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大数据实时计算面试题Kafka,Storm,Flink考点分析
一、单选题（每题2分，共20题）
1.Kafka中，Producer发送消息时，默认的确认机制是什么？
A.acks=0
B.acks=1
C.acks=all
D.acks=none
答案：B
2.Kafka中，哪个组件负责从主题中读取数据并处理？
A.Producer
B.Consumer
C.Broker
D.Topic
答案：B
3.Storm中，哪个组件负责将数据分发给多个任务进行并行处理？
A.Bolt
B.Tuple
C.Spout
D.Nimbus
答案：A
4.Storm中，Spout的作用是什么？
A.从外部数据源读取数据
B.对数据进行聚合和过滤
C.将数据写入外部存储
D.调度任务执行
答案：A
5.Flink中，哪个组件负责维护状态？
A.Source
B.Sink
C.Operator
D.Checkpoint
答案：D
6.Flink中，事件时间与处理时间的区别是什么？
A.事件时间基于事件发生的时间，处理时间基于系统处理时间
B.事件时间基于系统处理时间，处理时间基于事件发生的时间
C.事件时间与处理时间没有区别
D.事件时间与处理时间都是基于系统时间
答案：A
7.Kafka中，如何防止数据重复消费？
A.使用幂等性Producer
B.使用事务性Consumer
C.增加Consumer组的数量
D.使用重试机制
答案：A
8.Storm中，如何实现数据的持久化？
A.Bolt的持久化配置
B.Spout的持久化配置
C.Storm配置文件中的stateful设置
D.以上都是
答案：D
9.Flink中，哪个算子支持Exactly-once语义？
A.Map
B.Reduce
C.Filter
D.Savepoint
答案：D
10.Kafka中，如何优化Consumer的读取性能？
A.增加Consumer的并行度
B.调整Consumer的批处理大小
C.使用高效的序列化框架
D.以上都是
答案：D
二、多选题（每题3分，共10题）
11.Kafka中，哪些组件可以用于数据的高可用性？
A.Broker
B.Zookeeper
C.KafkaController
D.KafkaClient
答案：A,B,C
12.Storm中，哪些组件可以用于数据的容错处理？
A.Bolt
B.Spout
C.Nimbus
D.Supervisor
答案：A,B,C,D
13.Flink中，哪些算子支持状态管理？
A.Map
B.Reduce
C.Window
D.Filter
答案：A,B,C
14.Kafka中，哪些参数可以用于优化消息的传输性能？
A.Broker的内存配置
B.Consumer的批处理大小
C.Producer的缓冲区大小
D.Topic的分区数量
答案：A,B,C,D
15.Storm中，哪些组件可以用于数据的并行处理？
A.Bolt
B.Spout
C.Worker
D.Nimbus
答案：A,B,C
16.Flink中，哪些机制可以用于数据的容错处理？
A.Checkpoint
B.Savepoint
C.Punctuation
D.Acknowledgement
答案：A,B,C
17.Kafka中，哪些组件可以用于数据的持久化？
A.Broker
B.Zookeeper
C.KafkaController
D.LogSegment
答案：A,B,D
18.Storm中，哪些组件可以用于数据的持久化？
A.Bolt
B.Spout
C.Nimbus
D.Storm配置文件
答案：A,B,C
19.Flink中，哪些算子支持事件时间处理？
A.Map
B.Reduce
C.Window
D.Filter
答案：A,B,C,D
20.Kafka中，哪些组件可以用于数据的分区管理？
A.Topic
B.Broker
C.Partition
D.ConsumerGroup
答案：A,C,D
三、简答题（每题5分，共5题）
21.简述Kafka中Producer的acks参数的作用。
答案：Kafka的Producer可以通过acks参数控制消息的确认机制。acks=0表示Producer不等待Broker的任何确认；acks=1表示Producer等待Broker收到消息的确认；acks=all表示Producer等待所有ISR（In-SyncReplicas）都收到消息的确认。
22.简述Storm中Spout的作用及其类型。
答案：Storm中，Spout负
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