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实时数据开发技术考试题SparkFlink

一、单选题（每题2分，共20题）

1.在Spark中，以下哪个组件主要用于实时数据处理？

A.SparkCore

B.SparkSQL

C.SparkStreaming

D.MLlib

2.Flink的检查点（Checkpoint）主要用于什么目的？

A.数据备份

B.状态恢复

C.并行计算优化

D.内存管理

3.以下哪个是Flink的窗口类型，适用于滑动窗口？

A.TumblingWindow

B.SlidingWindow

C.SessionWindow

D.GlobalWindow

4.SparkStreaming中，哪个方法用于接收数据流？

A.`readStream()`

B.`writeStream()`

C.`processStream()`

D.`fetchStream()`

5.Flink中的“事件时间”和“处理时间”有什么区别？

A.事件时间基于事件发生时间，处理时间基于系统时间

B.事件时间用于批处理，处理时间用于流处理

C.事件时间有乱序，处理时间无乱序

D.两者无区别

6.在Spark中，以下哪个操作符用于窗口函数？

A.`groupBy()`

B.`window()`

C.`reduceByKey()`

D.`mapPartitions()`

7.Flink的“状态管理”主要依赖哪个组件？

A.Checkpoint

B.Savepoint

C.StateBackend

D.OperatorChaining

8.SparkStreaming中的“DStream”是什么？

A.数据流

B.数据帧

C.数据表

D.数据集

9.Flink中的“时间属性”如何定义？

A.通过`Watermark`

B.通过`TimestampAssigner`

C.通过`EventTime`

D.以上都是

10.在Spark中，哪个模式适用于动态扩容和缩容？

A.单机模式

B.YARN模式

C.standalone模式

D.Kubernetes模式

二、多选题（每题3分，共10题）

1.Flink的“状态后端”有哪些类型？

A.MemoryStateBackend

B.FsStateBackend

C.RocksDBStateBackend

D.RocksDBClusterStateBackend

2.SparkStreaming的“直接方式”有哪些优点？

A.性能更高

B.支持自定义接收器

C.需要手动管理缓冲区

D.支持高吞吐量

3.Flink的“事件时间”如何处理乱序数据？

A.通过Watermark

B.通过TimestampAssigner

C.通过窗口函数

D.通过状态管理

4.SparkStreaming中的“批处理间隔”如何设置？

A.`batchDuration`

B.`checkpointInterval`

C.`inputDf`

D.`outputDf`

5.Flink的“侧输出流”有什么作用？

A.处理异常数据

B.提高吞吐量

C.分离非关键路径

D.优化资源利用率

6.Spark中的“DataFrame”和“Dataset”有什么区别？

A.DataFrame支持SQL查询，Dataset不支持

B.Dataset编译时类型安全，DataFrame不安全

C.DataFrame是静态数据，Dataset是动态数据

D.两者无区别

7.Flink中的“窗口函数”有哪些类型？

A.TumblingWindow

B.SlidingWindow

C.SessionWindow

D.GlobalWindow

8.SparkStreaming的“接收器”有哪些类型？

A.KafkaReceiver

B.TCPReceiver

C.FileReceiver

D.CustomReceiver

9.Flink的“状态管理”有哪些策略？

A.At-Least-Once

B.Exactly-Once

C.At-Most-Once

D.Partial-Once

10.Spark中的“动态分区”有什么作用？

A.自动调整分区数

B.支持实时扩容

C.提高数据倾斜处理能力

D.优化数据本地性

三、简答题（每题5分，共5题）

1.简述SparkStreaming和Flink在状态管理方面的区别。

2.解释Flink中的“Watermark”是什么，如何处理事件时间乱序？

3.描述Spark