2025年大數(shù)據(jù)工程師入門筆試模擬題集一、單選題（每題2分，共20題）1.下列哪種技術(shù)最適合用于處理海量、高增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)？A.機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.MapReduceD.事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)答案：C2.Hadoop的核心組件不包括：A.HDFSB.YARNC.SparkD.Hive答案：C3.以下哪個(gè)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)？A.分布式存儲(chǔ)B.高可擴(kuò)展性C.支持SQL查詢D.數(shù)據(jù)模型靈活答案：C4.下列關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的說法錯(cuò)誤的是：A.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的前提B.缺失值處理通常采用刪除或填充C.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換不屬于數(shù)據(jù)清洗范疇D.異常值檢測(cè)是數(shù)據(jù)清洗的重要步驟答案：C5.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Spark與Hive的主要區(qū)別是：A.Spark支持實(shí)時(shí)計(jì)算，Hive不支持B.Hive支持SQL查詢，Spark不支持C.Spark的內(nèi)存計(jì)算效率更高D.Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量更大答案：C6.以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型不屬于星型模型的結(jié)構(gòu)？A.事實(shí)表B.維度表C.聚合表D.雪花表答案：D7.以下哪種索引結(jié)構(gòu)適合用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景？A.B+樹索引B.哈希索引C.全文索引D.位圖索引答案：A8.以下哪種算法不適合用于聚類分析？A.K-MeansB.DBSCANC.決策樹D.層次聚類答案：C9.以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)脫敏？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)匿名化D.數(shù)據(jù)聚合答案：C10.以下哪種存儲(chǔ)格式適合用于列式存儲(chǔ)？A.JSONB.AvroC.XMLD.Protobuf答案：B二、多選題（每題3分，共10題）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件包括：A.HDFSB.YARNC.HiveD.FlumeE.Storm答案：A,B,C,D2.數(shù)據(jù)清洗的常見方法包括：A.缺失值處理B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化E.數(shù)據(jù)去重答案：A,B,C,D,E3.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的類型包括：A.鍵值型B.列式存儲(chǔ)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔型E.關(guān)系型答案：A,B,C,D4.大數(shù)據(jù)處理的常見工具包括：A.HadoopB.SparkC.FlinkD.KafkaE.MySQL答案：A,B,C,D5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的常見模型包括：A.星型模型B.雪花模型C.螺旋模型D.事實(shí)星座模型答案：A,B,D6.數(shù)據(jù)索引的類型包括：A.B+樹索引B.哈希索引C.全文索引D.位圖索引答案：A,B,C,D7.機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法包括：A.線性回歸B.決策樹C.K-MeansD.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.貝葉斯分類答案：A,B,C,D,E8.數(shù)據(jù)脫敏的常見方法包括：A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)掩碼D.數(shù)據(jù)泛化答案：B,C,D9.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的常見格式包括：A.AvroB.ParquetC.ORCD.JSON答案：A,B,C10.大數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景包括：A.互聯(lián)網(wǎng)廣告B.金融風(fēng)控C.物聯(lián)網(wǎng)分析D.健康醫(yī)療E.交通運(yùn)輸答案：A,B,C,D,E三、判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop的HDFS是面向批處理的分布式文件系統(tǒng)。（正確）2.Spark可以替代Hadoop的全部功能。（錯(cuò)誤）3.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不支持事務(wù)。（正確）4.數(shù)據(jù)清洗不需要考慮數(shù)據(jù)一致性。（錯(cuò)誤）5.Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。（正確）6.數(shù)據(jù)索引可以提高查詢效率。（正確）7.聚類分析屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（錯(cuò)誤）8.數(shù)據(jù)脫敏會(huì)降低數(shù)據(jù)可用性。（錯(cuò)誤）9.Avro是一種列式存儲(chǔ)格式。（錯(cuò)誤）10.大數(shù)據(jù)處理的三大特征是Volume、Velocity和Variety。（正確）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述Hadoop的核心組件及其功能。答案：-HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：資源管理框架，用于管理計(jì)算資源。-MapReduce：分布式計(jì)算框架，用于處理海量數(shù)據(jù)。-Hive：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，提供SQL查詢接口。-HBase：分布式列式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問。2.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的常見步驟。答案：-數(shù)據(jù)集成：將來自不同源的數(shù)據(jù)整合在一起。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值等。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和類型。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率。3.簡(jiǎn)述NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的類型及其特點(diǎn)。答案：-鍵值型：如Redis，通過鍵值對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，查詢效率高。-列式存儲(chǔ)：如Cassandra，適合存儲(chǔ)和查詢大量數(shù)據(jù)。-圖數(shù)據(jù)庫(kù)：如Neo4j，適合存儲(chǔ)和查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)。-文檔型：如MongoDB，支持靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。4.簡(jiǎn)述Spark的主要優(yōu)勢(shì)及其應(yīng)用場(chǎng)景。答案：-優(yōu)勢(shì)：-支持內(nèi)存計(jì)算，處理速度快。-支持多種數(shù)據(jù)處理框架，如Hadoop、Flink等。-提供豐富的算法庫(kù)，支持機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計(jì)算等。-應(yīng)用場(chǎng)景：-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。-機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。-圖計(jì)算和社交網(wǎng)絡(luò)分析。五、填空題（每題2分，共10題）1.Hadoop的HDFS采用___架構(gòu)，適合存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。答案：分布式2.Spark的核心組件包括___、___和___。答案：RDD、SparkSQL、SparkStreaming3.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的類型包括___、___、___和___。答案：鍵值型、列式存儲(chǔ)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型4.數(shù)據(jù)清洗的常見方法包括___、___、___和___。答案：缺失值處理、異常值檢測(cè)、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)去重5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的常見模型包括___和___。答案：星型模型、雪花模型6.數(shù)據(jù)索引的類型包括___、___、___和___。答案：B+樹索引、哈希索引、全文索引、位圖索引7.機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法包括___、___、___和___。答案：線性回歸、決策樹、K-Means、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.數(shù)據(jù)脫敏的常見方法包括___、___和___。答案：數(shù)據(jù)匿名化、數(shù)據(jù)掩碼、數(shù)據(jù)泛化9.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的常見格式包括___、___和___。答案：Avro、Parquet、ORC10.大數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用場(chǎng)景包括___、___、___和___。答案：互聯(lián)網(wǎng)廣告、金融風(fēng)控、物聯(lián)網(wǎng)分析、健康醫(yī)療六、編程題（每題10分，共2題）1.使用Python編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)清洗腳本，處理缺失值和異常值。示例數(shù)據(jù)：pythondata=[10,20,None,30,40,500,None,60]要求：-處理缺失值，用平均值填充。-處理異常值，用中位數(shù)替換。答案：pythonimportnumpyasnpdata=[10,20,None,30,40,500,None,60]#處理缺失值data=[xifxisnotNoneelsenp.mean([dfordindataifdisnotNone])forxindata]#計(jì)算中位數(shù)median=np.median(data)#處理異常值data=[medianifx>3*medianelsexforxindata]print(data)2.使用Spark編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理腳本，統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞的出現(xiàn)次數(shù)。示例數(shù)據(jù)：pythonlines=["helloworld","hellospark","worldbigdata"]要求：-將每行數(shù)據(jù)按空格分割成單詞。-統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。答案：pythonfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate()lines=["helloworld","hellospark","worldbigdata"]rdd=spark.sparkContext.paralleli