2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（Hadoop技術(shù)應(yīng)用）上學(xué)期期中測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的組件是（）A.HDFSB.MapReduceC.HBaseD.Spark2.在HDFS中，NameNode的主要功能是（）A.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊B.管理元數(shù)據(jù)C.執(zhí)行數(shù)據(jù)計(jì)算D.處理客戶端請(qǐng)求3.以下哪個(gè)不是Hadoop的優(yōu)點(diǎn)（）A.高可靠性B.高擴(kuò)展性C.低容錯(cuò)性D.成本低4.MapReduce的執(zhí)行過程中，Map階段的輸出結(jié)果會(huì)進(jìn)行（）A.隨機(jī)排序B.歸約C.分區(qū)D.分組5.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，它的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式主要是（）A.文本文件B.二進(jìn)制文件C.數(shù)據(jù)庫(kù)表D.分布式文件6.PigLatin是一種（）語(yǔ)言A.高級(jí)程序設(shè)計(jì)B.數(shù)據(jù)流處理C.腳本D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢7.HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，它的特點(diǎn)不包括（）A.高并發(fā)B.強(qiáng)一致性C.可伸縮D.面向列族8.在Hadoop集群中，DataNode之間通過（）協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和同步。A.RPCB.HTTPC.TCPD.UDP9.以下關(guān)于YARN的說法，錯(cuò)誤的是（）A.是Hadoop的資源管理框架B.負(fù)責(zé)資源的分配和調(diào)度C.與MapReduce緊密耦合D.支持多種計(jì)算框架10.當(dāng)HDFS中的數(shù)據(jù)塊出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)觸發(fā)（）機(jī)制來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)。A.副本復(fù)制B.數(shù)據(jù)遷移C.重新計(jì)算D.備份恢復(fù)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于Hadoop核心組件的有（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase2.MapReduce的Shuffle過程包括以下哪些步驟（）A.分區(qū)B.排序C.分組D.規(guī)約3.關(guān)于Hive的特點(diǎn)，正確的有（）A.提供了類似SQL的查詢語(yǔ)言B.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.可以與Hadoop其他組件集成D.實(shí)時(shí)性強(qiáng)4.以下哪些是HBase的應(yīng)用場(chǎng)景（）A.日志存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)挖掘C.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢D.關(guān)系型數(shù)據(jù)處理5.在YARN中，ResourceManager的主要職責(zé)有（）A.管理集群資源B.調(diào)度應(yīng)用程序C.監(jiān)控NodeManagerD.執(zhí)行具體計(jì)算任務(wù)三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說法的正誤，正確的打“√”，錯(cuò)誤的打“×”）1.HDFS中的文件是以字節(jié)流的形式存儲(chǔ)的。（）2.MapReduce適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的批處理任務(wù)。（）3.Hive可以直接對(duì)存儲(chǔ)在HDFS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢和分析。（）4.PigLatin比傳統(tǒng)的編程語(yǔ)言更適合處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。（）5.HBase的數(shù)據(jù)更新操作比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更高效。（）6.在Hadoop集群中，NameNode出現(xiàn)故障時(shí)，整個(gè)集群將無(wú)法正常工作。（）7.YARN可以支持不同類型的計(jì)算框架，如Spark、Flink等。（）8.Hadoop不適合處理實(shí)時(shí)性要求高的數(shù)據(jù)。（）9.MapReduce的Map階段和Reduce階段可以在不同的節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。（）10.HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基于行的。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問題）1.簡(jiǎn)述HDFS的讀寫流程。2.請(qǐng)說明MapReduce的工作原理。3.解釋YARN中ApplicationMaster的作用。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，20分，請(qǐng)根據(jù)題目要求進(jìn)行詳細(xì)解答）假設(shè)你有一個(gè)包含大量用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，存儲(chǔ)在HDFS中。現(xiàn)在需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶在不同時(shí)間段內(nèi)的行為次數(shù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于Hadoop的解決方案，包括使用的組件和大致步驟。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.C4.C5.A6.C7.B8.A9.C10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.√1X四、簡(jiǎn)答題1.HDFS讀流程：客戶端向NameNode發(fā)起讀請(qǐng)求，NameNode返回文件元數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)塊所在DataNode列表；客戶端根據(jù)返回信息向相應(yīng)DataNode讀取數(shù)據(jù)塊，DataNode將數(shù)據(jù)塊傳輸給客戶端。寫流程：客戶端向NameNode發(fā)起寫請(qǐng)求，NameNode根據(jù)文件大小和副本數(shù)計(jì)算出數(shù)據(jù)塊分布位置；客戶端將數(shù)據(jù)塊依次寫入對(duì)應(yīng)的DataNode，DataNode收到數(shù)據(jù)塊后向NameNode發(fā)送接收確認(rèn)信息。2.MapReduce工作原理：輸入數(shù)據(jù)被分割成多個(gè)數(shù)據(jù)塊，由Map任務(wù)并行處理，Map任務(wù)將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)形式的中間結(jié)果；中間結(jié)果經(jīng)過Shuffle過程，包括分區(qū)、排序、分組、規(guī)約等操作，然后被分發(fā)到Reduce任務(wù)；Reduce任務(wù)對(duì)接收到的中間結(jié)果進(jìn)行匯總和處理，最終輸出計(jì)算結(jié)果。3.ApplicationMaster的作用：負(fù)責(zé)與ResourceManager協(xié)商獲取資源；管理和監(jiān)控本應(yīng)用程序內(nèi)的任務(wù)執(zhí)行情況，包括任務(wù)的啟動(dòng)、執(zhí)行進(jìn)度跟蹤、失敗重試等；收集任務(wù)執(zhí)行結(jié)果，向ResourceManager匯報(bào)應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài)和資源使用情況。五、綜合應(yīng)用題解決方案：使用Hadoop的MapReduce組件。大致步驟如下：首先編寫MapReduce程序，Map階段讀取用戶行為數(shù)據(jù)，提取用戶ID和行為時(shí)間作