大數(shù)據(jù)面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是常用的大數(shù)據(jù)存儲框架？A.SparkB.HadoopC.KafkaD.Flink答案：B2.Hadoop核心組件不包括？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive答案：D3.Spark中RDD的含義是？A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.分布式緩存C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫D.實時流數(shù)據(jù)答案：A4.Kafka主要用于？A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)計算C.消息隊列D.數(shù)據(jù)挖掘答案：C5.以下哪種語言常用于大數(shù)據(jù)處理？A.C++B.JavaC.FortranD.Pascal答案：B6.Hive本質(zhì)是？A.數(shù)據(jù)庫B.數(shù)據(jù)倉庫工具C.計算框架D.存儲系統(tǒng)答案：B7.Flink主要優(yōu)勢在于？A.批處理B.流處理C.機器學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)可視化答案：B8.大數(shù)據(jù)特點不包括？A.大量B.高速C.高價值密度D.多樣答案：C9.數(shù)據(jù)傾斜通常發(fā)生在？A.數(shù)據(jù)采集階段B.數(shù)據(jù)存儲階段C.數(shù)據(jù)計算階段D.數(shù)據(jù)可視化階段答案：C10.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于？A.關(guān)系復(fù)雜數(shù)據(jù)B.事務(wù)性強數(shù)據(jù)C.高并發(fā)讀寫數(shù)據(jù)D.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)答案：C多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數(shù)據(jù)計算框架的有（）A.SparkB.MapReduceC.FlinkD.Storm答案：ABCD2.常用的大數(shù)據(jù)存儲格式有（）A.CSVB.ParquetC.AvroD.JSON答案：ABCD3.以下關(guān)于Hadoop說法正確的是（）A.開源框架B.適合分布式存儲與計算C.核心組件有HDFS等D.只支持Java開發(fā)答案：ABC4.大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)包含（）A.數(shù)據(jù)采集工具B.數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)計算框架D.數(shù)據(jù)可視化工具答案：ABCD5.關(guān)于Kafka特性說法正確的有（）A.高吞吐量B.分布式C.可持久化D.只支持單分區(qū)答案：ABC6.數(shù)據(jù)清洗主要包括（）A.數(shù)據(jù)去重B.缺失值處理C.異常值處理D.數(shù)據(jù)加密答案：ABC7.以下哪些是Spark的組件（）A.SparkSQLB.SparkStreamingC.MLlibD.GraphX答案：ABCD8.常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有（）A.決策樹B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸算法答案：ABCD9.實時數(shù)據(jù)處理場景包括（）A.金融交易監(jiān)控B.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析C.日志分析D.離線報表生成答案：ABC10.以下關(guān)于Hive說法正確的是（）A.基于HadoopB.提供SQL類似查詢語言C.數(shù)據(jù)存儲在HDFSD.不支持復(fù)雜數(shù)據(jù)類型答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop可以在單臺機器上運行。（）答案：對2.Spark只能處理批數(shù)據(jù)。（）答案：錯3.Kafka消息可以保證嚴(yán)格順序消費。（）答案：錯4.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)。（）答案：錯5.Flink是批流一體的計算框架。（）答案：對6.Hive表和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)完全一樣。（）答案：錯7.數(shù)據(jù)傾斜一定會導(dǎo)致計算失敗。（）答案：錯8.NoSQL數(shù)據(jù)庫都不支持事務(wù)。（）答案：錯9.數(shù)據(jù)可視化能幫助理解大數(shù)據(jù)。（）答案：對10.MapReduce計算過程分為Map和Reduce兩個階段。（）答案：對簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Hadoop中HDFS的原理。答案：HDFS是分布式文件系統(tǒng)，將文件切分成塊存儲在多個DataNode上。NameNode負責(zé)管理元數(shù)據(jù)，記錄文件與數(shù)據(jù)塊映射關(guān)系等。DataNode存儲實際數(shù)據(jù)，通過心跳機制與NameNode保持通信。2.說明Spark相比MapReduce的優(yōu)勢。答案：Spark基于內(nèi)存計算，速度比MapReduce快很多。它有DAG調(diào)度器等優(yōu)化機制，且編程模型更靈活，支持多種語言，可實時處理流數(shù)據(jù)，而MapReduce更側(cè)重于批處理。3.什么是數(shù)據(jù)傾斜，如何解決？答案：數(shù)據(jù)傾斜指數(shù)據(jù)分布不均勻，某一或某些區(qū)域數(shù)據(jù)量過大。解決方法有調(diào)整數(shù)據(jù)分區(qū)策略，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理（如加鹽），使用合適的聚合函數(shù)，優(yōu)化join操作等。4.簡述Kafka中生產(chǎn)者和消費者的工作流程。答案：生產(chǎn)者將消息發(fā)送到Kafka集群的主題分區(qū)。先連接到broker，序列化消息，根據(jù)分區(qū)策略發(fā)送。消費者從主題分區(qū)拉取消息，維護消費偏移量，可單播或組播消費，通過消費者組實現(xiàn)負載均衡。討論題（每題5分，共4題）1.討論在大數(shù)據(jù)項目中如何選擇合適的存儲和計算框架。答案：需考慮數(shù)據(jù)量、處理速度要求、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。數(shù)據(jù)量大且需分布式存儲選Hadoop等；實時處理選Flink等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可選Hive關(guān)聯(lián)計算；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如日志，Kafka適合消息傳遞，存儲用HBase等。2.談?wù)劥髷?shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。答案：挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)泄露、訪問控制難等。措施包括加密數(shù)據(jù)，在存儲和傳輸時加密敏感信息；強化訪問控制，設(shè)置不同權(quán)限；進行數(shù)據(jù)脫敏處理，在使用階段對數(shù)據(jù)處理；定期安全審計，檢測異常。3.舉例說明大數(shù)據(jù)在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景及價值。答案：電商領(lǐng)域，通過分析用戶瀏覽、購買記錄做精準(zhǔn)推薦，提升用戶購買率和滿意度。金融行業(yè)，分析交易數(shù)據(jù)進行風(fēng)險評估和反欺詐檢測，降低風(fēng)險。挖掘數(shù)據(jù)