大數(shù)據(jù)集群運維工程師崗位考試試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.Hadoop中負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù)的組件是（）A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.NodeManager2.Spark中RDD的含義是（）A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.資源描述文件C.分布式存儲系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)處理框架3.Kafka中消息存儲的基本單位是（）A.TopicB.PartitionC.OffsetD.Producer4.以下哪個命令用于查看Hadoop集群節(jié)點狀態(tài)（）A.hadoopfs-lsB.hdfsdfsadmin-reportC.yarnnode-listD.spark-submit5.數(shù)據(jù)傾斜通常發(fā)生在（）階段A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)可視化6.Zookeeper主要用于（）A.數(shù)據(jù)存儲B.資源調(diào)度C.分布式協(xié)調(diào)D.數(shù)據(jù)計算7.Hive中創(chuàng)建表的命令是（）A.CREATETABLEB.INSERTINTOC.SELECTD.UPDATE8.Flink是（）計算框架A.批處理B.流處理C.批流一體D.內(nèi)存計算9.以下哪種不是大數(shù)據(jù)存儲方案（）A.HBaseB.MySQLC.CassandraD.MongoDB10.監(jiān)控大數(shù)據(jù)集群性能常用工具是（）A.NagiosB.GitC.MavenD.Jenkins答案：1.B2.A3.B4.B5.C6.C7.A8.C9.B10.A二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于大數(shù)據(jù)框架的有（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Kafka2.Hadoop生態(tài)包含的組件有（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive3.Kafka中的角色有（）A.ProducerB.ConsumerC.BrokerD.Zookeeper4.Spark支持的計算模式有（）A.StandaloneB.YARNC.MesosD.Local5.數(shù)據(jù)清洗的常見操作有（）A.去重B.缺失值處理C.異常值處理D.數(shù)據(jù)加密6.HBase的特點有（）A.分布式B.高并發(fā)讀寫C.面向列存儲D.關(guān)系型7.Flink支持的時間語義有（）A.事件時間B.處理時間C.攝入時間D.系統(tǒng)時間8.大數(shù)據(jù)集群監(jiān)控指標(biāo)包括（）A.CPU使用率B.內(nèi)存使用率C.網(wǎng)絡(luò)帶寬D.磁盤I/O9.數(shù)據(jù)倉庫的特點有（）A.面向主題B.集成性C.穩(wěn)定性D.時變性10.以下用于數(shù)據(jù)處理的編程語言有（）A.PythonB.JavaC.ScalaD.C++答案：1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABC三、判斷題（每題2分，共20分）1.Hadoop中NameNode負(fù)責(zé)存儲實際數(shù)據(jù)。（）2.Spark只能處理批數(shù)據(jù)，不能處理流數(shù)據(jù)。（）3.Kafka可以實現(xiàn)高吞吐量的消息傳遞。（）4.Zookeeper集群只要有一臺節(jié)點正常就能工作。（）5.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具。（）6.Flink作業(yè)一旦提交不能修改。（）7.數(shù)據(jù)傾斜不會影響大數(shù)據(jù)處理性能。（）8.Cassandra是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（）9.監(jiān)控大數(shù)據(jù)集群對保障其穩(wěn)定運行很重要。（）10.Scala語言不適合大數(shù)據(jù)開發(fā)。（）答案：1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.√10.×四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述Hadoop中HDFS的架構(gòu)。答案：HDFS架構(gòu)主要由NameNode和DataNode組成。NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間，存儲元數(shù)據(jù)信息。DataNode負(fù)責(zé)實際的數(shù)據(jù)存儲，以數(shù)據(jù)塊形式存儲在本地磁盤。還有SecondaryNameNode輔助NameNode進(jìn)行元數(shù)據(jù)管理，定期合并編輯日志與命名空間鏡像。2.說明Spark相比MapReduce的優(yōu)勢。答案：Spark基于內(nèi)存計算，速度比MapReduce快很多，適合迭代計算。它編程模型更靈活，有豐富的API。而且支持多種計算模式如Standalone、YARN等。MapReduce基于磁盤讀寫，處理復(fù)雜迭代任務(wù)開銷大，編程模型相對單一。3.簡述Kafka中Topic和Partition的關(guān)系。答案：Topic是Kafka中消息的邏輯分類，一個Topic可包含多個Partition。Partition是物理存儲單元，每個Partition是有序、不可變的消息序列。通過Partition實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式存儲和并行消費，提高Kafka的性能和可擴(kuò)展性。4.數(shù)據(jù)傾斜的原因及簡單解決辦法。答案：原因常是數(shù)據(jù)分布不均，如某些key數(shù)據(jù)量過大。解決辦法有調(diào)整數(shù)據(jù)分布，如對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，添加隨機(jī)前綴打散數(shù)據(jù)；優(yōu)化算法，如在聚合操作前先局部聚合；選擇合適的分區(qū)策略，避免數(shù)據(jù)集中在少數(shù)分區(qū)。五、討論題（每題5分，共20分）1.如何保障大數(shù)據(jù)集群的高可用性？答案：可采用冗余設(shè)計，如多NameNode實現(xiàn)HDFS高可用；使用Zookeeper進(jìn)行集群協(xié)調(diào)管理，快速選舉主節(jié)點。定期監(jiān)控集群狀態(tài)，對關(guān)鍵指標(biāo)設(shè)置閾值報警，及時處理故障。進(jìn)行數(shù)據(jù)備份恢復(fù)，防止數(shù)據(jù)丟失。同時建立應(yīng)急預(yù)案，遇到嚴(yán)重問題能快速恢復(fù)服務(wù)。2.談?wù)凢link在實時大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場景。答案：在電商實時數(shù)據(jù)分析中，可實時監(jiān)測用戶行為，如點擊、購買等，做精準(zhǔn)營銷。在金融風(fēng)控領(lǐng)域，實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常交易及時預(yù)警。在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方面，對傳感器數(shù)據(jù)實時處理分析，如智能交通中處理車輛傳感器數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能調(diào)度。3.描述Hive在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中的作用。答案：Hive提供類SQL接口，方便數(shù)據(jù)分析人員使用熟悉的SQL語法查詢處理數(shù)據(jù)。它基于Hadoop存儲數(shù)據(jù)，能處理海量數(shù)據(jù)。通過定義表結(jié)構(gòu)和分區(qū)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化管理。還能與其他組件協(xié)同，如Spark等，為數(shù)據(jù)倉庫提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。4