2025年大數(shù)據(jù)技術(shù)中級(jí)考試要點(diǎn)解析與預(yù)測(cè)題實(shí)戰(zhàn)演練一、單選題（每題1分，共20題）1.大數(shù)據(jù)時(shí)代，下列哪項(xiàng)不是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件？A.HDFSB.HiveC.SparkD.Zookeeper2.分布式文件系統(tǒng)HDFS的主要特點(diǎn)是？A.高并發(fā)讀寫(xiě)B(tài).高可靠性C.實(shí)時(shí)查詢(xún)D.低延遲3.MapReduce模型中，Map階段的輸出數(shù)據(jù)格式通常是？A.JSONB.XMLC.KV對(duì)D.CSV4.下列哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型是按照主題組織的？A.StarSchemaB.SnowflakeSchemaC.GalaxySchemaD.FactConstellationSchema5.HiveQL中，用于創(chuàng)建表的語(yǔ)句是？A.CREATEVIEWB.CREATEINDEXC.CREATETABLED.CREATEFUNCTION6.Spark中，RDD的容錯(cuò)機(jī)制是基于？A.數(shù)據(jù)冗余B.檢查點(diǎn)C.事務(wù)日志D.以上都是7.下列哪種技術(shù)是用于實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)的？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.ApacheFlinkD.ApacheSpark8.在大數(shù)據(jù)處理中，下列哪種算法常用于聚類(lèi)分析？A.決策樹(shù)B.K-MeansC.邏輯回歸D.SVM9.下列哪種數(shù)據(jù)庫(kù)是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.MySQLB.PostgreSQLC.MongoDBD.Oracle10.下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)采集的？A.ETLB.ELTC.TELD.LET11.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的3V特征不包括？A.數(shù)據(jù)體量大B.數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高D.數(shù)據(jù)生成速度快12.下列哪種工具常用于數(shù)據(jù)可視化？A.TableauB.ExcelC.PowerBID.以上都是13.下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)清洗的？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)變換C.數(shù)據(jù)規(guī)約D.數(shù)據(jù)挖掘14.HadoopYARN的架構(gòu)中，ResourceManager負(fù)責(zé)？A.管理應(yīng)用程序B.管理節(jié)點(diǎn)C.管理數(shù)據(jù)D.以上都是15.下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)同步的？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移16.在Spark中，下列哪種操作是并行的？A.懶加載B.Action操作C.Transformation操作D.以上都是17.下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)加密的？A.AESB.RSAC.DESD.以上都是18.下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)壓縮的？A.GZIPB.ZIPC.BZIP2D.以上都是19.在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)備份的？A.RAIDB.NASC.SAND.以上都是20.下列哪種技術(shù)是用于數(shù)據(jù)歸檔的？A.數(shù)據(jù)湖B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體二、多選題（每題2分，共10題）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，下列哪些是常用的組件？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.Spark2.下列哪些是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)？A.數(shù)據(jù)體量大B.數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高D.數(shù)據(jù)生成速度快3.下列哪些是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的類(lèi)型？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.鍵值型數(shù)據(jù)庫(kù)C.列式數(shù)據(jù)庫(kù)D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)4.下列哪些是數(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5.下列哪些是Spark的優(yōu)缺點(diǎn)？A.速度快B.內(nèi)存占用高C.可擴(kuò)展性強(qiáng)D.易于使用6.下列哪些是數(shù)據(jù)采集的工具？A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Spark7.下列哪些是數(shù)據(jù)可視化的工具？A.TableauB.PowerBIC.QlikViewD.Excel8.下列哪些是數(shù)據(jù)清洗的步驟？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.填充缺失值C.檢測(cè)異常值D.數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換9.下列哪些是HadoopYARN的組件？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.DataNode10.下列哪些是大數(shù)據(jù)安全的措施？A.數(shù)據(jù)加密B.訪(fǎng)問(wèn)控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)歸檔三、判斷題（每題1分，共10題）1.HadoopMapReduce是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的核心組件。（√）2.Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。（√）3.Spark是一個(gè)快速的分布式計(jì)算框架。（√）4.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不支持事務(wù)。（√）5.數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)處理的第一步。（√）6.數(shù)據(jù)清洗不需要考慮數(shù)據(jù)一致性。（×）7.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)洞察力。（√）8.HadoopYARN是Hadoop2.0的核心組件。（√）9.數(shù)據(jù)備份是數(shù)據(jù)歸檔的一部分。（×）10.大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于金融、醫(yī)療、交通等多個(gè)領(lǐng)域。（√）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組成部分及其功能。2.簡(jiǎn)述MapReduce模型的工作流程。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。4.簡(jiǎn)述Spark的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。5.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)安全的主要措施。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)行業(yè)的影響。2.論述大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值及挑戰(zhàn)。答案一、單選題1.C2.B3.C4.A5.C6.D7.B8.B9.C10.A11.D12.D13.B14.D15.A16.D17.D18.D19.D20.A二、多選題1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D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)的組成部分及其功能：-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)。-MapReduce：分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)。-YARN：資源管理框架，用于管理集群資源。-Hive：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。-Pig：數(shù)據(jù)流語(yǔ)言，用于數(shù)據(jù)處理。-Sqoop：數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具，用于連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop。-Flume：數(shù)據(jù)采集工具，用于收集和傳輸數(shù)據(jù)。-Kafka：分布式消息隊(duì)列，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。2.MapReduce模型的工作流程：-Map階段：將輸入數(shù)據(jù)映射為鍵值對(duì)。-Shuffle階段：將Map階段的輸出數(shù)據(jù)按照鍵進(jìn)行排序和分組。-Reduce階段：對(duì)分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合處理。3.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟：-去除重復(fù)數(shù)據(jù)：刪除重復(fù)記錄。-填充缺失值：使用均值、中位數(shù)等填充缺失值。-檢測(cè)異常值：識(shí)別并處理異常數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)類(lèi)型。4.Spark的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景：-優(yōu)勢(shì)：速度快、內(nèi)存占用高、可擴(kuò)展性強(qiáng)、易于使用。-適用場(chǎng)景：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)清洗。5.大數(shù)據(jù)安全的主要措施：-數(shù)據(jù)加密：保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的安全性。-訪(fǎng)問(wèn)控制：限制用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限。-數(shù)據(jù)備份：防止數(shù)據(jù)丟失。-數(shù)據(jù)歸檔：長(zhǎng)期存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。五、論述題1.大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)行業(yè)的影響：-發(fā)展趨勢(shì)：實(shí)時(shí)處理、人工智能、邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體。-對(duì)行業(yè)的影響：提高效率、增強(qiáng)決策能力、創(chuàng)新商業(yè)模式。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值及挑戰(zhàn)：-應(yīng)用價(jià)值：精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)控制、產(chǎn)品創(chuàng)新。-挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、技術(shù)人才缺乏。#2025年大數(shù)據(jù)技術(shù)中級(jí)考試要點(diǎn)解析與預(yù)測(cè)題實(shí)戰(zhàn)演練考試重點(diǎn)1.Hadoop生態(tài)核心-HDFS架構(gòu)原理與命名節(jié)點(diǎn)HA配置-MapReduce編程模型與性能優(yōu)化-YARN資源調(diào)度機(jī)制2.Spark技術(shù)體系-RDD/Dataset操作實(shí)戰(zhàn)-SparkSQL與DataFrame優(yōu)化技巧-機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MLlib應(yīng)用場(chǎng)景3.實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)-Flink/Storm架構(gòu)對(duì)比-窗口函數(shù)與狀態(tài)管理實(shí)踐-消息隊(duì)列Kafka深度應(yīng)用備考策略-錯(cuò)題本構(gòu)建：重點(diǎn)記錄分布式鎖、數(shù)據(jù)傾斜等高頻考點(diǎn)-代碼盲區(qū)突破：用IDE調(diào)試MapReduce任務(wù)內(nèi)存溢出問(wèn)題-場(chǎng)景化答題：結(jié)合電商用