2025年大數(shù)據(jù)分析師技能測試卷：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)處理試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述要求：請根據(jù)所學(xué)知識，對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件進(jìn)行描述，并說明其作用。1.請簡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中HDFS的作用。2.請簡述MapReduce的作用。3.請簡述YARN的作用。4.請簡述Hive的作用。5.請簡述HBase的作用。6.請簡述Spark的作用。7.請簡述Flume的作用。8.請簡述Kafka的作用。9.請簡述Hue的作用。10.請簡述Oozie的作用。二、Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）要求：請根據(jù)所學(xué)知識，對Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）進(jìn)行描述，并說明其特點(diǎn)。1.請簡述HDFS的架構(gòu)。2.請簡述HDFS的命名空間。3.請簡述HDFS的命名節(jié)點(diǎn)（NameNode）和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（DataNode）的作用。4.請簡述HDFS的副本機(jī)制。5.請簡述HDFS的文件寫入過程。6.請簡述HDFS的文件讀取過程。7.請簡述HDFS的文件刪除過程。8.請簡述HDFS的文件權(quán)限控制。9.請簡述HDFS的文件壓縮方式。10.請簡述HDFS的文件備份與恢復(fù)機(jī)制。三、MapReduce編程模型要求：請根據(jù)所學(xué)知識，對MapReduce編程模型進(jìn)行描述，并說明其特點(diǎn)。1.請簡述MapReduce編程模型的基本原理。2.請簡述MapReduce編程模型的輸入輸出格式。3.請簡述MapReduce編程模型的Map函數(shù)和Reduce函數(shù)。4.請簡述MapReduce編程模型的Shuffle過程。5.請簡述MapReduce編程模型的Combiner函數(shù)。6.請簡述MapReduce編程模型的容錯機(jī)制。7.請簡述MapReduce編程模型的并行計(jì)算機(jī)制。8.請簡述MapReduce編程模型的資源管理。9.請簡述MapReduce編程模型的性能優(yōu)化。10.請簡述MapReduce編程模型的應(yīng)用場景。四、HiveSQL查詢要求：請根據(jù)所學(xué)知識，完成以下HiveSQL查詢語句。1.請編寫一個查詢，列出所有部門ID為10的員工的姓名和郵箱。2.請編寫一個查詢，計(jì)算每個部門的總收入。3.請編寫一個查詢，找出銷售額超過1000的所有訂單。4.請編寫一個查詢，獲取所有訂單的訂單ID、客戶ID、訂單日期以及對應(yīng)的訂單總額。5.請編寫一個查詢，找出哪些客戶購買了所有商品類別。6.請編寫一個查詢，計(jì)算每個客戶的平均訂單金額。7.請編寫一個查詢，找出在過去三個月中，每個部門的銷售總額。8.請編寫一個查詢，獲取所有訂單的訂單ID和訂單日期，按照訂單日期降序排序。9.請編寫一個查詢，列出所有訂單的訂單ID、訂單日期以及對應(yīng)的客戶名稱。10.請編寫一個查詢，找出銷售額最低的前五個訂單。五、HBase表設(shè)計(jì)與操作要求：請根據(jù)所學(xué)知識，完成以下HBase表的設(shè)計(jì)與操作。1.設(shè)計(jì)一個HBase表，包含字段：rowkey（主鍵，字符串類型）、name（姓名，字符串類型）、age（年齡，整型）、salary（薪水，浮點(diǎn)型）。2.請編寫代碼，創(chuàng)建上述設(shè)計(jì)的HBase表。3.請編寫代碼，向上述HBase表中插入一行數(shù)據(jù)：rowkey為"001"，name為"張三"，age為25，salary為5000.0。4.請編寫代碼，查詢HBase表中name為"張三"的所有數(shù)據(jù)。5.請編寫代碼，更新HBase表中rowkey為"001"的員工的salary為5500.0。6.請編寫代碼，刪除HBase表中rowkey為"001"的記錄。7.請編寫代碼，查詢HBase表中age大于20的所有數(shù)據(jù)。8.請編寫代碼，獲取HBase表中rowkey為"001"的age字段值。9.請編寫代碼，查詢HBase表中包含name字段值的所有記錄。10.請編寫代碼，統(tǒng)計(jì)HBase表中age字段的平均值。六、Spark編程要求：請根據(jù)所學(xué)知識，完成以下Spark編程任務(wù)。1.使用Spark編寫一個程序，讀取文本文件中的數(shù)據(jù)，對每行數(shù)據(jù)按照空格進(jìn)行分割，并輸出每行分割后的數(shù)據(jù)。2.使用Spark編寫一個程序，統(tǒng)計(jì)文本文件中每個單詞的出現(xiàn)次數(shù)。3.使用Spark編寫一個程序，計(jì)算文本文件中每個單詞的詞頻，并按照詞頻降序輸出前10個單詞。4.使用Spark編寫一個程序，將一個數(shù)字列表轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制字符串，并輸出轉(zhuǎn)換后的結(jié)果。5.使用Spark編寫一個程序，計(jì)算一個數(shù)字列表的平方和。6.使用Spark編寫一個程序，實(shí)現(xiàn)兩個數(shù)字列表的笛卡爾積操作。7.使用Spark編寫一個程序，對數(shù)字列表進(jìn)行排序。8.使用Spark編寫一個程序，計(jì)算數(shù)字列表的平均值。9.使用Spark編寫一個程序，將數(shù)字列表中的奇數(shù)和偶數(shù)分開并輸出。10.使用Spark編寫一個程序，對文本文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞操作，并輸出分詞后的結(jié)果。本次試卷答案如下：一、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件，負(fù)責(zé)存儲和管理大數(shù)據(jù)集。2.MapReduce是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。3.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理器，負(fù)責(zé)分配和管理集群資源。4.Hive是一個數(shù)據(jù)倉庫工具，用于數(shù)據(jù)查詢和分析。5.HBase是一個分布式、可擴(kuò)展的NoSQL數(shù)據(jù)庫，用于存儲非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。6.Spark是一個快速、通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，支持多種編程語言。7.Flume是一個分布式、可靠、可擴(kuò)展的日志收集系統(tǒng)，用于收集、聚合和移動大量日志數(shù)據(jù)。8.Kafka是一個分布式流處理平臺，用于構(gòu)建實(shí)時數(shù)據(jù)管道和流應(yīng)用程序。9.Hue是一個基于Web的用戶界面，用于簡化Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的操作。10.Oozie是一個工作協(xié)調(diào)器，用于調(diào)度和管理Hadoop作業(yè)。二、Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）1.HDFS是一個高吞吐量的分布式文件系統(tǒng)，適合存儲大文件，如大數(shù)據(jù)集。2.HDFS的命名空間是HDFS文件系統(tǒng)的樹狀結(jié)構(gòu)，用于組織文件和目錄。3.命名節(jié)點(diǎn)（NameNode）負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間，維護(hù)文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（DataNode）負(fù)責(zé)存儲實(shí)際的數(shù)據(jù)塊。4.HDFS采用副本機(jī)制，將數(shù)據(jù)塊復(fù)制到多個節(jié)點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。5.文件寫入過程包括寫入數(shù)據(jù)塊、復(fù)制數(shù)據(jù)塊到多個節(jié)點(diǎn)、更新元數(shù)據(jù)等步驟。6.文件讀取過程包括查找數(shù)據(jù)塊位置、讀取數(shù)據(jù)塊、返回?cái)?shù)據(jù)給客戶端等步驟。7.文件刪除過程包括標(biāo)記文件為刪除狀態(tài)、回收文件所占用的空間等步驟。8.HDFS支持文件權(quán)限控制，包括讀取、寫入和執(zhí)行權(quán)限。9.HDFS支持多種文件壓縮方式，如gzip、bzip2等。10.HDFS支持文件備份與恢復(fù)機(jī)制，如HDFS快照。三、MapReduce編程模型1.MapReduce編程模型是一種分布式計(jì)算模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。2.MapReduce編程模型的輸入輸出格式包括鍵值對（key-value）。3.Map函數(shù)負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)映射成鍵值對輸出；Reduce函數(shù)負(fù)責(zé)對相同鍵的值進(jìn)行聚合操作。4.Shuffle過程負(fù)責(zé)將Map函數(shù)輸出的鍵值對按照鍵進(jìn)行排序和分組。5.Combiner函數(shù)是對Reduce函數(shù)的一種優(yōu)化，可以在Map端進(jìn)行局部聚合。6.MapReduce編程模型具有容錯機(jī)制，如任務(wù)重試、數(shù)據(jù)塊復(fù)制等。7.MapReduce編程模型支持并行計(jì)算，通過分布式計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)。8.MapReduce編程模型具有資源管理功能，如任務(wù)調(diào)度、資源分配等。9.MapReduce編程模型可以通過多種方式進(jìn)行性能優(yōu)化，如數(shù)據(jù)本地化、并行度調(diào)整等。10.MapReduce編程模型適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理，如日志分析、搜索引擎索引等。四、HiveSQL查詢1.SELECTname,emailFROMemployeesWHEREdepartment_id=10;2.SELECTdepartment_id,SUM(income)AStotal_incomeFROMemployeesGROUPBYdepartment_id;3.SELECT*FROMordersWHEREsales>1000;4.SELECTorder_id,customer_id,order_date,total_amountFROMorders;5.SELECTc.customer_idFROMcustomerscWHERENOTEXISTS(SELECT*FROMordersoWHEREo.customer_id=c.customer_idANDduct_categoryNOTIN(SELECTDISTINCTproduct_categoryFROMproducts));6.SELECTcustomer_id,AVG(total_amount)ASaverage_amountFROMordersGROUPBYcustomer_id;7.SELECTdepartment_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersWHEREorder_date>=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL3MONTH)GROUPBYdepartment_id;8.SELECTorder_id,order_dateFROMordersORDERBYorder_dateDESC;9.SELECTorder_id,order_date,customer_nameFROMordersoJOINcustomerscONo.customer_id=c.customer_id;10.SELECTo.order_id,o.order_dateFROMordersoJOIN(SELECTcustomer_idFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGCOUNT(DISTINCTproduct_category)=(SELECTCOUNT(*)FROMproducts))cONo.customer_id=c.customer_id;五、HBase表設(shè)計(jì)與操作1.CREATETABLEemployee_table(rowkeySTRING,nameSTRING,ageINT,salaryFLOAT,PRIMARYKEY(rowkey));2.CREATETABLEemployee_table(rowkeySTRING,nameSTRING,ageINT,salaryFLOAT,PRIMARYKEY(rowkey));3.INSERTINTOemployee_table(rowkey,name,age,salary)VALUES('001','張三',25,5000.0);4.SELECT*FROMemployee_tableWHEREname='張三';5.UPDATEemployee_tableSETsalary=5500.0WHERErowkey='001';6.DELETEFROMemployee_tableWHERErowkey='001';7.SELECT*FROMemployee_tableWHEREage>20;8.SELECTageFROMemployee_tableWHERErowkey='001';9.SELECT*FROMemployee_tableWHEREnameLIKE'%張%';10.SELECTAVG(salary)FROMemployee_table;六、Spark編程1.vallines=sc.textFile("input.txt").map(_.split(""))2.valwordCounts=lines.flatMap(_.toList).map((word:String)=>(word,1)).reduceByKey(_+_)3.valtop10Words=wordCounts.map{case(word,count)=>(count,word)}.sortByKey(false).take(10)4.valbinaryStrings=list.map(_.toBinaryString)5.valsquareSum=list.map(x=>x*x).reduce(_+_)6.valcartesianProduct=list1.cartesian(l