大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員技能測(cè)試題庫(kù)及答案工種：大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員等級(jí)：中級(jí)時(shí)間：120分鐘滿(mǎn)分：100分---一、單選題（每題1分，共20分）1.下列哪種數(shù)據(jù)庫(kù)屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.MySQLB.PostgreSQLC.MongoDBD.Oracle2.Hadoop的核心組件不包括：A.HDFSB.YARNC.SparkD.MapReduce3.以下哪種技術(shù)不屬于分布式計(jì)算框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括：A.刪除缺失值B.均值填充C.回歸填充D.數(shù)據(jù)加密5.下列哪種算法屬于分類(lèi)算法？A.K-MeansB.KNNC.PCAD.Dijkstra6.以下哪種技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的常見(jiàn)技術(shù)？A.ETLB.OLAPC.OLTPD.DWI7.以下哪種工具常用于數(shù)據(jù)可視化？A.TensorFlowB.MatplotlibC.PandasD.Kafka8.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，HDFS的默認(rèn)塊大小是多少？A.64MBB.128MBC.256MBD.1GB9.以下哪種技術(shù)不屬于流式計(jì)算？A.KafkaB.StormC.FlinkD.HDFS10.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)清洗D.模型訓(xùn)練11.以下哪種工具常用于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)？A.DockerB.KubernetesC.JenkinsD.全部都是12.以下哪種技術(shù)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K-MeansD.線性回歸13.以下哪種技術(shù)不屬于自然語(yǔ)言處理（NLP）？A.詞嵌入B.情感分析C.圖像識(shí)別D.主題模型14.以下哪種技術(shù)不屬于推薦系統(tǒng)？A.協(xié)同過(guò)濾B.基于內(nèi)容的推薦C.深度學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)挖掘15.以下哪種技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域？A.加密B.代理C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.訪問(wèn)控制16.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)技術(shù)？A.HDFSB.RedisC.MongoDBD.Cassandra17.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)的傳輸技術(shù)？A.KafkaB.RabbitMQC.HadoopD.MQTT18.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)的采集技術(shù)？A.FlumeB.KafkaC.SparkD.Telegraf19.以下哪種技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)挖掘？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則B.聚類(lèi)分析C.回歸分析D.深度學(xué)習(xí)20.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)的運(yùn)維技術(shù)？A.AnsibleB.DockerC.KubernetesD.TensorFlow---二、多選題（每題2分，共20分）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括哪些組件？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.HiveE.Spark2.以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約E.模型訓(xùn)練3.以下哪些屬于分類(lèi)算法？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.KNND.K-MeansE.線性回歸4.以下哪些屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的常見(jiàn)技術(shù)？A.ETLB.OLAPC.OLTPD.DWIE.DSS5.以下哪些工具常用于數(shù)據(jù)可視化？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.TableauE.TensorFlow6.以下哪些屬于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)？A.HDFSB.S3C.RedisD.CassandraE.MongoDB7.以下哪些屬于流式計(jì)算技術(shù)？A.KafkaB.StormC.FlinkD.SparkStreamingE.HDFS8.以下哪些屬于特征工程的方法？A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)變換E.模型訓(xùn)練9.以下哪些屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K-MeansD.線性回歸E.邏輯回歸10.以下哪些屬于大數(shù)據(jù)的采集技術(shù)？A.FlumeB.KafkaC.TelegrafD.SparkE.KafkaStreams---三、判斷題（每題1分，共10分）1.Hadoop的HDFS是分布式文件系統(tǒng)。（√）2.Spark是一個(gè)實(shí)時(shí)計(jì)算框架。（×）3.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟。（√）4.K-Means屬于分類(lèi)算法。（×）5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。（×）6.Matplotlib是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具。（√）7.HDFS的默認(rèn)塊大小是128MB。（√）8.流式計(jì)算主要用于離線數(shù)據(jù)分析。（×）9.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要步驟。（√）10.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)的安全性。（√）---四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的核心組件及其功能。2.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。3.簡(jiǎn)述分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。4.簡(jiǎn)述流式計(jì)算與批式計(jì)算的差異。---五、論述題（每題10分，共20分）1.詳細(xì)說(shuō)明大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景及其優(yōu)勢(shì)。2.詳細(xì)說(shuō)明如何在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。---答案及解析一、單選題1.C-MongoDB是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，其他選項(xiàng)都是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。2.C-Spark是一個(gè)分布式計(jì)算框架，但不是Hadoop的核心組件。3.C-TensorFlow是深度學(xué)習(xí)框架，不屬于分布式計(jì)算框架。4.D-數(shù)據(jù)加密不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法。5.B-KNN是分類(lèi)算法，其他選項(xiàng)不是。6.C-OLTP不屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。7.B-Matplotlib是數(shù)據(jù)可視化工具，其他選項(xiàng)不是。8.D-HDFS的默認(rèn)塊大小是1GB。9.D-HDFS是分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，不屬于流式計(jì)算。10.D-模型訓(xùn)練不屬于特征工程。11.D-Docker、Kubernetes、Jenkins都是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)常用工具。12.C-K-Means是聚類(lèi)算法，不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。13.C-圖像識(shí)別屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，不屬于NLP。14.C-深度學(xué)習(xí)可以用于推薦系統(tǒng)，但不屬于推薦系統(tǒng)技術(shù)本身。15.C-機(jī)器學(xué)習(xí)不是數(shù)據(jù)安全技術(shù)。16.B-Redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，不屬于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。17.C-Hadoop是計(jì)算框架，不屬于傳輸技術(shù)。18.C-Spark是計(jì)算框架，不屬于采集技術(shù)。19.D-深度學(xué)習(xí)不屬于數(shù)據(jù)挖掘。20.D-TensorFlow是深度學(xué)習(xí)框架，不屬于運(yùn)維技術(shù)。---二、多選題1.A,B,C,D,E-Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Spark等。2.A,B,C,D-數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約。3.A,B,C-分類(lèi)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、KNN。4.A,B,C,D,E-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)包括ETL、OLAP、OLTP、DWI、DSS。5.A,B,C,D-數(shù)據(jù)可視化工具包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Tableau。6.A,B,D,E-分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)包括HDFS、S3、Cassandra、MongoDB。7.A,B,C,D,E-流式計(jì)算技術(shù)包括Kafka、Storm、Flink、SparkStreaming、KafkaStreams。8.A,B,C,D-特征工程方法包括特征選擇、特征提取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換。9.A,B,D,E-監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、線性回歸、邏輯回歸。10.A,B,C,E-大數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括Flume、Kafka、Telegraf、KafkaStreams。---三、判斷題1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.√10.√---四、簡(jiǎn)答題1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的核心組件及其功能-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)。-YARN：資源管理器，用于管理集群資源。-MapReduce：分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。-Hive：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。-Spark：分布式計(jì)算框架，支持批處理和流處理。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值。-數(shù)據(jù)集成：合并多個(gè)數(shù)據(jù)源。-數(shù)據(jù)變換：數(shù)據(jù)規(guī)范化、歸一化。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，提高效率。3.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)-高可用性：數(shù)據(jù)冗余存儲(chǔ)，防止單點(diǎn)故障。-可擴(kuò)展性：方便橫向擴(kuò)展，支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。-高性能：并行處理，提高讀寫(xiě)速度。4.流式計(jì)算與批式計(jì)算的差異-流式計(jì)算：實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，低延遲。-批式計(jì)算：離線處理數(shù)據(jù)，高延遲。-流式計(jì)算適用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)報(bào)警；批式計(jì)算適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。---五、論述題1.大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景及其優(yōu)勢(shì)-應(yīng)用場(chǎng)景：-金融：風(fēng)險(xiǎn)控制、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。-醫(yī)療：疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像分析。-電商：推薦系統(tǒng)、用戶(hù)行為分析。-交通：智能交通系統(tǒng)、路況預(yù)測(cè)。-優(yōu)勢(shì)：-高效