2025年P(guān)ython大數(shù)據(jù)考試試卷：Hadoop與Spark實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.Hadoop的核心組件不包括以下哪一項(xiàng)？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Kafka2.下列哪種存儲(chǔ)格式是SparkSQL中默認(rèn)的存儲(chǔ)格式？A.AvroB.ParquetC.ORCD.JSON3.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，哪一項(xiàng)負(fù)責(zé)集群資源管理和作業(yè)調(diào)度？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Hive4.Spark的哪些操作是按需執(zhí)行的？A.TransformationB.ActionC.BothAandBD.NeitherAnorB5.下列哪個(gè)不是Spark的RDD特性？A.可恢復(fù)性B.并行性C.持久化D.不可變性6.在Hadoop中，NameNode的主要職責(zé)是什么？A.管理數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)B.存儲(chǔ)文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)C.處理客戶端的文件操作請(qǐng)求D.以上都是7.下列哪種技術(shù)可以用于提高Hadoop集群的容錯(cuò)能力？A.數(shù)據(jù)復(fù)制B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)分片8.Spark的SparkContext負(fù)責(zé)什么？A.與Hadoop集群通信B.管理Spark作業(yè)的執(zhí)行C.讀取和寫入數(shù)據(jù)D.以上都是9.在Spark中，哪種操作會(huì)觸發(fā)數(shù)據(jù)的實(shí)際計(jì)算？A.mapB.filterC.reduceByKeyD.sortBy10.下列哪個(gè)不是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件？A.HBaseB.ZooKeeperC.FlumeD.Kafka二、填空題（每空1分，共10分）1.Hadoop的分布式文件系統(tǒng)縮寫是________。2.Spark的快速迭代依賴的內(nèi)存管理技術(shù)是________。3.在Hadoop中，數(shù)據(jù)塊的大小默認(rèn)為_(kāi)_______字節(jié)。4.Spark的RDD可以通過(guò)________操作來(lái)持久化到內(nèi)存或磁盤。5.Hive是一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，它使用________語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。三、判斷題（每題2分，共10分）1.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）2.Spark的SparkSQL可以連接到Hive數(shù)據(jù)庫(kù)。（）3.YARN可以管理多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。（）4.MapReduce是Hadoop中唯一的數(shù)據(jù)處理框架。（）5.Spark的RDD是不可變的。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述Hadoop的HDFS架構(gòu)及其主要特點(diǎn)。2.解釋Spark的RDD概念及其三個(gè)主要操作類型。3.描述Hadoop中NameNode和DataNode的角色和職責(zé)。4.闡述Spark的SparkSQL如何與Hive進(jìn)行交互。五、實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練題（每題25分，共50分）1.假設(shè)你有一個(gè)大規(guī)模的日志文件存儲(chǔ)在HDFS上，你需要使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，提取出其中的用戶行為特征。請(qǐng)描述你會(huì)如何使用Spark的DataFrameAPI來(lái)實(shí)現(xiàn)這一任務(wù)，并說(shuō)明你會(huì)使用哪些具體的操作步驟。2.設(shè)計(jì)一個(gè)基于Hadoop和Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理方案，用于監(jiān)控和分析來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)。請(qǐng)描述整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)展示等各個(gè)階段，并說(shuō)明你會(huì)如何使用Hadoop和Spark的相關(guān)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一方案。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.B4.C5.C6.D7.A8.D9.C10.B二、填空題1.HDFS2.Tungsten3.128MB4.persist5.SQL三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.√四、簡(jiǎn)答題1.Hadoop的HDFS架構(gòu)及其主要特點(diǎn)：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的核心組件之一，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。其架構(gòu)主要包括NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。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)和文件塊位置信息；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)其狀態(tài)；SecondaryNameNode輔助NameNode進(jìn)行元數(shù)據(jù)備份和優(yōu)化，減輕NameNode的負(fù)載。HDFS的主要特點(diǎn)包括高容錯(cuò)性（數(shù)據(jù)塊默認(rèn)復(fù)制三份）、高吞吐量（適合批處理任務(wù)）、適合存儲(chǔ)大文件（最小文件大小通常為64MB或128MB）。2.Spark的RDD概念及其三個(gè)主要操作類型：RDD（ResilientDistributedDataset）是Spark的核心抽象，表示一個(gè)不可變的、可并行操作的分布式數(shù)據(jù)集。RDD可以通過(guò)并行化現(xiàn)有集合或從外部存儲(chǔ)系統(tǒng)（如HDFS）中讀取數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建。RDD的主要操作類型包括轉(zhuǎn)換操作（Transformation）和行動(dòng)操作（Action）。轉(zhuǎn)換操作會(huì)生成一個(gè)新的RDD，例如map、filter、reduceByKey等；行動(dòng)操作會(huì)觸發(fā)實(shí)際的計(jì)算，從RDD中獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，例如count、collect、save等。3.Hadoop中NameNode和DataNode的角色和職責(zé)：NameNode是HDFS集群的管理節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)維護(hù)文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，包括文件目錄結(jié)構(gòu)、文件塊位置信息等。它還負(fù)責(zé)處理客戶端的文件操作請(qǐng)求，如打開(kāi)、關(guān)閉、讀取、寫入文件等。DataNode是HDFS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，并定期向NameNode匯報(bào)其狀態(tài)和數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)情況。DataNode還負(fù)責(zé)執(zhí)行NameNode的指令，如數(shù)據(jù)塊的復(fù)制、刪除等。4.Spark的SparkSQL如何與Hive進(jìn)行交互：SparkSQL是Spark的組件，用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它可以與Hive進(jìn)行交互，通過(guò)SparkSQL可以查詢Hive中的數(shù)據(jù)表，也可以將SparkSQL的查詢結(jié)果存儲(chǔ)到Hive中。SparkSQL通過(guò)JDBC或Thrift協(xié)議與Hive進(jìn)行通信，可以無(wú)縫地使用Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢引擎。通過(guò)這種方式，用戶可以在Spark中利用Hive的強(qiáng)大功能進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析。五、實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練題1.使用Spark的DataFrameAPI進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換：首先，使用SparkSession創(chuàng)建一個(gè)DataFrame對(duì)象，然后使用DataFrameAPI進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換。具體步驟包括：-讀取HDFS上的日志文件到DataFrame。-使用select、filter、dropna等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除無(wú)效或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。-使用withColumn、join等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，提取出用戶行為特征，如用戶ID、行為類型、時(shí)間戳等。-最后，將清洗和轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)回HDFS或其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。2.基于Hadoop和Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理方案：系統(tǒng)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)展示等階段：-數(shù)據(jù)采集：使用Flume或Kafka等工具從多個(gè)傳感器采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)紿DFS或HBase中。-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將采集到