2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)與Spark應(yīng)用試題解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共25小題，每小題2分，共50分。每小題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.Hadoop的HDFS架構(gòu)中，NameNode的主要職責(zé)是什么？A.管理數(shù)據(jù)塊的分布和復(fù)制B.負(fù)責(zé)客戶端的文件訪問請(qǐng)求C.存儲(chǔ)文件的元數(shù)據(jù)D.調(diào)度數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸2.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，YARN的英文全稱是什么？A.YetAnotherResourceNegotiatorB.YetAnotherResourceNetworkC.YetAnotherResourceNavigatorD.YetAnotherResourceOrchestrator3.HadoopMapReduce框架中，Map階段的輸出數(shù)據(jù)格式通常是什么？A.XML格式B.JSON格式C.Text文件D.Avro格式4.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Hive主要用于什么？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理B.分布式文件存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理D.圖計(jì)算5.Hadoop集群中，DataNode的默認(rèn)端口是多少？A.5000B.5001C.5002D.50036.Spark中，RDD的持久化方式有哪些？A.Memory_onlyB.Memory_and_DISKC.Disk_onlyD.以上都是7.在Spark中，哪個(gè)操作是破壞性的？A.map()B.flatMap()C.reduceByKey()D.filter()8.SparkSession的創(chuàng)建過程中，哪個(gè)配置項(xiàng)用于指定Spark的執(zhí)行模式？A.masterB.appNameC.spark.executor.memoryD.spark.core.max9.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，HBase主要用于什么場(chǎng)景？A.事務(wù)處理B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析C.大規(guī)模鍵值存儲(chǔ)D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)10.在Hadoop集群中，SecondaryNameNode的作用是什么？A.備份NameNode，提高系統(tǒng)可用性B.定期合并EditLog，減少NameNode壓力C.管理DataNode的元數(shù)據(jù)D.調(diào)度MapReduce任務(wù)11.Spark中，DataFrame和DataSet的區(qū)別是什么？A.DataFrame支持SQL查詢，DataSet不支持B.DataSet類型安全，DataFrame類型不安全C.DataFrame性能更高，DataSet性能較低D.以上都是12.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Kafka主要用于什么？A.分布式文件存儲(chǔ)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理D.圖計(jì)算13.在Spark中，哪個(gè)操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜？A.reduceByKey()B.groupByKey()C.sortByKey()D.map()14.Hadoop集群中，NameNode的內(nèi)存需求通常是多少？A.8GBB.16GBC.32GBD.64GB15.在Spark中，SparkContext的創(chuàng)建過程中，哪個(gè)配置項(xiàng)用于指定Executor的數(shù)量？A.masterB.appNameC.spark.executor.instanceD.spark.core.max16.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Oozie主要用于什么？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理B.工作流調(diào)度C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)17.在Spark中，Broadcast變量主要用于什么場(chǎng)景？A.優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸B.分布式計(jì)算C.內(nèi)存緩存D.以上都是18.Hadoop集群中，DataNode的磁盤空間需求通常是多少？A.100GBB.500GBC.1TBD.2TB19.在Spark中，哪個(gè)操作是按字典序排序？A.sort()B.sortBy()C.sortByKey()D.orderBy()20.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Pig主要用于什么？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理C.分布式文件存儲(chǔ)D.圖計(jì)算21.在Spark中，SparkConf的創(chuàng)建過程中，哪個(gè)配置項(xiàng)用于指定Spark的運(yùn)行模式？A.masterB.appNameC.spark.executor.memoryD.spark.core.max22.Hadoop集群中，NameNode的高可用性配置通常是什么？A.鏡像同步B.雙活配置C.數(shù)據(jù)備份D.以上都是23.在Spark中，哪個(gè)操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失？A.map()B.flatMap()C.reduceByKey()D.filter()24.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，F(xiàn)lume主要用于什么？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理C.分布式文件存儲(chǔ)D.圖計(jì)算25.在Spark中，哪個(gè)配置項(xiàng)用于指定Executor的內(nèi)存大小？A.masterB.appNameC.spark.executor.memoryD.spark.core.max二、判斷題（本部分共25小題，每小題2分，共50分。請(qǐng)將正確答案的“√”填在題后的括號(hào)內(nèi)，錯(cuò)誤答案的“×”填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.Hadoop的HDFS架構(gòu)中，NameNode負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)塊的分布和復(fù)制。（×）2.YARN的英文全稱是YetAnotherResourceNegotiator。（×）3.HadoopMapReduce框架中，Map階段的輸出數(shù)據(jù)格式通常是XML格式。（×）4.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Hive主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。（×）5.Hadoop集群中，DataNode的默認(rèn)端口是5001。（×）6.Spark中，RDD的持久化方式包括Memory_only。（√）7.在Spark中，filter()操作是破壞性的。（×）8.SparkSession的創(chuàng)建過程中，appName配置項(xiàng)用于指定Spark的執(zhí)行模式。（×）9.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，HBase主要用于事務(wù)處理。（×）10.在Hadoop集群中，SecondaryNameNode的作用是定期合并EditLog，減少NameNode壓力。（√）11.Spark中，DataFrame和DataSet的區(qū)別在于DataFrame支持SQL查詢，DataSet不支持。（×）12.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Kafka主要用于分布式文件存儲(chǔ)。（×）13.在Spark中，groupByKey()操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。（√）14.Hadoop集群中，NameNode的內(nèi)存需求通常是32GB。（×）15.在Spark中，SparkContext的創(chuàng)建過程中，spark.executor.instance配置項(xiàng)用于指定Executor的數(shù)量。（√）16.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Oozie主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。（×）17.在Spark中，Broadcast變量主要用于優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸。（√）18.Hadoop集群中，DataNode的磁盤空間需求通常是1TB。（×）19.在Spark中，sortByKey()操作是按字典序排序。（√）20.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Pig主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理。（×）21.在Spark中，SparkConf的創(chuàng)建過程中，master配置項(xiàng)用于指定Spark的運(yùn)行模式。（√）22.Hadoop集群中，NameNode的高可用性配置通常包括鏡像同步、雙活配置、數(shù)據(jù)備份。（√）23.在Spark中，reduceByKey()操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。（×）24.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，F(xiàn)lume主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。（√）25.在Spark中，spark.executor.memory配置項(xiàng)用于指定Executor的內(nèi)存大小。（√）三、簡(jiǎn)答題（本部分共5小題，每小題5分，共25分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，簡(jiǎn)要回答問題。）26.請(qǐng)簡(jiǎn)述HadoopHDFS架構(gòu)中，NameNode和DataNode的區(qū)別。答：NameNode是HadoopHDFS集群的管理節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理文件的元數(shù)據(jù)，比如文件的目錄結(jié)構(gòu)、文件塊的位置等信息。它還負(fù)責(zé)處理客戶端對(duì)文件的訪問請(qǐng)求。而DataNode則是HadoopHDFS集群的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，并根據(jù)NameNode的指令進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的讀取和寫入。簡(jiǎn)單來說，NameNode負(fù)責(zé)“大腦”功能，而DataNode負(fù)責(zé)“手腳”功能，即數(shù)據(jù)的實(shí)際存儲(chǔ)和處理。27.請(qǐng)簡(jiǎn)述YARN的架構(gòu)及其主要功能。答：YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop的集群資源管理框架，它將Hadoop的MapReduce框架分解為兩個(gè)部分：資源管理器（ResourceManager）和應(yīng)用程序管理器（ApplicationManager）。資源管理器負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源分配和調(diào)度，而應(yīng)用程序管理器負(fù)責(zé)管理運(yùn)行在集群上的應(yīng)用程序。YARN的主要功能是提供資源管理和調(diào)度服務(wù)，使得Hadoop集群可以運(yùn)行更多的應(yīng)用程序，并且提高了集群的資源利用率。28.請(qǐng)簡(jiǎn)述Spark中RDD的持久化方式及其優(yōu)缺點(diǎn)。答：Spark中RDD的持久化方式包括Memory_only、Memory_and_DISK、Disk_only等。Memory_only表示將數(shù)據(jù)塊全部存儲(chǔ)在內(nèi)存中，Memory_and_DISK表示將數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)在內(nèi)存和磁盤上，Disk_only表示將數(shù)據(jù)塊全部存儲(chǔ)在磁盤上。持久化的優(yōu)點(diǎn)是可以加快后續(xù)操作的速度，因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)被存儲(chǔ)在內(nèi)存中，不需要再次從磁盤讀取。但是，持久化也會(huì)占用更多的內(nèi)存和磁盤空間，并且在數(shù)據(jù)塊被修改或刪除時(shí)，需要額外的資源來管理這些持久化的數(shù)據(jù)。29.請(qǐng)簡(jiǎn)述Hive和Pig的區(qū)別及其適用場(chǎng)景。答：Hive和Pig都是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，但它們?cè)趯?shí)現(xiàn)方式和適用場(chǎng)景上有所不同。Hive使用SQL類似的查詢語(yǔ)言（HiveQL）來操作數(shù)據(jù)，適合于需要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜查詢和分析的場(chǎng)景。而Pig則使用一種名為PigLatin的腳本語(yǔ)言來操作數(shù)據(jù)，適合于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式處理和復(fù)雜轉(zhuǎn)換的場(chǎng)景。Hive更適合于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析，而Pig更適合于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理。30.請(qǐng)簡(jiǎn)述Kafka和Flume的區(qū)別及其適用場(chǎng)景。答：Kafka和Flume都是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流處理工具，但它們?cè)趯?shí)現(xiàn)方式和適用場(chǎng)景上有所不同。Kafka是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，它可以處理大量的數(shù)據(jù)流，并且具有高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)。Kafka適合于需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景，比如日志收集、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析等。而Flume是一個(gè)分布式、可靠且可擴(kuò)展的服務(wù)，它可以收集、聚合和移動(dòng)大量日志數(shù)據(jù)。Flume適合于需要收集和聚合來自不同源的數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景，比如日志收集、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)收集等。四、論述題（本部分共2小題，每小題10分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，詳細(xì)回答問題。）31.請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述Spark中DataFrame和DataSet的特點(diǎn)及其適用場(chǎng)景。答：Spark中DataFrame和DataSet都是用于分布式數(shù)據(jù)處理的抽象概念，但它們?cè)谔攸c(diǎn)和使用場(chǎng)景上有所不同。DataFrame是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)集合，它具有明確的列和數(shù)據(jù)類型，可以像操作數(shù)據(jù)庫(kù)表一樣進(jìn)行查詢和分析。DataFrame的優(yōu)點(diǎn)是支持豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化，比如可以執(zhí)行SQL查詢、進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。但是，DataFrame的類型系統(tǒng)是靜態(tài)的，即在編譯時(shí)需要知道數(shù)據(jù)類型，不適合于需要?jiǎng)討B(tài)類型處理的場(chǎng)景。而DataSet是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)集合，它具有類型安全的特點(diǎn)，可以在運(yùn)行時(shí)檢查數(shù)據(jù)類型，從而提高代碼的可靠性和可維護(hù)性。DataSet的優(yōu)點(diǎn)是類型安全，可以減少運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤，并且支持更豐富的數(shù)據(jù)操作。但是，DataSet的靈活性不如DataFrame，不適合于需要?jiǎng)討B(tài)類型處理的場(chǎng)景。DataFrame適合于需要進(jìn)行復(fù)雜查詢和分析的場(chǎng)景，而DataSet適合于需要進(jìn)行類型安全處理的場(chǎng)景。32.請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，NameNode的高可用性配置及其重要性。答：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，NameNode的高可用性配置是非常重要的，因?yàn)镹ameNode是HadoopHDFS集群的管理節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理文件的元數(shù)據(jù)。如果NameNode出現(xiàn)故障，整個(gè)Hadoop集群將無法正常工作，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法訪問和處理。因此，為了保證Hadoop集群的穩(wěn)定性和可靠性，需要配置NameNode的高可用性。NameNode的高可用性配置通常包括鏡像同步、雙活配置、數(shù)據(jù)備份等措施。鏡像同步是指將NameNode的元數(shù)據(jù)定期同步到另一個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)，當(dāng)主NameNode出現(xiàn)故障時(shí)，可以切換到備份NameNode繼續(xù)工作。雙活配置是指同時(shí)運(yùn)行兩個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)，并且它們之間可以進(jìn)行數(shù)據(jù)同步和切換，從而提高系統(tǒng)的可用性和可靠性。數(shù)據(jù)備份是指定期備份NameNode的元數(shù)據(jù)到磁盤或其他存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)NameNode出現(xiàn)故障時(shí)，可以從備份中恢復(fù)數(shù)據(jù)。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C解析：NameNode的主要職責(zé)是管理文件的元數(shù)據(jù)，比如文件的目錄結(jié)構(gòu)、文件塊的位置等信息。它還負(fù)責(zé)處理客戶端對(duì)文件的訪問請(qǐng)求。DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，并根據(jù)NameNode的指令進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的讀取和寫入。2.D解析：YARN的英文全稱是YetAnotherResourceOrchestrator，即“另一個(gè)資源協(xié)調(diào)器”。YARN負(fù)責(zé)整個(gè)Hadoop集群的資源管理和調(diào)度，使得Hadoop集群可以運(yùn)行更多的應(yīng)用程序，并且提高了集群的資源利用率。3.C解析：在HadoopMapReduce框架中，Map階段的輸出數(shù)據(jù)格式通常是Text文件，即簡(jiǎn)單的文本格式，每行一個(gè)記錄，字段之間可以用空格或其他分隔符分隔。這種格式簡(jiǎn)單且易于處理，適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的場(chǎng)景。4.C解析：Hive主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理，它提供了一種SQL類似的查詢語(yǔ)言（HiveQL），可以方便地對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop集群中的大數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。Pig則使用一種名為PigLatin的腳本語(yǔ)言來操作數(shù)據(jù)，適合于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式處理和復(fù)雜轉(zhuǎn)換的場(chǎng)景。5.B解析：Hadoop集群中，DataNode的默認(rèn)端口是5001。DataNode是HadoopHDFS集群的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，并根據(jù)NameNode的指令進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的讀取和寫入。6.D解析：Spark中，RDD的持久化方式包括Memory_only、Memory_and_DISK、Disk_only等。這些持久化方式分別表示將數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)在內(nèi)存中、內(nèi)存和磁盤上、磁盤上，可以根據(jù)需要選擇合適的持久化方式來提高后續(xù)操作的速度。7.B解析：在Spark中，flatMap()操作是破壞性的，它會(huì)將輸入的每個(gè)元素映射到一個(gè)迭代器，并將這些迭代器合并到一個(gè)新的RDD中。而map()操作是非破壞性的，它會(huì)將輸入的每個(gè)元素映射到一個(gè)新的元素。8.A解析：在Spark中，SparkSession的創(chuàng)建過程中，master配置項(xiàng)用于指定Spark的執(zhí)行模式，即Spark是運(yùn)行在本地模式、Standalone模式、YARN模式還是Mesos模式等。9.C解析：HBase主要用于大規(guī)模鍵值存儲(chǔ)，它是一個(gè)分布式、可擴(kuò)展的、面向列的存儲(chǔ)系統(tǒng)，適合于需要快速讀寫大量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，比如日志收集、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析等。10.B解析：在Hadoop集群中，SecondaryNameNode的作用是定期合并EditLog，減少NameNode壓力。SecondaryNameNode會(huì)定期從NameNode獲取EditLog，并將其合并到元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，從而減少NameNode的負(fù)載。11.D解析：Spark中，DataFrame和DataSet的區(qū)別在于DataFrame支持豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化，比如可以執(zhí)行SQL查詢、進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等，而DataSet具有類型安全的特點(diǎn)，可以在運(yùn)行時(shí)檢查數(shù)據(jù)類型，從而提高代碼的可靠性和可維護(hù)性。12.B解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Kafka主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，它是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，可以處理大量的數(shù)據(jù)流，并且具有高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)，適合于需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景。13.B解析：在Spark中，groupByKey()操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜，因?yàn)樗鼤?huì)將所有具有相同鍵的值聚合成一個(gè)大的列表，從而占用大量的內(nèi)存和磁盤空間，并且可能導(dǎo)致后續(xù)操作的性能下降。14.C解析：Hadoop集群中，NameNode的內(nèi)存需求通常是32GB，因?yàn)镹ameNode需要存儲(chǔ)大量的元數(shù)據(jù)，并且還需要處理客戶端的請(qǐng)求，因此需要較高的內(nèi)存配置。15.C解析：在Spark中，SparkContext的創(chuàng)建過程中，spark.executor.instance配置項(xiàng)用于指定Executor的數(shù)量，即集群中運(yùn)行的應(yīng)用程序的實(shí)例數(shù)量。16.B解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Oozie主要用于工作流調(diào)度，它是一個(gè)工作流調(diào)度系統(tǒng)，可以用于管理和調(diào)度Hadoop集群上的各種任務(wù)，比如MapReduce任務(wù)、Pig任務(wù)、Spark任務(wù)等。17.D解析：在Spark中，Broadcast變量主要用于優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸，它可以將一個(gè)變量緩存在所有Executor中，從而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拇螖?shù)，提高數(shù)據(jù)處理的速度。18.C解析：Hadoop集群中，DataNode的磁盤空間需求通常是1TB，因?yàn)镈ataNode需要存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)塊，并且還需要存儲(chǔ)一些元數(shù)據(jù)和日志文件，因此需要較大的磁盤空間配置。19.C解析：在Spark中，sortByKey()操作是按字典序排序，它會(huì)根據(jù)鍵對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，并且返回一個(gè)新的RDD，其中數(shù)據(jù)按照鍵的字典序排列。20.B解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Pig主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理，它提供了一種名為PigLatin的腳本語(yǔ)言來操作數(shù)據(jù)，可以方便地對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop集群中的大數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。21.A解析：在Spark中，SparkConf的創(chuàng)建過程中，master配置項(xiàng)用于指定Spark的運(yùn)行模式，即Spark是運(yùn)行在本地模式、Standalone模式、YARN模式還是Mesos模式等。22.D解析：Hadoop集群中，NameNode的高可用性配置通常包括鏡像同步、雙活配置、數(shù)據(jù)備份等措施，這些措施可以提高系統(tǒng)的可用性和可靠性，減少系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)。23.C解析：在Spark中，reduceByKey()操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，因?yàn)樗鼤?huì)將具有相同鍵的值聚合成一個(gè)值，并且可能會(huì)丟失一些中間結(jié)果，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。24.A解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，F(xiàn)lume主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，它是一個(gè)分布式、可靠且可擴(kuò)展的服務(wù)，可以收集、聚合和移動(dòng)大量日志數(shù)據(jù)，適合于需要收集和聚合來自不同源的數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景。25.C解析：在Spark中，spark.executor.memory配置項(xiàng)用于指定Executor的內(nèi)存大小，即每個(gè)Executor可以使用的內(nèi)存量。二、判斷題答案及解析1.×解析：NameNode負(fù)責(zé)管理文件的元數(shù)據(jù)，而DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊。NameNode是“大腦”功能，而DataNode是“手腳”功能。2.×解析：YARN的英文全稱是YetAnotherResourceOrchestrator，即“另一個(gè)資源協(xié)調(diào)器”。3.×解析：HadoopMapReduce框架中，Map階段的輸出數(shù)據(jù)格式通常是Text文件，即簡(jiǎn)單的文本格式，每行一個(gè)記錄，字段之間可以用空格或其他分隔符分隔。4.×解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Hive主要用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理，它提供了一種SQL類似的查詢語(yǔ)言（HiveQL），可以方便地對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop集群中的大數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。5.×解析：Hadoop集群中，DataNode的默認(rèn)端口是50010，而不是5001。6.√解析：Spark中，RDD的持久化方式包括Memory_only、Memory_and_DISK、Disk_only等，這些持久化方式分別表示將數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)在內(nèi)存中、內(nèi)存和磁盤上、磁盤上。7.×解析：在Spark中，filter()操作是非破壞性的，它會(huì)根據(jù)給定的條件過濾掉一部分?jǐn)?shù)據(jù)，并返回一個(gè)新的RDD，而不會(huì)修改原始的RDD。8.×解析：SparkSession的創(chuàng)建過程中，appName配置項(xiàng)用于指定Spark應(yīng)用程序的名稱，而master配置項(xiàng)用于指定Spark的執(zhí)行模式。9.×解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，HBase主要用于大規(guī)模鍵值存儲(chǔ)，它是一個(gè)分布式、可擴(kuò)展的、面向列的存儲(chǔ)系統(tǒng)，適合于需要快速讀寫大量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。10.√解析：在Hadoop集群中，SecondaryNameNode的作用是定期合并EditLog，減少NameNode壓力，從而提高系統(tǒng)的可用性和可靠性。11.×解析：Spark中，DataFrame和DataSet的區(qū)別在于DataFrame支持豐富的數(shù)據(jù)操作和優(yōu)化，比如可以執(zhí)行SQL查詢、進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等，而DataSet具有類型安全的特點(diǎn)，可以在運(yùn)行時(shí)檢查數(shù)據(jù)類型，從而提高代碼的可靠性和可維護(hù)性。12.×解析：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Kafka主要用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，它是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，可以處理大量的數(shù)據(jù)流，并且具有高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)。13.√解析：在Spark中，groupByKey()操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜，因?yàn)樗鼤?huì)將所有具