《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》考核試題及答案一、選擇題（每題2分，共40分）1.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)？（）A.HBaseB.MongoDBC.SparkD.Cassandra答案：C解析：HBase、MongoDB和Cassandra都是常見的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。HBase是基于Hadoop的分布式、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)；MongoDB是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)；Cassandra是高度可擴(kuò)展的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。而Spark是一個(gè)快速通用的集群計(jì)算系統(tǒng)，主要用于大數(shù)據(jù)處理和分析，并非存儲(chǔ)技術(shù)。2.大數(shù)據(jù)的4V特性不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.Volume（大量）B.Variety（多樣）C.Velocity（高速）D.Validity（有效）答案：D解析：大數(shù)據(jù)的4V特性分別是Volume（大量），指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大；Variety（多樣），表示數(shù)據(jù)類型繁多；Velocity（高速），強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度快；Value（價(jià)值），即數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值。而Validity（有效）不屬于4V特性。3.在Hadoop中，負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度的是（）A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.NodeManager答案：C解析：NameNode是HDFS的主節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間和客戶端對(duì)文件的訪問(wèn)；DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊。ResourceManager是YARN中的全局資源管理器，負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源管理和任務(wù)調(diào)度；NodeManager是每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的資源和任務(wù)管理器，負(fù)責(zé)管理本節(jié)點(diǎn)上的資源和運(yùn)行任務(wù)。4.以下哪個(gè)是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)？（）A.嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)B.支持SQL查詢C.高可擴(kuò)展性D.遵循ACID原則答案：C解析：NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，其特點(diǎn)包括高可擴(kuò)展性、靈活的數(shù)據(jù)模型、不遵循嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)、不支持傳統(tǒng)的SQL查詢等。而嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)、支持SQL查詢和遵循ACID原則是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)。5.Spark中RDD的操作分為（）A.轉(zhuǎn)換操作和行動(dòng)操作B.讀取操作和寫入操作C.內(nèi)存操作和磁盤操作D.本地操作和分布式操作答案：A解析：RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是Spark的核心抽象，其操作分為轉(zhuǎn)換操作和行動(dòng)操作。轉(zhuǎn)換操作是惰性的，它不會(huì)立即執(zhí)行，而是生成一個(gè)新的RDD；行動(dòng)操作會(huì)觸發(fā)實(shí)際的計(jì)算并返回結(jié)果。6.以下哪種數(shù)據(jù)采集方式不屬于日志采集？（）A.FlumeB.LogstashC.SqoopD.Filebeat答案：C解析：Flume、Logstash和Filebeat都是常用的日志采集工具。Flume是Apache開源的分布式日志收集系統(tǒng)；Logstash是一個(gè)開源的服務(wù)器端數(shù)據(jù)處理管道；Filebeat是輕量級(jí)的日志采集器。而Sqoop主要用于在Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，不屬于日志采集工具。7.數(shù)據(jù)清洗中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除法B.填充法C.插值法D.聚類法答案：D解析：處理缺失值的常見方法有刪除法（刪除包含缺失值的記錄或特征）、填充法（用均值、中位數(shù)等填充缺失值）、插值法（根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算）。聚類法是一種數(shù)據(jù)分析方法，用于將數(shù)據(jù)對(duì)象分組，不是處理缺失值的方法。8.以下哪個(gè)是大數(shù)據(jù)分析的常用算法？（）A.冒泡排序算法B.決策樹算法C.二分查找算法D.選擇排序算法答案：B解析：決策樹算法是大數(shù)據(jù)分析中常用的分類和回歸算法，它可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)決策規(guī)則。冒泡排序算法、二分查找算法和選擇排序算法主要用于數(shù)據(jù)排序和查找，不屬于大數(shù)據(jù)分析的典型算法。9.Hive是基于（）的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。A.HadoopB.SparkC.MongoDBD.Redis答案：A解析：Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，它提供了類似于SQL的查詢語(yǔ)言HQL，允許用戶通過(guò)編寫SQL語(yǔ)句來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析，底層使用MapReduce等計(jì)算框架來(lái)執(zhí)行任務(wù)。10.以下關(guān)于Kafka的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.它是一個(gè)分布式消息隊(duì)列B.可以實(shí)現(xiàn)高吞吐量的數(shù)據(jù)傳輸C.主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.支持消息的分區(qū)和副本機(jī)制答案：C解析：Kafka是一個(gè)分布式消息隊(duì)列，具有高吞吐量、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)，支持消息的分區(qū)和副本機(jī)制。它主要用于數(shù)據(jù)的流式傳輸和處理，而不是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。11.在MapReduce編程模型中，Map函數(shù)的輸入是（）A.鍵值對(duì)B.數(shù)組C.列表D.集合答案：A解析：在MapReduce編程模型中，Map函數(shù)的輸入是鍵值對(duì)，Map函數(shù)對(duì)輸入的鍵值對(duì)進(jìn)行處理，輸出中間結(jié)果也是鍵值對(duì)。12.以下哪種數(shù)據(jù)可視化工具適合創(chuàng)建交互式可視化圖表？（）A.MatplotlibB.SeabornC.TableauD.Excel答案：C解析：Matplotlib和Seaborn是Python中的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，主要用于創(chuàng)建靜態(tài)的可視化圖表。Excel是常用的辦公軟件，也可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化，但在創(chuàng)建交互式可視化方面功能相對(duì)有限。Tableau是專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具，支持創(chuàng)建交互式的可視化圖表和儀表盤。13.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.分類B.回歸C.加密D.聚類答案：C解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。加密是一種數(shù)據(jù)安全技術(shù)，不屬于數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。14.以下哪個(gè)是分布式文件系統(tǒng)？（）A.FAT32B.NTFSC.HDFSD.ext4答案：C解析：FAT32、NTFS和ext4都是常見的本地文件系統(tǒng)。HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop中的分布式文件系統(tǒng)，它可以將數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提供高容錯(cuò)性和高吞吐量。15.在Spark中，以下哪種方式可以將RDD持久化到內(nèi)存中？（）A.cache()B.persist()C.checkpoint()D.A和B都可以答案：D解析：在Spark中，cache()和persist()方法都可以將RDD持久化。cache()是persist()的一種特殊情況，它將RDD持久化到內(nèi)存中，等價(jià)于persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)。checkpoint()方法用于將RDD保存到可靠的存儲(chǔ)中，主要用于容錯(cuò)。16.以下關(guān)于HBase的說(shuō)法正確的是（）A.它是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.不支持分布式存儲(chǔ)C.適合實(shí)時(shí)隨機(jī)讀寫操作D.數(shù)據(jù)按行存儲(chǔ)答案：C解析：HBase是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持分布式存儲(chǔ)，它基于LSM樹結(jié)構(gòu)，適合實(shí)時(shí)隨機(jī)讀寫操作。HBase數(shù)據(jù)按列族存儲(chǔ)，而不是按行存儲(chǔ)。17.以下哪種算法用于異常檢測(cè)？（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.IsolationForest算法D.Apriori算法答案：C解析：IsolationForest算法是一種常用的異常檢測(cè)算法，它通過(guò)構(gòu)建隔離樹來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。K-Means算法是聚類算法，用于將數(shù)據(jù)分組；DBSCAN算法也是聚類算法，基于密度進(jìn)行聚類；Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。18.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)不包括（）A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)性D.穩(wěn)定性答案：C解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時(shí)變性等特點(diǎn)。它主要用于數(shù)據(jù)分析和決策支持，通常不要求實(shí)時(shí)性。19.以下關(guān)于Flink的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.它是一個(gè)流式計(jì)算框架B.支持批處理和流處理C.不支持狀態(tài)管理D.具有低延遲和高吞吐量的特點(diǎn)答案：C解析：Flink是一個(gè)流式計(jì)算框架，支持批處理和流處理，具有低延遲和高吞吐量的特點(diǎn)。Flink還支持強(qiáng)大的狀態(tài)管理，允許在流處理過(guò)程中維護(hù)和更新狀態(tài)。20.以下哪種編碼方式常用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率？（）A.UTF-8編碼B.Snappy編碼C.ASCII編碼D.GBK編碼答案：B解析：Snappy是一種快速的數(shù)據(jù)壓縮編碼方式，常用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率和傳輸效率。UTF-8編碼和ASCII編碼主要用于字符編碼，GBK編碼是中文編碼方式，它們主要用于文本表示，而非專門用于提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。二、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分及其功能。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要由以下幾個(gè)主要組成部分：-HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：分布式文件系統(tǒng)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。它將大文件分割成多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并分布存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提供高容錯(cuò)性和高吞吐量，使得數(shù)據(jù)可以在集群中可靠地存儲(chǔ)和訪問(wèn)。-MapReduce：編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理。它將任務(wù)分為Map階段和Reduce階段，Map函數(shù)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成中間結(jié)果，Reduce函數(shù)對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行匯總和處理，最終得到計(jì)算結(jié)果。-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：資源管理和任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。它負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源分配和任務(wù)調(diào)度，使得不同的計(jì)算框架（如MapReduce、Spark等）可以共享集群資源。-Hive：基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。它提供了類似于SQL的查詢語(yǔ)言HQL，允許用戶通過(guò)編寫SQL語(yǔ)句來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析，底層使用MapReduce等計(jì)算框架來(lái)執(zhí)行任務(wù)，方便非專業(yè)程序員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。-HBase：分布式、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)。它適合實(shí)時(shí)隨機(jī)讀寫操作，基于HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，提供了高可擴(kuò)展性和高并發(fā)性能，常用于存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。-ZooKeeper：分布式協(xié)調(diào)服務(wù)。它用于管理集群中的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、配置信息和分布式鎖等，保證集群的一致性和高可用性。2.簡(jiǎn)述Spark中RDD的特性和優(yōu)勢(shì)。RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是Spark的核心抽象，具有以下特性和優(yōu)勢(shì)：特性：-不可變：RDD一旦創(chuàng)建就不能被修改，對(duì)RDD的任何操作都會(huì)生成一個(gè)新的RDD。-分布式：RDD中的數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在集群的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，允許并行處理。-彈性：RDD具有容錯(cuò)性，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)丟失時(shí)，可以通過(guò)lineage（血統(tǒng)）信息重新計(jì)算該數(shù)據(jù)。-只讀：RDD是只讀的，只能通過(guò)轉(zhuǎn)換操作生成新的RDD。優(yōu)勢(shì)：-高效性：RDD支持內(nèi)存計(jì)算，避免了頻繁的磁盤I/O，大大提高了計(jì)算速度。-容錯(cuò)性：通過(guò)lineage信息，RDD可以在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)快速恢復(fù)數(shù)據(jù)，保證計(jì)算的可靠性。-靈活性：RDD提供了豐富的轉(zhuǎn)換和行動(dòng)操作，允許用戶進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析。-兼容性：RDD可以與多種數(shù)據(jù)源（如HDFS、HBase等）集成，方便數(shù)據(jù)的讀取和處理。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和常用方法。數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和常用方法如下：步驟：-數(shù)據(jù)收集：從各種數(shù)據(jù)源收集原始數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)理解：了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、含義和特點(diǎn)，識(shí)別可能存在的問(wèn)題。-問(wèn)題識(shí)別：找出數(shù)據(jù)中存在的缺失值、重復(fù)值、異常值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等問(wèn)題。-清洗操作：根據(jù)識(shí)別出的問(wèn)題，選擇合適的方法進(jìn)行清洗。-驗(yàn)證檢查：對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和檢查，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。常用方法：-處理缺失值：可以使用刪除法（刪除包含缺失值的記錄或特征）、填充法（用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等填充缺失值）、插值法（根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算）。-處理重復(fù)值：可以通過(guò)去重操作，刪除重復(fù)的記錄。-處理異常值：可以使用統(tǒng)計(jì)方法（如z-score方法）識(shí)別異常值，然后根據(jù)情況進(jìn)行刪除、修正或保留。-處理錯(cuò)誤數(shù)據(jù)：可以根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)的上下文，對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行修正或刪除。三、應(yīng)用題（每題15分，共30分）1.假設(shè)有一個(gè)包含用戶訂單信息的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)格式如下：|用戶ID|訂單ID|訂單金額|訂單日期||-|-|-|-||1|1001|200|2023-01-01||1|1002|300|2023-01-05||2|1003|150|2023-01-03||2|1004|250|2023-01-07|請(qǐng)使用Python和Pandas庫(kù)完成以下任務(wù)：-計(jì)算每個(gè)用戶的總訂單金額。-找出訂單金額最高的用戶。```pythonimportpandasaspd創(chuàng)建數(shù)據(jù)集data={'用戶ID':[1,1,2,2],'訂單ID':[1001,1002,1003,1004],'訂單金額':[200,300,150,250],'訂單日期':['2023-01-01','2023-01-05','2023-01-03','2023-01-07']}df=pd.DataFrame(data)計(jì)算每個(gè)用戶的總訂單金額total_amount_per_user=df.groupby('用戶ID')['訂單金額'].sum()找出訂單金額最高的用戶max_amount_user=total_amount_per_user.idxmax()print("每個(gè)用戶的總訂單金額：")print(total_amount_per_user)print("訂單金額最高的用戶：",max_amount_user)```2.請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的MapReduce程序（使用Python和HadoopStreaming），用于統(tǒng)計(jì)文本文件中每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。Mapper程序（mapper.py）：```pythonimportsys從標(biāo)準(zhǔn)輸入讀取每一行forlineinsys.stdin:去除行首尾的空白字符line=line.strip()將行按空格分割成單詞words=line.split()forwordinwords:輸出單詞和計(jì)數(shù)1print('%s\t%s'%(word,1))```Reducer程序（reducer.py）：```pythonimportsyscurrent_word=Nonecurrent_count=0從標(biāo)準(zhǔn)輸入讀取每一行forlineinsys.stdin:去除行首尾的空白字符line=line.strip()分割行成單詞和計(jì)數(shù)word,count=line.split('\t',1)try:count=int(count)