String):String={s"Task$taskNumber:$input"}}objectRichFunctionExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalstream=env.fromElements("a","b","c")valresult=stream.map(newMapFunctionWithIndex)result.print()env.execute("RichFunctionExample")}}編寫一個Scala函數(shù)，接受一個整數(shù)列表作為參數(shù)，將列表中的每個元素乘以2，然后返回結(jié)果列表中大于10的元素。答：objectMultiplyAndFilter{defmultiplyAndFilter(numbers:List[Int]):List[Int]={numbers.map(_*2).filter(_>10)}defmain(args:Array[String]):Unit={valnumbers=List(1,2,3,4,5,6)valresult=multiplyAndFilter(numbers)println(result)}}編寫一個函數(shù)，接受一個字符串作為參數(shù)，并判斷該字符串是否是回文。答：objectPalindromeChecker{ defisPalindrome(str:String):Boolean={ valcleanedStr=str.replaceAll("[^\\w]","").toLowerCase cleanedStr.zip(cleanedStr.reverse).forall{case(a,b)=>a==b} } defmain(args:Array[String]):Unit={ valstr1="Aman,aplan,acanal:Panama" valstr2="Hello,world!" println(s"字符串'$str1'是回文嗎?${isPalindrome(str1)}") println(s"字符串'$str2'是回文嗎?${isPalindrome(str2)}") }} 編寫一個函數(shù)，接受一個整數(shù)列表作為參數(shù)，并返回該列表所有元素的和。答：objectSumOfList