Flink實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 試卷及答案 試卷A

試卷A卷單選題(30道)1.在Flink中，()是主要的編程語言A.Python B.scala C.Java D.Shell2.Flink很好地處理實時數(shù)據(jù)，并提供低延遲和高吞吐量的數(shù)據(jù)處理能力,是由于那個特性()A.真正的流處理 B.強大的狀態(tài)管理 C.良好的生態(tài)兼容性 D.易用性和高擴展性3.對于Python開發(fā)人員，F(xiàn)link提供了()可以使用Python進行Flink編程。()A.PyTableAPI B.PyFlinkAPI C.PyFlink D.PyTable4.()是Scala集合庫中的一個重要類型，它是一個不可變的、有序的、可以容納不同類型元素的容器。A.Tuple B.List C.ListBuffer D.Reverse5.Flink與Kafka整合時，如何確保在出現(xiàn)故障時能夠恢復數(shù)據(jù)()A.使用ZookeeperB.使用HDFSC.使用MySQLD.使用Redis6.()函數(shù)將一個集合中的每個元素應(yīng)用一個返回集合的函數(shù)，并將結(jié)果扁平化為一個集合返回。A.map B.flatMap C.filter D.reduce7.在輸出結(jié)果時，數(shù)據(jù)流的不同子流可能以不同的順序到達下游算子或輸出，因此輸出結(jié)果的順序可能會有所不同，但每個子任務(wù)的結(jié)果順序始終()的。A.固定的 B.不固定的 C.隨機的 D.不隨機的8.在()中，作業(yè)會持續(xù)不斷地接收數(shù)據(jù)流，并對其進行實時計算和轉(zhuǎn)換，然后將結(jié)果輸出到外部存儲系統(tǒng)。A.步驟處理 B.批處理 C.集中處理 D.流處理9.在使用客戶端提交Flink應(yīng)用程序的代碼時，客戶端首先將其轉(zhuǎn)換為作業(yè)圖()，然后提交給作業(yè)管理器JobManagerA.JobManager B.FlinkManager C.JobGraph D.FlinkGraph10.在流計算中，F(xiàn)link優(yōu)化策略():在節(jié)點之間傳輸數(shù)據(jù)時，優(yōu)先選擇與目標節(jié)點相鄰的節(jié)點進行數(shù)據(jù)傳輸，避免數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，提高數(shù)據(jù)處理效率。A.負載均衡優(yōu)化 B.數(shù)據(jù)分區(qū)優(yōu)化 C.網(wǎng)絡(luò)通信優(yōu)化 D.數(shù)據(jù)本地性優(yōu)化11.()分區(qū)可以保證相同的鍵值總是被分配到相同的分區(qū)中，因此可以用于按鍵值進行分組聚合操作。A.范圍分區(qū) B.隨機分區(qū) C.哈希分區(qū) D.廣播分區(qū)12.()系統(tǒng)能夠根據(jù)負載變化自動增加或減少資源，以保持良好的性能和可靠性。A.彈性伸縮 B.容錯性 C.水平擴展 D.線性擴展13.()轉(zhuǎn)換算子對DataStream中的每個元素應(yīng)用一個指定的函數(shù)，將其轉(zhuǎn)換為零個或多個元素。A.Map B.FlatMap C.Filter D.Reduce14.()轉(zhuǎn)換算子對DataStream中的每個元素應(yīng)用一個指定的聚合函數(shù)，生成一個新的元素。A.Map B.FlatMap C.Aggregations D.Reduce15.()在Sink開始之前調(diào)用?？梢栽谶@個方法中進行一些初始化的操作，比如建立數(shù)據(jù)庫連接、打開文件等A.open() B.getRuntimeContext() C.setRuntimeContext() D.close()16.窗口計算的應(yīng)用場景非常廣泛，例如對數(shù)據(jù)流中的一段時間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進行聚合分析。常見的應(yīng)用場景不包括：()A.順時計算 B.數(shù)據(jù)統(tǒng)計 C.風險控制 D.實時分析17.水位線在Flink中不具有以下特性：()A.觸發(fā) B.高效 C.推導 D.傳遞18.()策略用于處理有界亂序事件的場景。也就是說，事件時間戳可能會亂序到達，但亂序程度有一個最大值。此策略會生成周期性水位線，其值為觀察到的最大事件時間戳減去最大允許的亂序時間。A.forMonotonousTimestampsB.WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()C.forBoundedOutOfOrdernessD.WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness19.Flink與Kafka整合時，如何設(shè)置Kafka的分區(qū)數(shù)以保證數(shù)據(jù)的均衡處理()A.Kafka分區(qū)數(shù)等于Flink的并行度B.Kafka分區(qū)數(shù)大于Flink的并行度C.Kafka分區(qū)數(shù)小于Flink的并行度D.無需考慮Kafka分區(qū)數(shù)20.()方法返回當前watermark的時間戳A.currentProcessingTime() B.deleteEventTimeTimer(longtime)C.deleteProcessingTimeTimer(longtime) D.currentWatermark()21.（D）多將兩個數(shù)據(jù)流按key連接，然后對每個流進行flatMap操作，最后將兩個流合并A.WindowJoin B.IntervalJoin C.Connect/CoMap D.Connect/CoFlatMap22.()多個算子之間可以共享某個key對應(yīng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和狀態(tài)復用A.事件聚合 B.狀態(tài)分離 C.狀態(tài)共享 D有狀態(tài)的流處理23.使用SQL相較于TableAPI沒有以下優(yōu)勢()A.SQL語言不是標準的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查詢語言，很多開發(fā)者都已經(jīng)熟悉和掌握，使用SQL開發(fā)Flink程序可以讓開發(fā)者更加方便快捷地進行數(shù)據(jù)分析和處理，降低學習和使用成本。B.SQL可以快速完成簡單的數(shù)據(jù)分析和查詢?nèi)蝿?wù)，使得開發(fā)人員可以快速迭代和開發(fā)新的功能和業(yè)務(wù)需求，提高開發(fā)效率。C.SQL提供了豐富的內(nèi)置函數(shù)、聚合函數(shù)和窗口函數(shù)，使得處理數(shù)據(jù)更加靈活和便捷。例如，F(xiàn)link提供了大量的時間函數(shù)、數(shù)學函數(shù)和字符串函數(shù)等，能夠滿足不同的數(shù)據(jù)處理需求。D.SQL抽象了查詢細節(jié)，使得程序員不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的物理存儲和操作細節(jié)，從而降低程序員的開發(fā)難度和錯誤率，提高了程序的可維護性和可擴展性。24.在TableAPI中，以下哪個方法用于定義一個新表()A.createTable() B.defineTable()C.addTable() D.newTable()25.在使用TableAPI時，以下哪個操作符用于過濾記錄？()A.filter() B.select()C.groupBy() D.order()26.Flink如何確定Kafka消息的讀取順序()A.按消息ID順序讀取B.按消息時間戳順序讀取C.按Kafka分區(qū)順序讀取D.隨機讀取27.Flink處理Kafka中的延遲數(shù)據(jù)（亂序數(shù)據(jù)）時，通常會使用哪種機制()A.延遲隊列B.延遲處理C.水印(Watermark)機制D.分布式鎖28.Flink的Kafka連接器（Connector）支持哪些類型的Kafka消息格式()A.僅支持文本格式B.僅支持二進制格式C.支持多種格式，如JSON、AVRO等D.不支持任何格式29.Flink在整合Kafka時，如何保證數(shù)據(jù)的一致性()A.通過Kafka的分區(qū)機制B.通過Flink的檢查點(Checkpoint)機制C.通過分布式鎖D.無法保證30.ApacheFlink是()A.一個用于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)B.一個開源的流處理框架C.一個專注于機器學習的工具D.一個用于網(wǎng)絡(luò)安全的軟件多選題（20道）Flink是一款()的流處理框架。A.高性能B.分布式C.高效率D.開源的Flink作為目前最新的流處理框架，它的創(chuàng)新性和技術(shù)優(yōu)勢主要包括()。A.真正的流處理B.強大的狀態(tài)管理C.良好的生態(tài)兼容性D.精確的事件時間處理Flink可以處理()。A.大規(guī)模的數(shù)據(jù)集B.低延遲的數(shù)據(jù)處理能力C.多類別的數(shù)據(jù)D.提供高吞吐量Flink采用分層的架構(gòu)有()。A.API層B.物理部署層C.Runtime核心層D.Libraries層Runtime核心層包括以下()。A.數(shù)據(jù)緩沖區(qū)B.任務(wù)調(diào)度器C.運行時優(yōu)化器D.JobManagerLambda架構(gòu)的主要組成部分包括()。A.數(shù)據(jù)層B.速度層C.批處理層D.物理層YARN的核心是()。A.ResourceManagerB.NodeManagerC.MapReduceD.TaskManager在Flink的YARN模式中，可以以()方式啟動Flink集群。A.交互模式B.單作業(yè)模式C.會話模式D.應(yīng)用模式Hadoop的安裝部署的模式有()。A.本地模式B.半分布模式C.偽分布模式D.全分布模式數(shù)據(jù)流的特點()。A.連續(xù)性B.實時性C.可變性D.高并發(fā)數(shù)據(jù)流的來源和采集分為()。A.推送方式B.拉取方式C.日志采集方式D.獲取方式主流的數(shù)據(jù)采集工具包括()。A.KafkaB.LogstashC.FlumeD.Fluentd以下()是流處理的容錯機制。A.交互機制B.檢查點機制C.重啟策略D.故障恢復機制Flink有()策略。A.算子鏈合并B.狀態(tài)后端優(yōu)化C.負載均衡優(yōu)化D.并行化計算優(yōu)化Flink程序每個程序都包含()基本操作。A.獲取執(zhí)行環(huán)境B.加載/創(chuàng)建初始數(shù)據(jù)C.指定數(shù)據(jù)相關(guān)的轉(zhuǎn)換D.指定計算結(jié)果的存儲位置根據(jù)分塊規(guī)則的不同，可以將窗口分為()。A.時間窗口B.計數(shù)窗口C.類型窗口D.數(shù)據(jù)窗口窗口計算的應(yīng)用場景包括()。A.實時記錄B.實時計算C.數(shù)據(jù)統(tǒng)計D.風險控制在流計算中，數(shù)據(jù)亂序通常是由于()原因引起的。A.數(shù)據(jù)源混亂B.網(wǎng)絡(luò)延遲C.消息傳輸中斷D.大量數(shù)據(jù)的并行處理水位線在Flink中具有()特性。A.推進B.延遲C.推后D.傳遞ProcessFunction主要應(yīng)用于()場景。A.定時器B.事件處理C.狀態(tài)管理D.側(cè)輸出流填空題（20道）Flink是一款高性能、_____、開源的流處理框架，它能夠高效地處理無界和有界數(shù)據(jù)流。Runtime核心層是Flink運行時的核心組件，包括TaskManager、JobManager、_____、任務(wù)調(diào)度器、運行時優(yōu)化器等。Scala的語法結(jié)構(gòu)源自于Java和_____語言，它旨在融合面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的最佳特性，以提高程序的可讀性、靈活性和擴展性。Scala支持If-else、While、Do-while、For、_____流程控制語句。Scala編譯器將Scala代碼編譯成Java字節(jié)碼，然后在_____上運行，因此Scala也可以利用JVM的成熟性和穩(wěn)定性，以及Java生態(tài)系統(tǒng)中的豐富資源和庫。_____是指一個函數(shù)與其相關(guān)的引用環(huán)境組合而成的實體。方法重寫（MethodOverriding）是指子類重新定義父類中已有的方法，以便覆蓋父類中的方法。在Scala中，方法重寫需要使用____關(guān)鍵字。YARN將集群資源劃分為多個容器（Container），每個容器包含一定數(shù)量的內(nèi)存、_____和磁盤等資源。全分布模式，完全分布模式的守護進程運行在由多臺主機搭建的集群上，是真正的生產(chǎn)環(huán)境。在所有的主機上安裝JDK和Hadoop，組成_____的網(wǎng)絡(luò)。Flink的YARN單作業(yè)模式是一種_____，用于運行一次性的Flink應(yīng)用程序。在此模式下，F(xiàn)link作業(yè)管理器（JobManager）和Flink任務(wù)管理器（TaskManager）會被啟動，并在應(yīng)用程序執(zhí)行完畢后關(guān)閉，執(zhí)行命令提交作業(yè)。Flink為各種場景提供了不同的運行模式，主要有_____、單作業(yè)模式（Per-JobMode）、應(yīng)用模式（ApplicationMode）三種。Flink的_____模式是Flink最簡單的部署模式，所需要的所有Flink組件，都只是操作系統(tǒng)上運行的一個JVM進程，獨立模式是獨立運行的，不依賴任何外部的資源管理平臺。相比于鍵控狀態(tài)，算子狀態(tài)目前支持的存儲類型只有以下_____、UnionListState、BroadcastState三種。在Flink中，根據(jù)生命周期的不同可以將表分為_____和永久表。FlinkSQL支持多種DDL（DataDefinitionLanguage）語句，用于定義和管理表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、視圖等，可以使用TableEnvironment中的_____方法執(zhí)行CREATE語句。在Scala中，函數(shù)可以作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，而在一個函數(shù)中聲明/定義其他函數(shù)可以提高代碼的_____和_____，同時也可以方便地進行參數(shù)的傳遞和共享變量的訪問。在Scala中，沒有靜態(tài)屬性和靜態(tài)方法的概念，但是可以通過_____來實現(xiàn)類似靜態(tài)屬性和靜態(tài)方法的功能。_____是Flink中的一個轉(zhuǎn)換算子，它的作用是將輸入的DataStream按照指定的key進行分區(qū)，生成一個KeyedStream。SinkFunction是Flink中用于將數(shù)據(jù)發(fā)送到外部系統(tǒng)（如Kafka、MySQL等）的核心接口，自定義Sink需要實現(xiàn)它的_____方法，用于實現(xiàn)每個數(shù)據(jù)元素的具體寫入操作。____是nc命令的一種常用方式，它可以創(chuàng)建一個持續(xù)監(jiān)聽的TCP服務(wù)器，等待客戶端連接。判斷題（20道）Flink能夠高效地處理無界和有界數(shù)據(jù)流。Flink具有良好的生態(tài)兼容性，可以與其他開源項目和平臺進行集成。Flink的TimeWindow操作只能在KeyedStreams上使用。事件驅(qū)動型應(yīng)用是一種具有狀態(tài)的應(yīng)用，它只能從一個或多個事件流中提取數(shù)據(jù)事件驅(qū)動型應(yīng)用無須查詢遠程數(shù)據(jù)庫。Flink是一個流處理和批處理框架，它基于Java和Scala編寫。Flink的checkpointing機制主要用于容錯和狀態(tài)恢復，但不能保證端到端的精確一次處理語義。Flink的并行度是全局設(shè)置的，一旦設(shè)置后無法更改。Flink的攝入時間是指事件被Flink系統(tǒng)接收并處理的時間。Flink中的watermark可以精確地指示流中所有事件都已到達的時間點。Flink的集群管理使用了Master-Slave架構(gòu)，其中JobManager是Master節(jié)點。Flink的默認資源調(diào)度策略是全局調(diào)度，即所有的TaskManager上的任務(wù)槽都是共享的。Flink的Checkpointing是精確一次處理語義的基石。Flink的容錯機制可以確保在出現(xiàn)故障時，數(shù)據(jù)不會丟失。Flink的默認資源調(diào)度策略是全局調(diào)度，即所有的TaskManager上的任務(wù)槽都是共享的。Flink的容錯機制是基于分布式快照技術(shù)的。Flink的并行度決定了數(shù)據(jù)流中操作的并行執(zhí)行程度。FsStateBackend將狀態(tài)存儲在文件系統(tǒng)中，因此具有更好的容錯能力。Flink的網(wǎng)絡(luò)傳輸層負責TaskManager之間的數(shù)據(jù)傳輸。Flink的內(nèi)存管理不支持動態(tài)調(diào)整，因此需要在作業(yè)啟動前進行精細的配置。簡答題（10道）簡述簡述Flink和SparkStreaming主要的區(qū)別。簡述Scala的函數(shù)式編程。簡述匿名函數(shù)的應(yīng)用場景。簡述繼承的應(yīng)用場景。簡述伴生類和伴生對象的特點。簡述TaskManager執(zhí)行任務(wù)過程。簡述shuffle的含義。簡述用戶行為實時分析。簡述除了SECOND時間單位以外，F(xiàn)link還支持的常用時間單位。簡述ZooKeeper。編碼題（5道）用scala語言編寫出9*9乘法表。Animal類是父類，Dog類是子類，Dog類繼承了Animal類的屬性和方法，并重寫了eat()方法，還定義了自己的bark()方法。我們創(chuàng)建了Animal和Dog對象，并分別調(diào)用了它們的方法。 編寫一個Scala程序，使用集合的map、filter和reduce方法處理一個整數(shù)列表，并計算列表中所有偶數(shù)的平方和。編寫一個Scala高階函數(shù)，它接受一個整數(shù)列表和一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)用于過濾列表中的偶數(shù)。編寫一個Scala函數(shù)，接受一個字符串和一個分隔符作為參數(shù)，然后返回字符串被分隔符分割后的子字符串列表。試卷A卷-參考答案單選題(30道)1-5CABAA6-10BADAD11-15CABCA16-20ABCAD21-25DCAAA26-30CCCBB多選題（20道）1.ABD 2.ABCD 3.ABD 4.BC 5.ABCD 6.ABC 7.AB 8.BCD 9.ACD 10.ABCD 11.ABC 12.ABCD 13.BCD 14.ABCD 15.ABCD 16.AB 17.BCD 18.BCD 19.ABD 20.ABCD填空題（20道）1.分布式 2. 數(shù)據(jù)緩沖區(qū) 3.ML 4.Match-case 5.JVM 6.閉包（closure） 7.override 8. CPU 9.相互連通 10.臨時模式 11.會話模式（SessionMode） 12.Standalone 13.ListState 14.臨時表 15.executeSql() 16.可讀性、可維護性 17.伴生對象 18.keyBy 19.invoke() 20.nc-lk_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Flink和SparkStreaming主要的區(qū)別。答：1）數(shù)據(jù)處理方式不同：Flink的核心是基于事件驅(qū)動的流處理引擎，而SparkStreaming是基于離線批處理框架Spark的微批處理實現(xiàn)的。Flink能夠以毫秒級的延遲處理事件，而SparkStreaming的處理延遲通常為數(shù)秒至數(shù)十秒。2）系統(tǒng)架構(gòu)不同：Flink采用分布式數(shù)據(jù)流處理模型，基于自有的分布式快照機制實現(xiàn)容錯，支持對有界和無界數(shù)據(jù)的處理，而SparkStreaming則基于微批處理實現(xiàn)，需要引入ApacheHadoop或ApacheMesos等分布式調(diào)度器來進行任務(wù)調(diào)度和資源管理。3）內(nèi)存管理方式不同：Flink使用基于JVM的內(nèi)存管理方式，通過對數(shù)據(jù)進行本地化管理來減少數(shù)據(jù)的序列化和反序列化過程，提高數(shù)據(jù)處理速度和減少內(nèi)存使用量。而SparkStreaming則使用了內(nèi)存抽象和彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）來處理數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的管理和處理仍然需要序列化和反序列化過程。簡述Scala的函數(shù)式編程。答：Scala的函數(shù)式編程指的是一種編程范式，它強調(diào)函數(shù)的重要性和使用不可變值來構(gòu)建應(yīng)用程序。在函數(shù)式編程中，函數(shù)被視為一等公民（first-classcitizens），可以像其他數(shù)據(jù)類型一樣被操作和傳遞。函數(shù)式編程遵循一些核心原則，如不可變性、無副作用、引用透明等，這些原則都旨在保證代碼的可讀性、可維護性、可擴展性和可重用性。簡述匿名函數(shù)的應(yīng)用場景。答：作為高階函數(shù)的參數(shù)：可以將匿名函數(shù)作為高階函數(shù)的參數(shù)，用于對集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行遍歷、過濾、映射等操作。簡化代碼：可以使用匿名函數(shù)代替一些簡單的函數(shù)，從而減少代碼量，提高代碼的可讀性。簡述繼承的應(yīng)用場景。答：1）對于一些具有相似特征的類，可以將它們共有的屬性和方法放在一個父類中，子類只需要繼承父類即可，避免了代碼冗余。2）子類可以在父類的基礎(chǔ)上進行擴展和修改，實現(xiàn)更復雜的功能。3）繼承還可以實現(xiàn)多態(tài)，子類對象可以作為父類對象來使用，這樣可以提高代碼的靈活性和可擴展性。簡述伴生類和伴生對象的特點。答：伴生類是普通的類，可以有自己的成員屬性和方法，實例化出對象。伴生對象中的成員都是靜態(tài)的，可以直接使用，不需要創(chuàng)建對象。它是類的一個實例，也可以實現(xiàn)一些功能。伴生類和伴生對象的名稱必須相同，它們之間的關(guān)系是通過object關(guān)鍵字來建立的。簡述TaskManager執(zhí)行任務(wù)過程。答：TaskManager是Flink集群中實際執(zhí)行計算任務(wù)的組件。一旦JobManager將任務(wù)分配給TaskManager，它將負責在它的本地環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。具體來說，TaskManager會根據(jù)ExecutionGraph的指令，讀取數(shù)據(jù)源，執(zhí)行算子操作，然后將計算結(jié)果寫回數(shù)據(jù)源或發(fā)送到下一個算子。每個TaskManager可以同時執(zhí)行多個任務(wù)和多個算子，并根據(jù)需要動態(tài)分配和回收資源。同時，TaskManager還負責將計算結(jié)果匯總和發(fā)送給JobManager，以便最終生成輸出結(jié)果。簡述shuffle的含義。答：shuffle是一種Flink中的數(shù)據(jù)重分區(qū)算子，用于將輸入DataStream中的數(shù)據(jù)隨機地分配到下游算子的并行實例中。它可以用于在并行化數(shù)據(jù)流處理過程中消除數(shù)據(jù)傾斜，提高數(shù)據(jù)處理的并行性。簡述用戶行為實時分析。答：用戶行為實時分析是指對用戶在應(yīng)用或系統(tǒng)中的各種操作和行為進行實時分析，以發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式和趨勢，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出決策或進行優(yōu)化。這種分析可以幫助企業(yè)了解用戶需求和行為，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和用戶體驗，提高用戶滿意度和忠誠度，同時也能增加企業(yè)的收益和競爭力。簡述除了SECOND時間單位以外，F(xiàn)link還支持的常用時間單位。答：MINUTE：minHOUR：小時DAY：天WEEK：星期MONTH：月QUARTER：季度YEAR：年簡述ZooKeeper。答：ZooKeeper是一個開源的分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，用于管理大型分布式系統(tǒng)中的配置信息、命名、提供分布式鎖和協(xié)調(diào)等功能。ZooKeeper最初由雅虎研發(fā)團隊開發(fā)，后來成為Apache軟件基金會的一部分。它是一個高可用、高可靠性、高性能的分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)，被廣泛用于Hadoop、HBase、Kafka等分布式系統(tǒng)中。編碼題（5道）用scala語言編寫出9*9乘法表。答：objectMultiplicationTable{defmain(args:Array[String]):Unit={for(i<-1to9){for(j<-1to9){valresult=i*jprint(s"${i}x${j}=${result}\t")}println()//換行}}}Animal類是父類，Dog類是子類，Dog類繼承了Animal類的屬性和方法，并重寫了eat()方法，還定義了自己的bark()方法。我們創(chuàng)建了Animal和Dog對象，并分別調(diào)用了它們的方法。答：//定義一個父類AnimalclassAnimal(varname:String,varage:Int){defeat(food:String):Unit={println(s"$nameiseating$food")}}//定義一個子類Dog，繼承自AnimalclassDog(name:String,age:Int,varbreed:String)extendsAnimal(name,age){overridedefeat(food:String):Unit={println(s"$namethe$breediseating$food")}defbark():Unit={println(s"$namethe$breedisbarking")}}//創(chuàng)建Animal和Dog對象，并調(diào)用方法valanimal=newAnimal("Tom",3)animal.eat("meat")//Tomiseatingmeatvaldog=newDog("Jack",2,"Labrador")dog.eat("bone")//JacktheLabradoriseatingbonedog.bark()//JacktheLabradorisbarking 編寫一個Scala程序，使用集合的map、filter和red