2025年大數(shù)據(jù)工程師中級考試模擬題集及備考技巧一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.下列哪種存儲模型最適合處理大規(guī)模、稀疏的數(shù)據(jù)集？A.行式存儲B.列式存儲C.表格存儲D.圖數(shù)據(jù)庫存儲2.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，YARN的核心作用是什么？A.數(shù)據(jù)存儲B.任務(wù)調(diào)度C.數(shù)據(jù)采集D.數(shù)據(jù)可視化3.以下哪種算法最適合用于大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社區(qū)檢測？A.K-Means聚類B.PageRankC.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則D.決策樹4.SparkSQL中，以下哪個函數(shù)用于計算分組數(shù)據(jù)的聚合平均值？A.COUNT()B.MAX()C.AVG()D.SUM()5.在分布式系統(tǒng)中，如何解決數(shù)據(jù)傾斜問題？A.增加更多節(jié)點B.重分區(qū)（Repartition）C.使用更快的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備D.減少數(shù)據(jù)量6.以下哪種數(shù)據(jù)倉庫模型最適合支持多維分析？A.星型模型B.環(huán)形模型C.網(wǎng)狀模型D.樹狀模型7.以下哪種技術(shù)最適合用于實時數(shù)據(jù)流處理？A.HiveB.SparkStreamingC.HBaseD.MongoDB8.在分布式文件系統(tǒng)中，NameNode的主要職責是什么？A.存儲文件數(shù)據(jù)B.管理文件元數(shù)據(jù)C.處理用戶請求D.監(jiān)控集群狀態(tài)9.以下哪種算法最適合用于異常檢測？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.孤立森林D.K-Means聚類10.在數(shù)據(jù)采集過程中，以下哪種方法最適合處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.正則表達式B.JSON解析C.XML解析D.文本爬取二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，以下哪些組件屬于HDFS的子模塊？A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.NodeManager2.Spark中，以下哪些操作屬于transformations？A.map()B.reduceByKey()C.filter()D.saveAsTextFile()3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，以下哪些方法屬于特征工程？A.數(shù)據(jù)歸一化B.特征編碼C.數(shù)據(jù)清洗D.特征選擇4.以下哪些技術(shù)屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫的范疇？A.MongoDBB.RedisC.HiveD.Cassandra5.在分布式計算中，以下哪些因素會影響任務(wù)執(zhí)行效率？A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)本地性C.任務(wù)并行度D.存儲延遲三、判斷題（共10題，每題1分，合計10分）1.MapReduce框架只能處理批處理任務(wù)，無法支持實時計算。（×）2.HiveQL支持SQL的99%語法。（√）3.數(shù)據(jù)傾斜會導致任務(wù)執(zhí)行時間顯著增加。（√）4.Spark的RDD是懶加載的。（√）5.HBase適合存儲時序數(shù)據(jù)。（√）6.機器學習中的過擬合是指模型對訓練數(shù)據(jù)擬合過度。（√）7.數(shù)據(jù)湖是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合。（×）8.YARN可以管理多種類型的計算框架。（√）9.數(shù)據(jù)脫敏的主要目的是保護用戶隱私。（√）10.NoSQL數(shù)據(jù)庫不支持事務(wù)處理。（×）四、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中HDFS和Hive的區(qū)別。2.解釋什么是數(shù)據(jù)傾斜，并列舉三種解決數(shù)據(jù)傾斜的方法。3.描述SparkRDD的三個核心特征。4.說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖的區(qū)別。5.列舉三種常用的數(shù)據(jù)采集方法，并簡述其適用場景。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合實際案例，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融風控領(lǐng)域的應(yīng)用及其優(yōu)勢。答案一、單選題答案1.B2.B3.B4.C5.B6.A7.B8.B9.C10.B二、多選題答案1.AB2.AC3.ABD4.ABD5.ABCD三、判斷題答案1.×2.√3.√4.√5.√6.√7.×8.√9.√10.×四、簡答題答案1.HDFS與Hive的區(qū)別：-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，主要存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，適合批處理任務(wù)。-Hive：數(shù)據(jù)倉庫工具，基于HDFS，提供SQL接口（HiveQL）進行數(shù)據(jù)查詢和分析。-HDFS：底層存儲，塊大小通常為128MB或256MB。-Hive：上層應(yīng)用，通過MapReduce執(zhí)行查詢。2.數(shù)據(jù)傾斜解釋及解決方法：-數(shù)據(jù)傾斜：在分布式計算中，某個任務(wù)或節(jié)點處理的數(shù)據(jù)量遠超其他節(jié)點，導致整體執(zhí)行時間增加。-解決方法：-重分區(qū)（Repartition）：重新分配數(shù)據(jù)，均衡任務(wù)負載。-參數(shù)調(diào)優(yōu)：調(diào)整MapReduce的參數(shù)，如map數(shù)、reduce數(shù)。-使用隨機前綴：在鍵上添加隨機前綴，分散數(shù)據(jù)。3.SparkRDD的三個核心特征：-不可變性：RDD一旦創(chuàng)建不可修改。-容錯性：通過RDD的線性和樹形依賴，支持數(shù)據(jù)恢復(fù)。-分布式：RDD數(shù)據(jù)分布在多個節(jié)點上，支持并行計算。4.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖的區(qū)別：-數(shù)據(jù)倉庫：存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持SQL查詢和多維分析（如星型模型）。-數(shù)據(jù)湖：存儲原始數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，靈活性高。-數(shù)據(jù)倉庫：面向主題，支持復(fù)雜分析。-數(shù)據(jù)湖：面向存儲，后續(xù)可進行處理和分析。5.數(shù)據(jù)采集方法及適用場景：-網(wǎng)絡(luò)爬蟲：適用于抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，如電商、新聞。-API接口：適用于獲取第三方平臺數(shù)據(jù)，如社交媒體、支付平臺。-日志采集：適用于收集系統(tǒng)或應(yīng)用日志，如服務(wù)器日志、用戶行為日志。五、論述題答案大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融風控領(lǐng)域的應(yīng)用及其優(yōu)勢：金融風控是金融機構(gòu)的核心業(yè)務(wù)之一，傳統(tǒng)風控方法依賴人工經(jīng)驗，效率低且易出錯。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了風控的精準度和效率。應(yīng)用案例：1.信用評估：通過分析用戶的交易記錄、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等多維度信息，利用機器學習模型進行信用評分，提高評估準確性。2.欺詐檢測：實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，通過異常檢測算法識別可疑交易，減少欺詐損失。3.市場風險分析：利用大數(shù)據(jù)分析市場波動，預(yù)測風險事件，優(yōu)化投資策略。優(yōu)勢：1.數(shù)據(jù)全面性：整合多源數(shù)據(jù)，提供更全面的視圖。2.實時性：實時處理數(shù)據(jù)，快速響應(yīng)風險事件。3.精準性：機器學習模型提高預(yù)測準確性。4.效率提升：自動化風控流程，減少人工成本。實際案例中，某銀行通過大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的風控系統(tǒng)，信用評估準確率提升30%，欺詐檢測效率提高50%，顯著降低了業(yè)務(wù)損失。#2025年大數(shù)據(jù)工程師中級考試模擬題集及備考技巧考試注意事項1.熟悉題型考試通常包含單選題、多選題、簡答題和案例分析題。提前通過模擬題集了解各題型分值和難度分布，合理分配答題時間。2.重點突破大數(shù)據(jù)工程師的核心考點包括Hadoop生態(tài)（HDFS、MapReduce）、Spark、SQL優(yōu)化、數(shù)據(jù)倉庫（Kimball或Inmon理論）、機器學習基礎(chǔ)等。結(jié)合模擬題集中的高頻考點，構(gòu)建知識框架。3.動手能力部分題目涉及代碼編寫或?qū)嵅賵鼍埃ㄈ鏢parkSQL、Flink窗口函數(shù)）?？记靶柰ㄟ^在線沙箱或本地環(huán)境多練習，避免臨場手生。4.案例分析技巧案例題往往考察綜合應(yīng)用能力。先梳理業(yè)務(wù)需求，再匹配技術(shù)方案（如ETL