分布式計算與ETL面試題如HadoopSpark一、單選題（共5題，每題2分）題目：1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要解決什么問題？A.分布式計算資源管理B.海量數(shù)據(jù)存儲C.實時數(shù)據(jù)分析D.圖計算2.Spark的核心組件RDD是什么的抽象？A.分布式文件系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)流C.分布式內(nèi)存計算D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫3.在Spark中，以下哪種操作是“不可變”的？A.map()B.reduceByKey()C.updateStateByKey()D.filter()4.HadoopYARN的作用是什么？A.數(shù)據(jù)存儲B.任務(wù)調(diào)度C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)可視化5.以下哪個工具不屬于Spark的ETL組件？A.SparkSQLB.HiveonSparkC.SqoopD.Flink二、多選題（共4題，每題3分）題目：1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中哪些組件與HDFS協(xié)同工作？A.MapReduceB.YARNC.HiveD.HBase2.Spark的RDD有哪些特性？A.分區(qū)（Partitioned）B.不可變（Immutable）C.透明廣播（Broadcast）D.可恢復(fù)（Resilient）3.以下哪些場景適合使用Spark？A.實時流處理B.交互式分析C.批量數(shù)據(jù)處理D.圖計算4.ETL流程中，哪些工具常用于數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）？A.SqoopB.FlumeC.KafkaD.SparkStreaming三、判斷題（共5題，每題2分）題目：1.HadoopMapReduce是Spark的底層實現(xiàn)。2.HDFS的NameNode負責管理數(shù)據(jù)塊的位置信息。3.Spark的DataFrame是RDD的升級版，但無法進行SQL查詢。4.YARN可以管理多種計算框架，如Spark和Flink。5.ETL中的“T”代表“Transform”，即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。四、簡答題（共4題，每題5分）題目：1.簡述HDFS的NameNode和DataNode的功能。2.解釋Spark的“惰性計算”機制。3.列舉三種常見的ETL工具及其適用場景。4.說明HadoopMapReduce的“Map”和“Reduce”階段的作用。五、論述題（共2題，每題10分）題目：1.對比HadoopMapReduce和Spark在性能、內(nèi)存管理、適用場景上的差異。2.設(shè)計一個ETL流程，用于將MySQL數(shù)據(jù)庫中的訂單數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop集群，并進行清洗和匯總分析。答案與解析一、單選題答案與解析1.B-解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的核心組件，專為海量數(shù)據(jù)存儲設(shè)計，通過分塊（Block）和冗余（Replication）實現(xiàn)高容錯性。2.C-解析：RDD（ResilientDistributedDataset）是Spark的分布式數(shù)據(jù)抽象，基于內(nèi)存計算，支持容錯和并行操作。3.C-解析：Spark中的DataFrame和DataSet是不可變的，而RDD的轉(zhuǎn)換操作（如map）會生成新的RDD，原始數(shù)據(jù)不會改變。4.B-解析：YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop的資源管理器，負責分配計算資源給不同框架（如Spark、Flink）。5.C-解析：Sqoop是Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸工具，不屬于Spark組件。二、多選題答案與解析1.A、B、C-解析：MapReduce處理HDFS數(shù)據(jù)，YARN管理資源，Hive基于HDFS提供SQL接口。2.A、B、D-解析：RDD是分區(qū)、不可變且可恢復(fù)的，廣播優(yōu)化內(nèi)存使用，但不是數(shù)據(jù)流。3.B、C、D-解析：Spark適合交互式分析、批量處理和圖計算，實時流處理更適合Flink或Storm。4.A、B-解析：Sqoop用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫抽取，F(xiàn)lume用于日志流抽取，Kafka是消息隊列，SparkStreaming是處理工具。三、判斷題答案與解析1.錯誤-解析：Spark底層基于RDD，但不是直接使用MapReduce，而是優(yōu)化后的內(nèi)存計算。2.正確-解析：NameNode維護元數(shù)據(jù)（文件塊位置），DataNode存儲數(shù)據(jù)塊。3.錯誤-解析：DataFrame支持SQL查詢，是RDD的升級。4.正確-解析：YARN是多框架資源管理器。5.正確-解析：ETL流程中E代表抽取，T代表轉(zhuǎn)換，L代表加載。四、簡答題答案與解析1.HDFS的NameNode和DataNode功能-NameNode：管理文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)（目錄結(jié)構(gòu)、塊位置），是單點故障。-DataNode：存儲數(shù)據(jù)塊，執(zhí)行讀寫操作，定期向NameNode匯報狀態(tài)。2.Spark的“惰性計算”機制-解析：Spark在執(zhí)行階段才計算表達式，優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行順序，減少冗余計算。3.ETL工具及其適用場景-Sqoop：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Hadoop傳輸。-Flume：日志流實時抽取。-ApacheNifi：靈活數(shù)據(jù)流編排。4.HadoopMapReduce的“Map”和“Reduce”階段-Map：輸入數(shù)據(jù)分詞并生成鍵值對。-Reduce：按鍵聚合，輸出最終結(jié)果。五、論述題答案與解析1.HadoopMapReducevs.Spark對比-性能：Spark內(nèi)存計算速度遠超MapReduce磁盤I/O。-內(nèi)存管理：Spark支持內(nèi)存緩存，MapReduce依賴磁盤。-適用場景：Spark適合交互式分析，MapReduce適合批量任務(wù)。2.ETL流程設(shè)計（MySQL→Hadoo