2025年大數(shù)據(jù)技術(shù)中級筆試重點(diǎn)題集一、單選題（共10題，每題2分）1.下列哪項不是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.Kafka2.Spark中，RDD的哪些操作是破壞性的？A.`map`B.`filter`C.`union`D.`cache`3.在Kafka中，以下哪種分區(qū)策略可以確保消息的嚴(yán)格順序？A.RangePartitionB.Round-robinPartitionC.Key-basedPartitionD.StickyPartition4.下列哪種數(shù)據(jù)倉庫模型最適合OLAP應(yīng)用？A.StarSchemaB.SnowflakeSchemaC.GalaxySchemaD.FactConstellationSchema5.在Flink中，如何實(shí)現(xiàn)狀態(tài)管理？A.UsingCheckpointB.UsingSavepointC.BothAandBD.NeitherAnorB6.以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合倒排索引？A.B-TreeB.HashTableC.B+TreeD.SkipList7.在Elasticsearch中，以下哪個索引參數(shù)用于控制分片數(shù)量？A.`number_of_shards`B.`number_of_replicas`C.`refresh_interval`D.`indexLifetime`8.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合實(shí)時數(shù)據(jù)分析？A.MySQLB.PostgreSQLC.ClickHouseD.MongoDB9.在SparkSQL中，以下哪種函數(shù)用于處理窗口函數(shù)？A.`lag`B.`lead`C.`row_number`D.Alloftheabove10.以下哪種技術(shù)可以有效解決分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傾斜問題？A.SamplingB.BucketingC.RepartitionD.Alloftheabove二、多選題（共5題，每題3分）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，以下哪些組件屬于存儲類？A.HDFSB.HBaseC.HiveD.ZooKeeper2.Spark中，以下哪些操作是并行的？A.`map`B.`reduceByKey`C.`collect`D.`persist`3.Kafka中，以下哪些配置項影響消息的傳遞延遲？A.`batch.size`B.`linger.ms`C.`compression.type`D.`acks`4.數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪些步驟是常見的？A.ExtractionB.TransformationC.LoadingD.Validation5.在Flink中，以下哪些狀態(tài)管理策略是支持的？A.KeyedStateB.OperatorStateC.BroadcastStateD.SnapshotState三、判斷題（共10題，每題1分）1.Hadoop的MapReduce框架可以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2.Spark的RDD是不可變的。3.Kafka的消費(fèi)者組可以保證消息的至少一次傳遞。4.數(shù)據(jù)倉庫的星型模型比雪花模型查詢效率更高。5.Elasticsearch的倒排索引適用于全文檢索。6.ClickHouse的列式存儲結(jié)構(gòu)適合實(shí)時數(shù)據(jù)分析。7.SparkSQL的DataFrame是不可變的。8.分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傾斜問題可以通過增加節(jié)點(diǎn)解決。9.Kafka的零拷貝技術(shù)可以顯著提升消息傳遞效率。10.Flink的狀態(tài)管理是冪等的。四、簡答題（共5題，每題5分）1.簡述HDFS的NameNode和DataNode的功能。2.Spark的RDD有哪些主要操作？3.Kafka如何保證消息的順序性？4.數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程包括哪些主要步驟？5.Flink的窗口函數(shù)有哪些類型？五、論述題（共2題，每題10分）1.論述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各組件的協(xié)同工作原理。2.比較Spark和Flink在實(shí)時數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)缺點(diǎn)。答案單選題1.D2.A3.C4.A5.C6.C7.A8.C9.D10.D多選題1.AB2.AB3.ABC4.ABC5.ABC判斷題1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.×9.√10.√簡答題1.HDFS的NameNode和DataNode的功能：-NameNode：負(fù)責(zé)管理HDFS的元數(shù)據(jù)，包括文件系統(tǒng)的命名空間、文件和目錄的權(quán)限等。-DataNode：負(fù)責(zé)存儲實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，并執(zhí)行數(shù)據(jù)塊的讀寫操作。2.Spark的RDD主要操作：-Transformation操作：如`map`、`filter`、`reduceByKey`等。-Action操作：如`collect`、`reduce`、`saveAsTextFile`等。3.Kafka保證消息順序性的方法：-通過Key-basedPartition，確保相同Key的消息分配到同一分區(qū)，從而保證順序性。4.數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程主要步驟：-Extraction（抽?。簭母鞣N數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)。-Transformation（轉(zhuǎn)換）：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合。-Loading（加載）：將處理后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。5.Flink的窗口函數(shù)類型：-TumblingWindow（滑動窗口）-SlidingWindow（滑動窗口）-SessionWindow（會話窗口）論述題1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各組件的協(xié)同工作原理：-HDFS：提供分布式文件存儲系統(tǒng)，存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)。-MapReduce：處理分布式數(shù)據(jù)計算任務(wù)。-Hive：提供數(shù)據(jù)倉庫查詢和ETL工具。-HBase：提供分布式列式數(shù)據(jù)庫。-YARN：資源管理框架，管理集群資源。-ZooKeeper：分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，保證系統(tǒng)一致