云FlinkSQL工程師考試試卷與答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.FlinkSQL中用于過濾數據的關鍵字是（）A.SELECTB.WHEREC.GROUPBYD.ORDERBY2.以下哪種不是FlinkSQL支持的數據類型（）A.INTB.STRINGC.MAPD.CUSTOM3.FlinkSQL中窗口函數通常結合（）使用A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.JOIN4.要將兩張表按照某字段關聯，使用的關鍵字是（）A.UNIONB.JOINC.INTERSECTD.EXCEPT5.FlinkSQL中創(chuàng)建臨時視圖的語句是（）A.CREATEVIEWB.CREATETEMPVIEWC.CREATETABLED.CREATEFUNCTION6.聚合函數COUNT()統計的是（）A.某字段值的個數B.滿足條件的記錄數C.唯一值個數D.空值個數7.以下能實現去重功能的函數是（）A.SUMB.AVGC.DISTINCTD.MAX8.FlinkSQL中日期函數CURRENT_DATE返回的是（）A.當前時間戳B.當前日期C.當前月份D.當前年份9.若要對結果集排序，使用的關鍵字是（）A.GROUPBYB.SORTBYC.ORDERBYD.DISTRIBUTEBY10.在FlinkSQL中執(zhí)行INSERTINTO語句的作用是（）A.查詢數據B.修改數據C.插入數據D.刪除數據二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于FlinkSQL聚合函數的有（）A.SUMB.AVGC.MIND.COUNT2.FlinkSQL支持的連接類型有（）A.INNERJOINB.LEFTJOINC.RIGHTJOIND.FULLJOIN3.以下哪些是FlinkSQL中用于處理字符串的函數（）A.CONCATB.SUBSTRINGC.LENGTHD.TRIM4.下列關于FlinkSQL窗口操作正確的說法有（）A.支持滾動窗口B.支持滑動窗口C.支持會話窗口D.窗口大小固定不能變5.FlinkSQL中可以通過以下哪些方式創(chuàng)建表（）A.CREATETABLE語句B.DDL腳本C.基于外部系統連接器D.直接在內存創(chuàng)建6.以下哪些是FlinkSQL數據類型（）A.BOOLEANB.DECIMALC.ARRAYD.ROW7.在FlinkSQL中，以下哪些語句可以用于數據查詢（）A.SELECTB.SELECTDISTINCTC.SELECT...FROMD.SELECT...WHERE8.要對FlinkSQL結果集進行分組，可以使用（）A.GROUPBYB.PARTITIONBYC.CLUSTERBYD.DISTRIBUTEBY9.FlinkSQL支持的數據存儲系統有（）A.KafkaB.HBaseC.MySQLD.Elasticsearch10.以下屬于FlinkSQL時間屬性的有（）A.處理時間B.事件時間C.攝入時間D.系統時間三、判斷題（每題2分，共20分）1.FlinkSQL不支持在一個查詢中同時使用多個聚合函數。（）2.在FlinkSQL中，JOIN操作時兩張表必須有相同的字段名才能關聯。（）3.窗口函數只能在GROUPBY子句中使用。（）4.FlinkSQL中，使用DELETE語句可以刪除表中的數據。（）5.創(chuàng)建臨時視圖后，該視圖會一直存在直到Flink集群重啟。（）6.聚合函數SUM對空值字段也會進行統計計算。（）7.FlinkSQL支持對JSON格式數據的處理。（）8.ORDERBY關鍵字可以對查詢結果按照多個字段排序。（）9.在FlinkSQL中，數據類型不匹配不會影響查詢結果。（）10.FlinkSQL可以直接處理流數據和批數據。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述FlinkSQL中窗口函數和聚合函數的區(qū)別。答：聚合函數是對一組數據進行計算，返回單一值，如SUM、AVG等，通常結合GROUPBY使用。窗口函數則是在窗口范圍內對數據進行計算，每條記錄都會返回一個計算結果，不改變記錄行數，能在不分組情況下實現一些復雜統計，如排名等。2.說明FlinkSQL中如何創(chuàng)建一個基于Kafka數據源的表。答：使用CREATETABLE語句，指定表結構及Kafka相關連接器和屬性。例如：CREATETABLEkafka_table(idINT,nameSTRING)WITH('connector'='kafka','topic'='your_topic','properties.bootstrap.servers'='server:port','format'='json');3.描述FlinkSQL中如何實現數據去重。答：可以使用DISTINCT關鍵字。如SELECTDISTINCTcolumn1,column2FROMtable_name，它會返回指定字段組合的唯一記錄。也可結合聚合函數COUNT(DISTINCTcolumn)統計某字段唯一值個數等。4.簡述FlinkSQL中處理時間和事件時間的概念及應用場景。答：處理時間是數據被Flink算子處理的時間，依賴系統時鐘，簡單高效，適用于對實時性要求高且對數據準確性要求不苛刻場景。事件時間是數據實際發(fā)生的時間，通常需水印機制處理亂序數據，適用于需精確按事件發(fā)生順序處理數據的場景，如金融交易處理等。五、討論題（每題5分，共20分）1.在FlinkSQL中，如何優(yōu)化復雜查詢的性能？答：可從多方面優(yōu)化。合理設計表結構，減少不必要字段。使用合適的連接策略，如廣播連接、哈希連接。對大表進行分區(qū)和分桶。優(yōu)化窗口操作，避免過大窗口。利用索引提高查詢速度。同時，根據集群資源情況合理配置并行度，避免資源浪費和瓶頸。2.談談FlinkSQL在實時數據處理領域相較于其他技術的優(yōu)勢。答：FlinkSQL優(yōu)勢明顯。它支持流批一體處理，一套代碼可處理實時和離線數據。具有低延遲、高吞吐能力，能滿足實時性要求。窗口操作豐富，可靈活處理各種時間窗口數據。且與多種數據源和存儲系統無縫集成，生態(tài)豐富。語法簡單，降低開發(fā)門檻，提高開發(fā)效率。3.舉例說明FlinkSQL在實際項目中的應用場景及處理流程。答：比如電商實時數據分析。應用場景包括實時統計商品銷量、用戶活躍度等。處理流程：先通過連接器從Kafka等數據源讀取實時數據，創(chuàng)建表映射數據結構。用FlinkSQL進行數據清洗，去除無效數據。接著利用窗口函數和聚合函數進行統計分析，如按小時統計銷量。最后將結果寫入MySQL等存儲系統供展示和決策使用。4.如何確保FlinkSQL處理數據的準確性和一致性？答：對于準確性，利用水印機制處理事件時間數據，確保亂序數據正確處理。對聚合操作嚴格定義分組和計算邏輯。一致性方面，通過檢查點機制保證故障恢復后數據狀態(tài)一致。使用事務性連接器，如支持兩階段提交的Kafka連接器，確保數據寫入外部系統的原子性，