2025年大數(shù)據(jù)工程師中級(jí)筆試復(fù)習(xí)指南一、單選題（共20題，每題2分）1.下列哪種技術(shù)不屬于分布式文件系統(tǒng)？A.HDFSB.S3C.CephD.Ext42.MapReduce模型中，Map階段的輸出數(shù)據(jù)格式通常是？A.(key,value)對(duì)B.行式數(shù)據(jù)C.列式數(shù)據(jù)D.JSON格式3.Spark中，以下哪個(gè)操作是真正的持久化操作？A.cache()B.persist()C.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)D.saveAsTextFile()4.Hive中，以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算字符串的長(zhǎng)度？A.length()B.len()C.str_len()D.char_length()5.Kafka中，以下哪個(gè)參數(shù)用于控制消息的保留時(shí)間？A.retention.msB.retention.bytesC.retention.policyD.retention.time6.以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式適合于列式存儲(chǔ)？A.AvroB.ParquetC.ORCD.JSON7.在Hadoop生態(tài)中，YARN的主要作用是？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.任務(wù)調(diào)度C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)傳輸8.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.DBSCANC.AprioriD.GaussianMixtureModel9.SparkSQL中，以下哪個(gè)函數(shù)用于生成隨機(jī)數(shù)？A.rand()B.random()C.randomUUID()D.generateUUID()10.在Hadoop中，以下哪個(gè)組件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的復(fù)制？A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.NodeManager11.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合于圖計(jì)算？A.B樹B.Hash表C.鄰接表D.堆12.在Kafka中，以下哪個(gè)參數(shù)用于控制生產(chǎn)者的批次大??？A.batch.sizeB.linger.msC.buffer.memoryD.compression.type13.以下哪種壓縮算法適合于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景？A.GzipB.SnappyC.BZip2D.LZMA14.在Hive中，以下哪個(gè)函數(shù)用于生成當(dāng)前日期？A.current_date()B.now()C.current_timestamp()D.date()15.以下哪種數(shù)據(jù)倉庫模型是星型模型？A.SnowflakeB.GalaxyC.StarD.Fact16.在Spark中，以下哪個(gè)操作是并行的？A.collect()B.take()C.reduceByKey()D.first()17.以下哪種數(shù)據(jù)格式適合于時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？A.AvroB.ProtobufC.ParquetD.ORC18.在Hadoop中，以下哪個(gè)組件負(fù)責(zé)元數(shù)據(jù)管理？A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.NodeManager19.以下哪種算法不屬于分類算法？A.LogisticRegressionB.DecisionTreeC.AprioriD.SupportVectorMachine20.在Kafka中，以下哪個(gè)參數(shù)用于控制消費(fèi)者的超時(shí)時(shí)間？A.timeout.msB.fetch.min.bytesC.fetch.max.wait.msD.session.timeout.ms二、多選題（共10題，每題3分）1.以下哪些技術(shù)屬于Hadoop生態(tài)？A.HDFSB.SparkC.HiveD.Kafka2.以下哪些操作屬于SparkDataFrame的轉(zhuǎn)換操作？A.filter()B.groupBy()C.select()D.count()3.以下哪些參數(shù)影響Kafka的性能？A.broker.idB.log.retention.hoursC.num.partitionsD.message.max.bytes4.以下哪些數(shù)據(jù)格式支持Schema演化？A.AvroB.ParquetC.ORCD.JSON5.以下哪些操作屬于HiveQL的常用操作？A.CREATETABLEB.ALTERTABLEC.DROPTABLED.TRUNCATETABLE6.以下哪些算法屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.LinearRegressionB.K-MeansC.LogisticRegressionD.DecisionTree7.以下哪些組件屬于YARN的架構(gòu)？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.NameNodeD.DataNode8.以下哪些參數(shù)影響Spark的性能？A.executor.memoryB.core.maxширинаC.spark.sql.shuffle.partitionsD.spark.executor.cores9.以下哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合于圖計(jì)算？A.B樹B.Hash表C.鄰接表D.堆10.以下哪些操作屬于Kafka的常用操作？A.produce()B.consume()C.fetch()D.seek()三、判斷題（共10題，每題2分）1.HDFS的NameNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的復(fù)制和管理。（√）2.Spark的RDD是不可變的。（√）3.Kafka的消息是有序的。（×）4.HiveQL不支持子查詢。（×）5.Parquet格式支持列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)。（√）6.Hadoop的YARN可以運(yùn)行在Linux和Windows上。（√）7.Spark的DataFrame是可變的。（×）8.Kafka的消費(fèi)者可以是多組的。（√）9.Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HBase中。（×）10.Hadoop的HDFS不支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮。（×）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分）1.簡(jiǎn)述HDFS的NameNode和DataNode的功能。NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，如文件目錄結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)塊的位置。DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，并定期向NameNode匯報(bào)自己的狀態(tài)和數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)情況。2.簡(jiǎn)述Spark的RDD和DataFrame的區(qū)別。RDD是Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是不可變的分布式數(shù)據(jù)集。DataFrame是Spark1.3引入的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是基于RDD的抽象，提供了豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化。3.簡(jiǎn)述Kafka的Producer和Consumer的工作流程。Producer負(fù)責(zé)將消息發(fā)送到Kafka的Broker。Consumer負(fù)責(zé)從Kafka的Broker中拉取消息。Producer和Consumer可以通過Partition和Offset來管理消息的順序和消費(fèi)狀態(tài)。4.簡(jiǎn)述Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL或PostgreSQL中，包括數(shù)據(jù)庫、表、列、分區(qū)等信息。Hive通過Metastore來管理這些元數(shù)據(jù)。5.簡(jiǎn)述Spark的內(nèi)存管理機(jī)制。Spark的內(nèi)存管理機(jī)制包括堆內(nèi)內(nèi)存和堆外內(nèi)存。Spark通過內(nèi)存池來管理內(nèi)存的分配和回收，支持不同的存儲(chǔ)級(jí)別如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等。五、論述題（共1題，10分）論述SparkSQL在數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。SparkSQL是Spark的組件之一，提供了豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化，支持多種數(shù)據(jù)源和格式。SparkSQL的優(yōu)勢(shì)包括：1.統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理接口：SparkSQL提供了DataFrame和DataSetAPI，支持SQL查詢和編程語言操作，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性。2.優(yōu)化器：SparkSQL的Catalyst優(yōu)化器可以對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，提高查詢的性能。3.多種數(shù)據(jù)源支持：SparkSQL支持多種數(shù)據(jù)源，包括HDFS、Hive、JDBC等，方便數(shù)據(jù)集成和處理。應(yīng)用場(chǎng)景包括：1.數(shù)據(jù)倉庫：SparkSQL可以用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的查詢和分析。2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：SparkSQL可以與SparkStreaming結(jié)合，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的查詢和分析。3.機(jī)器學(xué)習(xí)：SparkSQL可以與MLlib結(jié)合，支持機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程。答案一、單選題答案1.D2.A3.C4.A5.A6.B7.B8.C9.A10.B11.C12.A13.B14.A15.C16.C17.A18.A19.C20.D二、多選題答案1.A,B,C,D2.A,B,C3.B,C,D4.A,B,C5.A,B,C,D6.A,C,D7.A,B8.A,B,C,D9.C,D10.A,B,C,D三、判斷題答案1.√2.√3.×4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.×四、簡(jiǎn)答題答案1.簡(jiǎn)述HDFS的NameNode和DataNode的功能。NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，如文件目錄結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)塊的位置。DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，并定期向NameNode匯報(bào)自己的狀態(tài)和數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)情況。2.簡(jiǎn)述Spark的RDD和DataFrame的區(qū)別。RDD是Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是不可變的分布式數(shù)據(jù)集。DataFrame是Spark1.3引入的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是基于RDD的抽象，提供了豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化。3.簡(jiǎn)述Kafka的Producer和Consumer的工作流程。Producer負(fù)責(zé)將消息發(fā)送到Kafka的Broker。Consumer負(fù)責(zé)從Kafka的Broker中拉取消息。Producer和Consumer可以通過Partition和Offset來管理消息的順序和消費(fèi)狀態(tài)。4.簡(jiǎn)述Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL或PostgreSQL中，包括數(shù)據(jù)庫、表、列、分區(qū)等信息。Hive通過Metastore來管理這些元數(shù)據(jù)。5.簡(jiǎn)述Spark的內(nèi)存管理機(jī)制。Spark的內(nèi)存管理機(jī)制包括堆內(nèi)內(nèi)存和堆外內(nèi)存。Spark通過內(nèi)存池來管理內(nèi)存的分配和回收，支持不同的存儲(chǔ)級(jí)別如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等。五、論述題答案論述SparkSQL在數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。SparkSQL是Spark的組件之一，提供了豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化，支持多種數(shù)據(jù)源和格式。SparkSQL的優(yōu)勢(shì)包括：1.統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理接口：SparkSQL提供了DataFrame和DataSetAPI，支持SQL查詢和編程語言操作，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性。2.優(yōu)化器：Spark