大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師筆試試題一、選擇題（每題3分，共30分）在Hadoop生態(tài)中，以下關(guān)于HDFS副本放置策略描述正確的是（）A.第一個副本放置在隨機(jī)節(jié)點(diǎn)，第二個副本放置在與第一個副本不同機(jī)架的節(jié)點(diǎn)，第三個副本放置在與第二個副本相同機(jī)架的另一個節(jié)點(diǎn)B.第一個副本放置在客戶端所在節(jié)點(diǎn)（若客戶端在集群內(nèi)），第二個副本放置在與第一個副本不同機(jī)架的節(jié)點(diǎn)，第三個副本放置在與第二個副本相同機(jī)架的另一個節(jié)點(diǎn)C.第一個副本放置在客戶端所在節(jié)點(diǎn)（若客戶端在集群內(nèi)），第二個副本放置在與第一個副本相同機(jī)架的另一個節(jié)點(diǎn)，第三個副本放置在與第一個副本不同機(jī)架的節(jié)點(diǎn)D.第一個副本放置在隨機(jī)節(jié)點(diǎn)，第二個副本放置在與第一個副本相同機(jī)架的另一個節(jié)點(diǎn)，第三個副本放置在與第一個副本不同機(jī)架的節(jié)點(diǎn)下列關(guān)于Flink窗口函數(shù)的說法，錯誤的是（）A.TumblingWindow（滾動窗口）是無重疊的固定大小窗口B.SlidingWindow（滑動窗口）可以設(shè)置窗口大小和滑動步長C.SessionWindow（會話窗口）的窗口長度是固定的D.窗口函數(shù)可以與聚合函數(shù)結(jié)合使用進(jìn)行窗口內(nèi)數(shù)據(jù)計算在Spark中，以下哪種RDD操作屬于寬依賴（）A.mapB.filterC.unionD.groupByKey以下關(guān)于Kafka消息存儲機(jī)制的描述，不正確的是（）A.Kafka的消息以topic為單位進(jìn)行分類存儲B.每個topic可以劃分為多個partition，每個partition對應(yīng)一個磁盤文件C.消息在partition中是按照時間順序順序追加寫入的D.消費(fèi)者組內(nèi)的多個消費(fèi)者可以同時消費(fèi)同一個partition的消息數(shù)據(jù)倉庫建模中，星座模型是指（）A.只有一個事實(shí)表和多個維度表的模型B.有多個事實(shí)表，每個事實(shí)表都連接多個維度表，維度表之間存在共享關(guān)系C.多個事實(shí)表之間沒有任何關(guān)聯(lián)，各自連接獨(dú)立的維度表D.所有維度表都直接連接到事實(shí)表上，不存在維度表之間的共享在Hive中，若要將數(shù)據(jù)按照某一列進(jìn)行分桶存儲，以下哪個關(guān)鍵字用于指定分桶操作（）A.PARTITIONBYB.CLUSTERBYC.DISTRIBUTEBYD.SORTBY關(guān)于數(shù)據(jù)治理中的元數(shù)據(jù)管理，以下說法正確的是（）A.元數(shù)據(jù)僅包含技術(shù)元數(shù)據(jù)，不包括業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和操作元數(shù)據(jù)B.元數(shù)據(jù)管理的主要目的是為了存儲數(shù)據(jù)本身C.元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)開發(fā)人員理解數(shù)據(jù)的來源、含義和使用方式D.元數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行版本管理在實(shí)時計算場景中，以下哪種技術(shù)更適合處理亂序數(shù)據(jù)（）A.StormB.SparkStreamingC.FlinkD.KafkaStreams以下關(guān)于數(shù)據(jù)加密的說法，錯誤的是（）A.對稱加密算法加密和解密使用相同的密鑰B.非對稱加密算法中，公鑰用于加密，私鑰用于解密C.在大數(shù)據(jù)場景中，一般對靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行加密處理D.數(shù)據(jù)加密可以完全杜絕數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險當(dāng)HBaseRegionServer出現(xiàn)故障時，以下哪種機(jī)制會自動將故障RegionServer上的Region遷移到其他正常的RegionServer上（）A.Master選舉機(jī)制B.Region分配機(jī)制C.故障轉(zhuǎn)移機(jī)制D.負(fù)載均衡機(jī)制二、填空題（每題4分，共20分）在HadoopMapReduce編程模型中，Reduce階段接收的輸入數(shù)據(jù)是經(jīng)過Map階段處理后，按照______進(jìn)行分組和排序的數(shù)據(jù)。Flink的時間語義包括事件時間、處理時間和______。Kafka的消息傳遞語義有至多一次、至少一次和______。在數(shù)據(jù)倉庫中，用于描述數(shù)據(jù)倉庫維度屬性的表被稱為______。Spark的Shuffle過程中，會將Map端輸出的數(shù)據(jù)按照______進(jìn)行重新分發(fā)。三、判斷題（每題2分，共10分）Hadoop的YARN主要負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度。（）在SparkStreaming中，DStream是離散化數(shù)據(jù)流，本質(zhì)上是一系列連續(xù)的RDD。（）Kafka的消費(fèi)者組內(nèi)，一個消費(fèi)者可以同時消費(fèi)多個topic的消息。（）數(shù)據(jù)湖是一種以原始格式存儲數(shù)據(jù)的存儲架構(gòu)，不支持?jǐn)?shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理。（）Flink的Checkpoint機(jī)制用于實(shí)現(xiàn)容錯，在發(fā)生故障時可以使作業(yè)恢復(fù)到最近一次Checkpoint的狀態(tài)。（）四、簡答題（每題10分，共20分）請簡述Flink的窗口機(jī)制，并說明不同類型窗口的適用場景。請闡述數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別，并說明數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)決策支持中的作用。五、編程題（20分）使用SparkSQL編寫代碼，從名為“orders”的表中查詢出每個用戶在2023年下單總金額大于1000元的用戶ID和總金額，并按照總金額降序排列。假設(shè)“orders”表包含字段：user_id（用戶ID）、order_date（訂單日期）、order_amount（訂單金額）。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師筆試試題答案一、選擇題答案CCDDBBCCDC二、填空題答案key攝入時間恰好一次維度表key三、判斷題答案√√√×√四、簡答題答案Flink的窗口機(jī)制是對無界數(shù)據(jù)流進(jìn)行有界處理的一種方式，將無限的數(shù)據(jù)流切分成有限大小的“窗口”，然后在每個窗口內(nèi)進(jìn)行計算。TumblingWindow（滾動窗口）：窗口大小固定，無重疊，適用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行固定時間間隔的統(tǒng)計分析，如每小時的訂單數(shù)量統(tǒng)計。SlidingWindow（滑動窗口）：窗口大小固定，有重疊，通過設(shè)置滑動步長可以更靈活地對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，適用于需要實(shí)時獲取較新數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果的場景，如每10分鐘統(tǒng)計過去30分鐘的用戶訪問量。SessionWindow（會話窗口）：窗口長度不固定，根據(jù)數(shù)據(jù)的不活躍時間來劃分窗口，當(dāng)一段時間內(nèi)沒有數(shù)據(jù)到達(dá)時，認(rèn)為會話結(jié)束，開啟新的窗口，適用于分析用戶的會話行為，如分析用戶在網(wǎng)站上的一次連續(xù)操作過程。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別：數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)主要來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實(shí)時操作數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)來源廣泛，包括多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)更新：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)實(shí)時更新頻繁，以支持業(yè)務(wù)操作；數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定，更新頻率較低，主要用于分析，通常是定期加載和更新。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)庫一般采用規(guī)范化設(shè)計，以減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)操作效率；數(shù)據(jù)倉庫采用維度建模等方式，允許一定的數(shù)據(jù)冗余，便于快速查詢和分析。應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)庫主要用于支持日常業(yè)務(wù)操作，如訂單處理、用戶信息管理等；數(shù)據(jù)倉庫主要用于數(shù)據(jù)分析和決策支持，如企業(yè)銷售趨勢分析、市場策略制定等。數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)決策支持中的作用：數(shù)據(jù)倉庫通過對大量歷史數(shù)據(jù)的集成、清洗和轉(zhuǎn)換，為企業(yè)提供了統(tǒng)一的、一致的數(shù)據(jù)視圖。企業(yè)可以基于數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，從而為戰(zhàn)略規(guī)劃、市場定位、產(chǎn)品優(yōu)化等決策提供有力的支持，幫助企業(yè)提高競爭力，降低決策風(fēng)險。五、編程題答案SELECT