2025年高職網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（大數(shù)據(jù)工具框架工具）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪種大數(shù)據(jù)工具框架主要用于數(shù)據(jù)采集？（）A.HadoopB.FlumeC.SparkD.HBase2.以下關(guān)于Hive的描述，錯誤的是（）A.基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具B.可以使用類SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢C.不支持?jǐn)?shù)據(jù)更新操作D.完全實(shí)時處理數(shù)據(jù)3.在Spark中，用于分布式數(shù)據(jù)集的基本抽象是（）A.RDDB.DataFrameC.DatasetD.SparkSQL4.以下哪種工具常用于NoSQL數(shù)據(jù)庫？（）A.CassandraB.MySQLC.OracleD.SQLServer5.Kafka的主要功能是（）A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)處理C.消息隊列D.數(shù)據(jù)分析6.以下關(guān)于Flume的說法，正確的是（）A.只能采集文件數(shù)據(jù)B.不支持多數(shù)據(jù)源采集C.基于推模型的采集工具D.支持多種數(shù)據(jù)格式7.數(shù)據(jù)倉庫中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作的過程稱為（）A.ETLB.OLAPC.OLTPD.DML8.以下哪種大數(shù)據(jù)工具框架擅長處理流數(shù)據(jù)？（）A.StormB.HiveC.HadoopD.Pig9.在HBase中，數(shù)據(jù)存儲的基本單元是（）A.行鍵B.列族C.單元格D.表10.以下哪個不是常見的大數(shù)據(jù)分析算法框架？（）A.MahoutB.TensorFlowC.Scikit-learnD.MapReduce二、多項選擇題（總共5題，每題6分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.以下屬于大數(shù)據(jù)處理流程的有（）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)分析E.數(shù)據(jù)可視化2.關(guān)于Spark的特點(diǎn)，正確的有（）A.快速B.易用C.通用D.可擴(kuò)展E.容錯3.以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HiveE.Spark4.大數(shù)據(jù)工具框架中，用于數(shù)據(jù)存儲的有（）A.HBaseB.CassandraC.MongoDBD.KafkaE.Flume5.以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別，正確的有（）A.數(shù)據(jù)倉庫面向分析，數(shù)據(jù)庫面向事務(wù)處理B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是歷史的，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)是當(dāng)前的C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是集成的，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)是分散的D.數(shù)據(jù)倉庫支持復(fù)雜查詢，數(shù)據(jù)庫支持簡單查詢E.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率高，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新頻率低三、填空題（總共10題，每題2分，請將正確答案填入橫線處）1.Hadoop的核心組件包括HDFS、MapReduce和______。2.Flume支持的數(shù)據(jù)源類型有______、______等。（寫出兩種即可）3.Spark的計算模式包括______和______。4.數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)源、______、數(shù)據(jù)倉庫和______。5.Hive的元數(shù)據(jù)存儲在______中。6.Kafka的消息存儲在______中。7.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括______、______、______、______。（寫出四個即可）8.在HBase中，通過______來唯一標(biāo)識一行數(shù)據(jù)。9.常見的大數(shù)據(jù)分析方法有______、______等。（寫出兩種即可）10.數(shù)據(jù)可視化的作用是將數(shù)據(jù)以______的形式展示出來，便于理解和分析。四、簡答題（總共2題，每題15分）1.請簡要介紹Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各組件的功能及相互關(guān)系。2.簡述Spark的RDD、DataFrame和Dataset的特點(diǎn)及區(qū)別。五、綜合應(yīng)用題（1題，20分）某電商公司每天產(chǎn)生大量的用戶交易數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等。請設(shè)計一個大數(shù)據(jù)處理方案，利用所學(xué)的大數(shù)據(jù)工具框架，實(shí)現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析，以獲取用戶購買行為的相關(guān)信息，如熱門商品、用戶購買頻率等。要求：1.說明選用的工具框架及其作用。2.描述數(shù)據(jù)采集、存儲和分析的具體步驟。答案：一、1.B2.D3.A4.A5.C6.D7.A8.A9.C10.D二、1.ABCDE2.ABCDE3.ABCD4.ABC5.ABCD三、1.YARN2.文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)源、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源（答案不唯一）3.內(nèi)存計算、分布式計算4.數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)分析層5.Metastore6.Log7.大量、高速、多樣、低價值密度、真實(shí)性（答案不唯一）8.行鍵9.分類算法、聚類算法（答案不唯一）10.直觀四、1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要組件包括HDFS（分布式文件系統(tǒng)，用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)）、MapReduce（分布式計算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的計算）、YARN（資源管理框架，負(fù)責(zé)資源的分配和管理）。HDFS提供數(shù)據(jù)存儲，MapReduce在YARN的資源管理下對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理，它們相互協(xié)作，共同完成大數(shù)據(jù)的存儲和計算任務(wù)。Hive基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，用于數(shù)據(jù)的管理和查詢；Flume用于數(shù)據(jù)采集；Spark基于內(nèi)存計算，能更高效地處理數(shù)據(jù)，這些組件共同構(gòu)成Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，滿足不同的大數(shù)據(jù)處理需求。2.RDD是Spark的基本抽象，是分布式的不可變數(shù)據(jù)集，具有容錯性、可分區(qū)等特點(diǎn)，支持基于內(nèi)存的高效計算。DataFrame是一種以命名列的方式組織數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)集，提供了更高級的數(shù)據(jù)分析功能，支持類SQL查詢。Dataset是DataFrame的擴(kuò)展，它既支持強(qiáng)類型的操作，又能像DataFrame一樣進(jìn)行高效的SQL查詢，并且可以通過編碼來表示數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。區(qū)別在于RDD是最基礎(chǔ)的抽象，靈活性高但類型安全檢查弱；DataFrame提供了更方便的數(shù)據(jù)處理方式，有一定的類型安全；Dataset結(jié)合了兩者優(yōu)點(diǎn)，類型安全且功能強(qiáng)大。五、1.選用Flume進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，它可以高效地采集電商公司產(chǎn)生的用戶交易數(shù)據(jù)，支持多種數(shù)據(jù)源，能將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街付ㄎ恢?。選用HBase進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，HBase適合存儲海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可快速讀寫，滿足高并發(fā)的存儲需求。選用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用Spark的強(qiáng)大計算能力，對存儲在HBase中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取用戶購買行為相關(guān)信息。2.數(shù)據(jù)采集步驟：配置Flume的數(shù)據(jù)源為電商公司的交易數(shù)據(jù)接口，設(shè)置采集規(guī)則，將數(shù)據(jù)采集到Flume中，然后通過Flume的Sink將數(shù)據(jù)傳輸?shù)紿DFS或其他指定存儲位置。數(shù)據(jù)存儲步驟：將從Flume傳