2025年大數(shù)據(jù)入門面試題單選題(共10題，每題2分)1.大數(shù)據(jù)通常指體量巨大、增長(zhǎng)迅速且多樣化的數(shù)據(jù)集合，以下哪項(xiàng)不屬于大數(shù)據(jù)的4V特征？-A.體量巨大(Volume)-B.速度快速(Velocity)-C.價(jià)值密度高(Value)-D.多樣性(Variety)2.以下哪種存儲(chǔ)格式最適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？-A.JSON-B.Parquet-C.Avro-D.ORC3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)分布式文件存儲(chǔ)的核心組件是？-A.Hive-B.YARN-C.HDFS-D.Spark4.以下哪種工具最適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理？-A.HadoopMapReduce-B.ApacheFlink-C.ApacheSqoop-D.ApacheFlume5.下列關(guān)于MapReduce的描述，哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的？-A.MapReduce是批處理框架-B.Map階段先于Reduce階段執(zhí)行-C.Map輸出K-V對(duì)，Reduce處理K-V對(duì)-D.MapReduce適合實(shí)時(shí)計(jì)算6.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別在于？-A.事務(wù)支持-B.數(shù)據(jù)一致性-C.可擴(kuò)展性-D.SQL支持7.以下哪種技術(shù)常用于數(shù)據(jù)清洗？-A.ETL-B.ETLT-C.ELT-D.TEL8.下列關(guān)于Hive的描述，哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的？-A.Hive基于Hadoop-B.Hive提供SQL接口-C.Hive適合實(shí)時(shí)查詢-D.Hive使用MapReduce執(zhí)行查詢9.以下哪種算法常用于聚類分析？-A.決策樹(shù)-B.K-Means-C.樸素貝葉斯-D.支持向量機(jī)10.下列關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的？-A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的-B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的-C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是穩(wěn)定的-D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不斷變化的多選題(共5題，每題3分)1.大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景包括哪些？-A.推薦系統(tǒng)-B.金融風(fēng)控-C.物聯(lián)網(wǎng)分析-D.基因測(cè)序2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組件有哪些？-A.HDFS-B.YARN-C.MapReduce-D.Hive-E.HBase3.數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別有哪些？-A.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)-C.數(shù)據(jù)使用-D.數(shù)據(jù)更新頻率4.下列哪些屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？-A.MongoDB-B.Redis-C.MySQL-D.Cassandra5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括哪些？-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)約判斷題(共5題，每題2分)1.大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)更高。(×)2.HadoopMapReduce適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。(×)3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向歷史的。(√)4.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)不支持事務(wù)。(×)5.數(shù)據(jù)湖不需要預(yù)先定義數(shù)據(jù)模型。(√)簡(jiǎn)答題(共4題，每題5分)1.簡(jiǎn)述Hadoop的三個(gè)核心組件及其功能。2.解釋什么是數(shù)據(jù)湖，與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有何區(qū)別。3.描述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和常用方法。4.解釋什么是MapReduce，簡(jiǎn)述其工作流程。綜合題(共2題，每題10分)1.假設(shè)你要搭建一個(gè)電商用戶行為分析系統(tǒng)，請(qǐng)簡(jiǎn)述系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括主要組件和數(shù)據(jù)流向。2.描述如何使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)處理一個(gè)TB級(jí)別的日志文件，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和查詢的步驟。#答案單選題答案1.C2.B3.C4.B5.D6.C7.A8.C9.B10.D多選題答案1.A,B,C,D2.A,B,C,D,E3.A,B,C,D4.A,B,D5.A,B,C,D判斷題答案1.×2.×3.√4.×5.√簡(jiǎn)答題答案1.Hadoop的三個(gè)核心組件及其功能：-HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)。-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：資源管理器，負(fù)責(zé)資源分配和任務(wù)調(diào)度。-MapReduce：分布式計(jì)算框架，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理。2.數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別：-數(shù)據(jù)湖：存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，無(wú)需預(yù)先定義數(shù)據(jù)模型，適用于多種數(shù)據(jù)類型和分析場(chǎng)景。-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)處理和整合的數(shù)據(jù)，面向主題，適用于復(fù)雜的分析查詢。3.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和常用方法：-數(shù)據(jù)清洗步驟：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約。-常用方法：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、處理異常值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。4.MapReduce工作流程：-Map階段：讀取輸入數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為K-V對(duì)輸出。-Shuffle階段：對(duì)Map輸出進(jìn)行排序和分組。-Reduce階段：對(duì)分組后的K-V對(duì)進(jìn)行處理，輸出最終結(jié)果。綜合題答案1.電商用戶行為分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)采集：使用Flume或Kafka采集用戶行為日志。-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：使用HDFS存儲(chǔ)原始日志數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)處理：使用MapReduce或Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換。-數(shù)據(jù)分析：使用Hive或Impala進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析。-數(shù)據(jù)展示：使用Elasticsearch和Kibana進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)流向：用戶行為日志→Flume/Kafka→HDFS→MapReduce/Spark→Hive/Impala→Elasticsearch/Kibana2.處理TB級(jí)別日志文件的步驟：-數(shù)據(jù)采集：使用Flume或Kafka采集日志數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將日志數(shù)