采用Flink流处理框架实时统计一个XDR中某类型数据每5分钟(按数据中的时间)产生的记录数,可以采用如下的哪个或者哪些Flink算子或者功能()。
A.TumblingEventTimeWindows
B.assignTimestampsAndWatermarks
C.window
D.keyBy
A.TumblingEventTimeWindows
B.assignTimestampsAndWatermarks
C.window
D.keyBy
第2题
A.SparkStreaming与Flink相比,时延更低
B.Flink流式处理引擎能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能
C.与FusionInghtHD中的Streaming相比,Flink具有更高的吞吐量
D.checkpoint实现了Fink的容错
第4题
A.Kafka作为高并发实时接入缓存,解决接入量的问题
B.Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase
C.HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力
D.Hive为海量历史数据提供实时分析能力
第5题
A.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架
B.作为并行分布式计算平台,Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术,能够高效地处理PB级数据
C.Hadoop只支持Java编程语言
D.Hadoop可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上,可以扩展到数以千计的计算机节点上
第6题
A.它运行在通用硬件上
B.它是Apache软件基金会(ASF)下的项目
C.它是最好的实时流式数据处理框架
D.Hadoop对数据的处理是有延迟的
第9题
A.在传统的数据处理流程中,存储的数据是旧的
B.在传统的数据处理流程中,需要用户主动发出查询来获取结果
C.传统的数据处理流程,需要先采集数据并存储在关系数据库等数据管理系统中
D.流计算的处理流程一般包含三个阶段:数据实时采集、数据批量计算、实时查询服务