2025年大數(shù)據(jù)工程師入門筆試高頻題解一、單選題（共10題，每題2分）題目1.下列哪種技術不屬于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分？A.HDFSB.SparkC.KafkaD.MongoDB2.在MapReduce框架中，下列哪個階段負責將輸入數(shù)據(jù)切分為多個分片？A.ShuffleB.MapC.ReduceD.Combiner3.以下哪種數(shù)據(jù)存儲格式最適合存儲稀疏矩陣？A.CSVB.AvroC.ParquetD.ORC4.下列哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.DBSCANC.AprioriD.HierarchicalClustering5.在Spark中，下列哪個操作屬于轉換操作？A.`filter`B.`collect`C.`mapPartitions`D.`reduce`6.以下哪種技術不屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫？A.RedisB.MongoDBC.CassandraD.PostgreSQL7.在分布式系統(tǒng)中，下列哪種協(xié)議用于數(shù)據(jù)傳輸？A.HTTPB.RPCC.FTPD.SMTP8.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘任務不屬于分類任務？A.邏輯回歸B.決策樹C.PCAD.支持向量機9.在Hadoop中，下列哪個組件負責管理集群資源？A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.NodeManager10.以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最適合文本數(shù)據(jù)？A.LZ77B.HuffmanCodingC.RLED.DeltaEncoding二、多選題（共5題，每題3分）題目1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包含哪些組件？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARNE.ZooKeeper2.以下哪些屬于MapReduce的優(yōu)化技術？A.CombinerB.BucketSortC.SpeculativeExecutionD.DataLocalityE.Caching3.Spark中常見的持久化級別有哪些？A.MemoryB._DISKC.Off-HeapD.CacheE.Persistence4.NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點包括哪些？A.可擴展性B.高性能C.數(shù)據(jù)模型靈活D.事務支持E.兼容SQL5.數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟包括哪些？A.數(shù)據(jù)預處理B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)挖掘D.模型評估E.數(shù)據(jù)可視化三、判斷題（共10題，每題1分）題目1.Hadoop的NameNode負責管理整個集群的數(shù)據(jù)塊信息。（√）2.MapReduce中的Map階段和Reduce階段可以并行執(zhí)行。（√）3.Avro是一種列式存儲格式。（×）4.K-Means算法需要預先指定簇的數(shù)量。（√）5.Spark的RDD是不可變的。（√）6.Redis是一種鍵值存儲數(shù)據(jù)庫。（√）7.分布式系統(tǒng)中的CAP定理表示一致性、可用性和分區(qū)容錯性。（√）8.決策樹算法屬于監(jiān)督學習算法。（√）9.Hadoop的ResourceManager負責管理集群中的DataNode。（×）10.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)存儲效率，但會降低查詢性能。（×）四、簡答題（共5題，每題5分）題目1.簡述HDFS的三個主要特點。2.解釋MapReduce的Shuffle階段的作用。3.說明Spark中RDD的三個主要特性。4.描述NoSQL數(shù)據(jù)庫與關系型數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別。5.列舉數(shù)據(jù)挖掘中的三種常見分類算法。五、論述題（共2題，每題10分）題目1.論述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢。2.詳細說明Spark與HadoopMapReduce在性能和功能上的主要區(qū)別。答案單選題1.D2.B3.B4.C5.C6.D7.B8.C9.C10.B多選題1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,D,E4.A,B,C5.A,C,D,E判斷題1.√2.√3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.×10.×簡答題1.HDFS的三個主要特點：-高容錯性：數(shù)據(jù)塊默認會進行多副本存儲，分布在不同的DataNode上，保證數(shù)據(jù)可靠性。-高吞吐量：適用于批處理應用，適合一次寫入、多次讀取的場景。-適合大文件存儲：針對大數(shù)據(jù)應用設計，支持超大規(guī)模文件存儲。2.MapReduce的Shuffle階段的作用：-Shuffle階段負責將Map階段的輸出結果按照Key進行排序，并分配到不同的Reduce任務中。-這個階段是MapReduce任務中耗時最長的階段之一，對性能影響較大。-Shuffle階段完成后，Reduce任務才能開始處理數(shù)據(jù)。3.Spark中RDD的三個主要特性：-不可變性：RDD一旦創(chuàng)建就無法修改，只能通過轉換操作創(chuàng)建新的RDD。-分區(qū)化：RDD數(shù)據(jù)被劃分為多個分區(qū)，分布式計算時每個分區(qū)可以在不同的節(jié)點上并行處理。-容錯性：RDD可以基于存儲的數(shù)據(jù)進行恢復，當某個分區(qū)丟失時，可以重新計算該分區(qū)。4.NoSQL數(shù)據(jù)庫與關系型數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別：-數(shù)據(jù)模型：NoSQL數(shù)據(jù)庫支持多種數(shù)據(jù)模型（鍵值、文檔、列式、圖），而關系型數(shù)據(jù)庫主要支持結構化數(shù)據(jù)。-可擴展性：NoSQL數(shù)據(jù)庫通常具有更好的水平擴展能力，適合分布式存儲。-事務支持：關系型數(shù)據(jù)庫支持ACID事務，而NoSQL數(shù)據(jù)庫的事務支持較弱。-靈活性：NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式更靈活，不需要預定義模式。5.數(shù)據(jù)挖掘中的三種常見分類算法：-邏輯回歸：一種統(tǒng)計模型，用于預測二分類或多分類結果。-決策樹：基于樹形結構進行決策的算法，可以處理分類和回歸任務。-支持向量機：一種二分類算法，通過找到最優(yōu)超平面進行分類。論述題1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢：-高可擴展性：Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和MapReduce計算框架可以輕松擴展到數(shù)千個節(jié)點，處理PB級別的數(shù)據(jù)。-高容錯性：HDFS的數(shù)據(jù)塊多副本存儲機制和MapReduce的容錯機制保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)可靠性。-成本效益：Hadoop可以在廉價的商用硬件上運行，大大降低了大數(shù)據(jù)處理成本。-生態(tài)系統(tǒng)豐富：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包含多個組件（如Hive、Pig、Spark等），可以滿足不同的大數(shù)據(jù)處理需求。-開源免費：Hadoop是開源項目，用戶可以免費使用和定制。2.Spark與HadoopMapReduce在性能和功能上的主要區(qū)別：-性能：-內(nèi)存計算：Spark通過RDD的內(nèi)存計算機制，可以顯著提高數(shù)據(jù)處理速度，尤其適合迭代式算法。-延遲：Spark的延遲較低，適合實時數(shù)據(jù)處理任務，而MapReduce的延遲較高，適合批處理任務。-功能：-豐富的API：Spark提供更豐富的API，支持SQL查詢、流處理、機器學習等多種功能。-生態(tài)系統(tǒng)：Spark的生態(tài)系統(tǒng)更加完善，包含SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib等多個組件。-易用性：Spark的編程模型更簡潔，學習曲線