2025年互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)崗位晉升考試實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)搭建考核試卷_第1頁(yè)
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2025年互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)崗位晉升考試實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)搭建考核試卷一、單項(xiàng)選擇題(每題1分,共30題)1.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的核心組件不包括:A.數(shù)據(jù)采集器B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)分析引擎D.用戶界面2.下列哪種技術(shù)不適合用于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理?A.ApacheKafkaB.ApacheStormC.HadoopMapReduceD.ApacheFlink3.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)采集的主要工具是:A.HDFSB.HiveC.FlumeD.Spark4.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka5.以下哪個(gè)不是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)?A.高吞吐量B.低延遲C.高可靠性D.簡(jiǎn)單易用6.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)是:A.MySQLB.MongoDBC.HDFSD.Redis7.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具是:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop8.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹饕ぞ呤牵篈.ApacheKafkaB.ApacheFlumeC.ApacheSqoopD.ApacheHadoop9.以下哪個(gè)不是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景?A.電商推薦系統(tǒng)B.金融風(fēng)控系統(tǒng)C.電信用戶行為分析D.靜態(tài)網(wǎng)站分析10.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具是:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop11.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka12.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用:A.TableauB.PowerBIC.ApacheSupersetD.Alloftheabove13.以下哪個(gè)不是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)挑戰(zhàn)?A.數(shù)據(jù)規(guī)模大B.數(shù)據(jù)種類多C.數(shù)據(jù)處理速度快D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本低14.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)流處理的框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka15.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具是:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop16.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)是:A.MySQLB.MongoDBC.HDFSD.Redis17.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ呤牵篈.ApacheKafkaB.ApacheFlumeC.ApacheSqoopD.ApacheHadoop18.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具是:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop19.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka20.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用:A.TableauB.PowerBIC.ApacheSupersetD.Alloftheabove21.以下哪個(gè)不是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)挑戰(zhàn)?A.數(shù)據(jù)規(guī)模大B.數(shù)據(jù)種類多C.數(shù)據(jù)處理速度快D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本低22.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)流處理的框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka23.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具是:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop24.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)是:A.MySQLB.MongoDBC.HDFSD.Redis25.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ呤牵篈.ApacheKafkaB.ApacheFlumeC.ApacheSqoopD.ApacheHadoop26.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具是:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop27.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka28.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用:A.TableauB.PowerBIC.ApacheSupersetD.Alloftheabove29.以下哪個(gè)不是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)挑戰(zhàn)?A.數(shù)據(jù)規(guī)模大B.數(shù)據(jù)種類多C.數(shù)據(jù)處理速度快D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本低30.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)流處理的框架是:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka二、多項(xiàng)選擇題(每題2分,共20題)1.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的核心組件包括:A.數(shù)據(jù)采集器B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)分析引擎D.用戶界面2.適合用于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)有:A.ApacheKafkaB.ApacheStormC.HadoopMapReduceD.ApacheFlink3.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)采集的主要工具包括:A.FlumeB.KafkaC.SparkD.Hadoop4.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理框架有:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka5.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)包括:A.高吞吐量B.低延遲C.高可靠性D.簡(jiǎn)單易用6.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)包括:A.MySQLB.MongoDBC.HDFSD.Redis7.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具包括:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop8.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹饕ぞ甙ǎ篈.ApacheKafkaB.ApacheFlumeC.ApacheSqoopD.ApacheHadoop9.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景包括:A.電商推薦系統(tǒng)B.金融風(fēng)控系統(tǒng)C.電信用戶行為分析D.靜態(tài)網(wǎng)站分析10.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具包括:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop11.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架包括:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka12.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用:A.TableauB.PowerBIC.ApacheSupersetD.Alloftheabove13.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)挑戰(zhàn)包括:A.數(shù)據(jù)規(guī)模大B.數(shù)據(jù)種類多C.數(shù)據(jù)處理速度快D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本低14.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)流處理的框架包括:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka15.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具包括:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop16.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)包括:A.MySQLB.MongoDBC.HDFSD.Redis17.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ甙ǎ篈.ApacheKafkaB.ApacheFlumeC.ApacheSqoopD.ApacheHadoop18.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具包括:A.ApacheStormB.ApacheFlinkC.ApacheSparkD.ApacheSqoop19.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架包括:A.ApacheSparkB.ApacheHadoopC.ApacheFlinkD.ApacheKafka20.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用:A.TableauB.PowerBIC.ApacheSupersetD.Alloftheabove三、判斷題(每題1分,共20題)1.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的核心組件包括數(shù)據(jù)采集器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析引擎。2.ApacheKafka適合用于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理。3.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)采集的主要工具是Flume。4.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理框架是ApacheFlink。5.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)包括高吞吐量和低延遲。6.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)是HDFS。7.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具是ApacheSpark。8.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹饕ぞ呤茿pacheKafka。9.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景包括電商推薦系統(tǒng)和金融風(fēng)控系統(tǒng)。10.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具是ApacheStorm。11.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架是ApacheHadoop。12.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用Tableau。13.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的常見(jiàn)挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)規(guī)模大和數(shù)據(jù)種類多。14.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)流處理的框架是ApacheSpark。15.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)清洗的工具是ApacheFlink。16.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要系統(tǒng)是MongoDB。17.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ呤茿pacheFlume。18.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)聚合的工具是ApacheFlink。19.在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,用于數(shù)據(jù)挖掘的框架是ApacheKafka。20.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中,數(shù)據(jù)可視化工具主要使用PowerBI。四、簡(jiǎn)答題(每題5分,共2題)1.簡(jiǎn)述實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的主要組成部分及其功能。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,談?wù)剬?shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。附標(biāo)準(zhǔn)答案:一、單項(xiàng)選擇題1.D2.C3.C4.C5.D6.C7.C8.A9.D10.C11.A12.D13.D14.C15.C16.C17.A18.C19.A20.D21.D22.C23.C24.C25.A26.C27.A28.D29.D30.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABD3.ABD4.ACD5.ABC6.BCD7.BCD8.ABC9.ABC10.ABCD11.ABCD12.D13.ABC14.ACD15.BCD16.BCD17.ABC18.ABCD19.ABCD20.D三、判斷題1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√11.√12.√13.√14.√15.√16.√17.√18.√19.√20.√四、簡(jiǎn)答題1.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的主要組成部分及其功能:

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