2025年！大數(shù)據(jù)工程師面試模擬題及答案全集#2025年大數(shù)據(jù)工程師面試模擬題及答案1.選擇題（共5題，每題2分）1.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，以下哪個組件主要用于分布式存儲？-A.YARN-B.Hive-C.HDFS-D.Zookeeper2.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？-A.K-Means聚類-B.決策樹-C.主成分分析-D.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則3.在Spark中，以下哪個操作屬于transformations？-A.`collect()`-B.`map()`-C.`saveAsTextFile()`-D.`reduce()`4.以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合范圍查詢？-A.B+樹-B.哈希表-C.布隆過濾器-D.R樹5.在Kafka中，以下哪個參數(shù)控制消息的保留時間？-A.`replication.factor`-B.`retention.ms`-C.`batch.size`-D.`compression.type`2.填空題（共5題，每題2分）1.Hadoop的分布式文件系統(tǒng)縮寫是________。2.Spark的RDD是________的簡稱，代表彈性分布式數(shù)據(jù)集。3.在分布式系統(tǒng)中，CAP理論中的P代表________。4.以下是著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫：MongoDB,________,Redis。5.在MapReduce框架中，每個Map任務(wù)輸出的中間數(shù)據(jù)通常存儲在________中。3.判斷題（共5題，每題2分）1.HiveQL可以像SQL一樣進行復(fù)雜的SQL查詢。（√）2.Spark的DataFrameAPI比RDDAPI更靈活。（√）3.Hadoop的YARN可以用于資源管理和任務(wù)調(diào)度。（√）4.Kafka中的生產(chǎn)者、消費者和broker是同一概念。（×）5.數(shù)據(jù)湖是存儲原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫是存儲處理后的數(shù)據(jù)。（√）4.簡答題（共5題，每題4分）1.簡述HDFS的NameNode和DataNode各自的功能。2.解釋Spark的懶加載機制及其優(yōu)缺點。3.描述MapReduce的三個主要階段及其作用。4.列舉三種常見的分布式文件系統(tǒng)，并簡述其特點。5.解釋Kafka中的分區(qū)（Partition）和副本（Replica）的概念。5.編程題（共3題，每題6分）1.SparkDataFrame編程題：假設(shè)有一個DataFrame`df`，包含列`name`,`age`,`salary`。請編寫SparkSQL代碼實現(xiàn)以下功能：-查詢年齡大于30的所有記錄。-計算每個部門（假設(shè)部門信息在`department`列）的平均工資。-將所有工資低于5000的記錄的工資增加10%。scala//示例代碼框架valdf=...//初始化DataFrame//編寫查詢代碼2.HadoopMapReduce編程題：編寫一個簡單的MapReduce程序，輸入是一系列單詞，輸出是每個單詞的出現(xiàn)次數(shù)。要求：-Map函數(shù)接收一行文本，按空格分割成單詞，輸出`<word,1>`。-Reduce函數(shù)合并Map輸出，統(tǒng)計每個單詞的總次數(shù)。java//示例代碼框架publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//編寫Map函數(shù)邏輯}}publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//編寫Reduce函數(shù)邏輯}}3.Kafka編程題：假設(shè)有一個Kafka主題`sensor-data`，分區(qū)數(shù)為3。請編寫一個簡單的Kafka消費者程序，消費該主題的所有消息，并統(tǒng)計每條消息的長度。要求：-使用Java編寫。-消費者必須支持自動提交偏移量。-輸出每條消息的長度。java//示例代碼框架publicclassKafkaConsumerExample{publicstaticvoidmain(String[]args){Propertiesprops=newProperties();//配置Kafka消費者參數(shù)KafkaConsumer<String,String>consumer=newKafkaConsumer<>(props);//訂閱主題consumer.subscribe(Collections.singletonList("sensor-data"));while(true){ConsumerRecords<String,String>records=consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for(ConsumerRecord<String,String>record:records){//編寫消息處理邏輯}}}}答案選擇題答案1.C.HDFS2.B.決策樹3.B.`map()`4.A.B+樹5.B.`retention.ms`填空題答案1.HDFS2.RDD3.一致性4.Cassandra5.HDFS判斷題答案1.√2.√3.√4.×5.√簡答題答案1.HDFS的NameNode和DataNode各自的功能：-NameNode：負責(zé)管理HDFS的元數(shù)據(jù)，包括文件系統(tǒng)命名空間、文件與目錄的權(quán)限、客戶端對文件的訪問等。它是HDFS的主節(jié)點。-DataNode：負責(zé)存儲實際的數(shù)據(jù)塊，執(zhí)行客戶端的數(shù)據(jù)讀寫請求，并向NameNode定期匯報自己的狀態(tài)和數(shù)據(jù)塊信息。它是HDFS的從節(jié)點。2.Spark的懶加載機制及其優(yōu)缺點：-懶加載機制：Spark在執(zhí)行階段并不會立即執(zhí)行代碼，而是將所有的操作記錄在一個執(zhí)行計劃中，等到真正需要計算時再執(zhí)行。這種機制可以優(yōu)化執(zhí)行計劃，減少不必要的計算。-優(yōu)點：-優(yōu)化執(zhí)行計劃，避免不必要的計算。-支持內(nèi)存計算，提高效率。-缺點：-需要更多的內(nèi)存來存儲執(zhí)行計劃。-可能導(dǎo)致代碼調(diào)試困難，因為實際執(zhí)行的操作與代碼順序不一致。3.MapReduce的三個主要階段及其作用：-Map階段：將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對（key-valuepairs），每個Map任務(wù)處理輸入數(shù)據(jù)的一部分，并輸出中間數(shù)據(jù)。-Shuffle階段：將Map輸出的中間數(shù)據(jù)按照key進行排序和分組，將相同key的數(shù)據(jù)發(fā)送到同一個Reduce任務(wù)。-Reduce階段：接收Shuffle階段傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，對相同key的數(shù)據(jù)進行聚合或處理，輸出最終結(jié)果。4.三種常見的分布式文件系統(tǒng)及其特點：-HDFS：Hadoop分布式文件系統(tǒng)，適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，適合批處理任務(wù)。-Ceph：開源分布式存儲系統(tǒng)，支持塊存儲、文件存儲和對象存儲，具有高可用性和可擴展性。-GlusterFS：開源分布式文件系統(tǒng)，支持多種存儲后端，具有高可擴展性和靈活性。5.Kafka中的分區(qū)和副本的概念：-分區(qū)（Partition）：Kafka將主題分成多個分區(qū)，每個分區(qū)是一個有序的數(shù)據(jù)隊列，分區(qū)內(nèi)的消息是有序的。分區(qū)可以提高Kafka的吞吐量和可擴展性。-副本（Replica）：每個分區(qū)可以配置多個副本，副本用于數(shù)據(jù)冗余和高可用性。其中一個副本是leader，負責(zé)處理讀寫請求，其他副本是follower，負責(zé)從leader同步數(shù)據(jù)。編程題答案1.SparkDataFrame編程題：scalavaldf=...//初始化DataFrame//查詢年齡大于30的所有記錄valolderThan30=df.filter($"age">30)//計算每個部門（假設(shè)部門信息在`department`列）的平均工資valavgSalaryByDepartment=df.groupBy("department").agg(avg("salary"))//將所有工資低于5000的記錄的工資增加10%valupdatedSalary=df.withColumn("salary",when($"salary"<5000,$"salary"*1.1).otherwise($"salary"))2.HadoopMapReduce編程題：javapublicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{StringTokenizeritr=newStringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()){word.set(itr.nextToken());context.write(word,one);}}}publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}context.write(key,newIntWritable(sum));}}3.Kafka編程題：javaimportorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;importorg.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;importmon.serialization.StringDeserializer;importjava.time.Duration;importjava.util.Collections;importjava.util.Properties;publicclassKafkaConsumerExample{publicstaticvoidmain(String[]args){Propertiesprops=newProperties();props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"example-group");props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"100");KafkaConsumer<String,String>consumer=newKafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Collections.singletonList("sensor-data"));while(true){ConsumerRecords<String,String>records=consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for(ConsumerRecord<Stri