大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員公司招聘筆試題庫(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：150分鐘滿分：100分---一、單選題（每題1分，共20分）1.在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪種技術(shù)主要用于分布式存儲(chǔ)？A.HDFSB.SparkC.HiveD.Kafka2.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)的4V特征？A.Volume（體量）B.Velocity（速度）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的YARN主要用于什么？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.資源管理C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)分析4.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.MySQLB.PostgreSQLC.MongoDBD.Oracle5.在Hadoop中，MapReduce框架的核心思想是什么？A.數(shù)據(jù)壓縮B.分布式存儲(chǔ)C.并行處理D.數(shù)據(jù)加密6.以下哪個(gè)不是Spark的核心組件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.HadoopMapReduceD.SparkStreaming7.在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪種技術(shù)主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.ApacheFlinkD.ApacheKafka8.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法屬于分類算法？A.K-meansB.DecisionTreeC.PCAD.SVM9.在大數(shù)據(jù)中，以下哪種技術(shù)主要用于數(shù)據(jù)清洗？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)規(guī)約C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換10.以下哪種技術(shù)主要用于數(shù)據(jù)可視化？A.TableauB.PowerBIC.D3.jsD.Alloftheabove11.在Hadoop中，HDFS的默認(rèn)端口是多少？A.50010B.9000C.8088D.218112.以下哪種工具主要用于大數(shù)據(jù)的ETL過(guò)程？A.ApacheNiFiB.ApacheSqoopC.ApacheFlumeD.Alloftheabove13.在Spark中，以下哪種模式主要用于分布式數(shù)據(jù)處理？A.LocalB.StandaloneC.ClusterD.Client14.以下哪種技術(shù)主要用于數(shù)據(jù)加密？A.AESB.RSAC.DESD.Alloftheabove15.在大數(shù)據(jù)中，以下哪種技術(shù)主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？A.OLTPB.OLAPC.NoSQLD.NewSQL16.以下哪種工具主要用于大數(shù)據(jù)的監(jiān)控？A.ApacheZookeeperB.PrometheusC.GrafanaD.Alloftheabove17.在Hadoop中，YARN的默認(rèn)端口是多少？A.50070B.8088C.9999D.803218.以下哪種技術(shù)主要用于數(shù)據(jù)湖？A.HDFSB.SparkC.HiveD.Alloftheabove19.在大數(shù)據(jù)中，以下哪種技術(shù)主要用于數(shù)據(jù)治理？A.ApacheRangerB.ApacheAtlasC.ApacheKyroD.Alloftheabove20.以下哪種工具主要用于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)？A.TensorFlowB.PyTorchC.ApacheMahoutD.Alloftheabove---二、多選題（每題2分，共20分）1.以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive2.以下哪些屬于大數(shù)據(jù)的4V特征？A.Volume（體量）B.Velocity（速度）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）3.以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheKafkaD.ApacheHadoop4.以下哪些屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.MongoDBB.CassandraC.RedisD.PostgreSQL5.以下哪些是Spark的核心組件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.SparkMLlib6.以下哪些技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)清洗？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)規(guī)約C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換7.以下哪些工具可以用于數(shù)據(jù)可視化？A.TableauB.PowerBIC.D3.jsD.Matplotlib8.以下哪些是Hadoop的常用端口？A.50010B.9000C.8088D.21819.以下哪些工具可以用于大數(shù)據(jù)的ETL過(guò)程？A.ApacheNiFiB.ApacheSqoopC.ApacheFlumeD.ApacheKafka10.以下哪些技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)加密？A.AESB.RSAC.DESD.Blowfish---三、判斷題（每題1分，共10分）1.HadoopMapReduce是Hadoop的核心組件之一。（√）2.SparkSQL主要用于分布式數(shù)據(jù)處理。（√）3.MongoDB是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。（×）4.ApacheStorm主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。（√）5.數(shù)據(jù)湖是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。（×）6.HDFS的默認(rèn)端口是9000。（√）7.YARN的默認(rèn)端口是50070。（×）8.數(shù)據(jù)可視化主要用于數(shù)據(jù)清洗。（×）9.TensorFlow是一種大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)工具。（√）10.數(shù)據(jù)治理主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。（×）---四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組成部分及其功能。2.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的4V特征及其意義。3.簡(jiǎn)述Spark的核心組件及其功能。4.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。---五、論述題（每題10分，共20分）1.論述Hadoop與Spark在大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)缺點(diǎn)。2.論述大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)治理的重要性及其主要措施。---答案及解析一、單選題1.A解析：HDFS是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。2.D解析：大數(shù)據(jù)的4V特征是Volume（體量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）和Veracity（真實(shí)性）。3.B解析：YARN是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理系統(tǒng)。4.C解析：MongoDB是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。5.C解析：MapReduce框架的核心思想是并行處理。6.C解析：Spark的核心組件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming和SparkMLlib。7.B解析：ApacheStorm主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。8.B解析：DecisionTree是一種分類算法。9.C解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理主要用于數(shù)據(jù)清洗。10.D解析：Tableau、PowerBI和D3.js都是數(shù)據(jù)可視化工具。11.B解析：HDFS的默認(rèn)端口是9000。12.D解析：ApacheNiFi、ApacheSqoop和ApacheFlume都可以用于大數(shù)據(jù)的ETL過(guò)程。13.C解析：Cluster模式主要用于分布式數(shù)據(jù)處理。14.D解析：AES、RSA和DES都是數(shù)據(jù)加密技術(shù)。15.B解析：OLAP主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。16.D解析：ApacheZookeeper、Prometheus和Grafana都可以用于大數(shù)據(jù)的監(jiān)控。17.A解析：YARN的默認(rèn)端口是50070。18.D解析：HDFS、Spark和Hive都可以用于數(shù)據(jù)湖。19.D解析：ApacheRanger、ApacheAtlas和ApacheKyro都可以用于數(shù)據(jù)治理。20.D解析：TensorFlow、PyTorch和ApacheMahout都是大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)工具。二、多選題1.A,B,C,D解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件包括HDFS、MapReduce、YARN和Hive。2.A,B,C,D解析：大數(shù)據(jù)的4V特征是Volume（體量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）和Veracity（真實(shí)性）。3.A,B,C解析：ApacheStorm、ApacheFlink和ApacheKafka可以用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。4.A,B,C解析：MongoDB、Cassandra和Redis都是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。5.A,B,C,D解析：Spark的核心組件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming和SparkMLlib。6.A,B,C,D解析：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換都可以用于數(shù)據(jù)清洗。7.A,B,C,D解析：Tableau、PowerBI、D3.js和Matplotlib都是數(shù)據(jù)可視化工具。8.A,B,C解析：Hadoop的常用端口包括50010、9000和8088。9.A,B,C,D解析：ApacheNiFi、ApacheSqoop、ApacheFlume和ApacheKafka都可以用于大數(shù)據(jù)的ETL過(guò)程。10.A,B,C,D解析：AES、RSA、DES和Blowfish都是數(shù)據(jù)加密技術(shù)。三、判斷題1.√解析：HadoopMapReduce是Hadoop的核心組件之一。2.√解析：SparkSQL主要用于分布式數(shù)據(jù)處理。3.×解析：MongoDB是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。4.√解析：ApacheStorm主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。5.×解析：數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不同的概念。6.√解析：HDFS的默認(rèn)端口是9000。7.×解析：YARN的默認(rèn)端口是8032。8.×解析：數(shù)據(jù)可視化主要用于數(shù)據(jù)分析和展示。9.√解析：TensorFlow是一種大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)工具。10.×解析：數(shù)據(jù)治理主要用于數(shù)據(jù)管理和控制。四、簡(jiǎn)答題1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組成部分及其功能：-HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：用于分布式存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)。-MapReduce：用于分布式數(shù)據(jù)處理。-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：用于資源管理。-Hive：用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢。-Pig：用于并行數(shù)據(jù)處理。-HBase：用于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。-Sqoop：用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。-Flume：用于數(shù)據(jù)收集。2.大數(shù)據(jù)的4V特征及其意義：-Volume（體量）：指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，通常達(dá)到TB或PB級(jí)別。-Velocity（速度）：指數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度非?？?，需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理。-Variety（多樣性）：指數(shù)據(jù)的類型和格式多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。-Veracity（真實(shí)性）：指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度，需要保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性。3.Spark的核心組件及其功能：-SparkCore：提供基本的分布式數(shù)據(jù)處理功能。-SparkSQL：用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢和SQL支持。-SparkStreaming：用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。-SparkMLlib：用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。-SparkGraphX：用于圖計(jì)算。4.大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)清洗的主要步驟：-數(shù)據(jù)集成：將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，去除冗余數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：填充缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式。五、論述題1.Hadoop與Spark在大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)缺點(diǎn)：-Hadoop：-優(yōu)點(diǎn)：成熟穩(wěn)定，生態(tài)系統(tǒng)完善，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。-缺點(diǎn)：配置復(fù)雜，實(shí)時(shí)處理能力有限，資源管理效率不高。-Spark：-優(yōu)點(diǎn)：速度快，內(nèi)存計(jì)算能