2026年云數(shù)據(jù)工程師面試題及AWSAzure云服務(wù)含答案一、單選題（共10題，每題2分）1.在AWS中，用于實(shí)時(shí)流式處理大數(shù)據(jù)的服務(wù)的正確組合是？A.Redshift+KinesisB.EMR+SQSC.Flink+LambdaD.Glue+S32.Azure中，哪個(gè)服務(wù)主要用于數(shù)據(jù)倉庫工作負(fù)載？A.CosmosDBB.AzureSynapseAnalyticsC.HDInsightD.DataFactory3.當(dāng)需要在AWS上實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域數(shù)據(jù)同步時(shí)，以下哪個(gè)服務(wù)最為合適？A.S3Cross-RegionReplicationB.DynamoDBGlobalTablesC.GlacierDeepArchiveD.CloudFrontDistribution4.在Azure中，用于數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)的文件格式通常是？A.ParquetB.ORCC.AvroD.Alloftheabove5.AWS中，哪種數(shù)據(jù)湖架構(gòu)模式被推薦用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？A.Single-nodeHadoopclusterB.EMRonEC2C.S3+Glue+RedshiftD.EMRStreaming6.Azure中，用于數(shù)據(jù)集成和ETL處理的云服務(wù)是？A.DataFactoryB.LogicAppsC.FunctionAppD.AnalysisServices7.在AWS中，用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和ETL任務(wù)的Kubernetes服務(wù)是？A.EMRB.FargateC.StepFunctionsD.DataPipeline8.Azure中，哪個(gè)服務(wù)提供完全托管的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫？A.SQLDatabaseB.AzureSynapseAnalyticsC.CosmosDBD.DataLakeStorage9.AWS中，哪種存儲(chǔ)類型最適合歸檔不經(jīng)常訪問的備份數(shù)據(jù)？A.EBSB.S3StandardC.GlacierD.EFS10.Azure中，用于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的數(shù)據(jù)服務(wù)是？A.DataFactoryB.DataQualityServicesC.AzureSynapseD.LogicApps二、多選題（共5題，每題3分）1.在AWS中，以下哪些服務(wù)可用于數(shù)據(jù)湖架構(gòu)？A.S3B.GlueC.RedshiftD.EMRE.Kinesis2.Azure中，以下哪些服務(wù)可用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？A.AzureStreamAnalyticsB.EventHubC.DataFactoryD.LogicAppsE.FunctionApp3.在AWS中，以下哪些服務(wù)可用于數(shù)據(jù)倉庫？A.RedshiftB.BigQueryC.SnowflakeD.EMRE.Glue4.Azure中，以下哪些服務(wù)可用于數(shù)據(jù)集成？A.DataFactoryB.LogicAppsC.EventGridD.PowerAutomateE.AnalysisServices5.在AWS中，以下哪些服務(wù)可用于機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備？A.SageMakerB.GlueC.EMRD.KinesisE.AugmentedAI三、判斷題（共10題，每題1分）1.AWS的Redshift和Azure的SynapseAnalytics都是完全托管的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。（正確）2.Azure的DataLakeStorage和AWS的S3都是對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。（正確）3.AWS的EMR和Azure的HDInsight都是托管的Hadoop服務(wù)。（正確）4.AWS的Glue和Azure的DataFactory都是ETL服務(wù)。（正確）5.AWS的Kinesis和Azure的事件中心都是流處理服務(wù)。（正確）6.AWS的RedshiftSpectrum和Azure的SynapseAnalytics都支持直接查詢數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)。（正確）7.AWS的S3Glacier和Azure的ArchiveStorage都是歸檔存儲(chǔ)解決方案。（正確）8.AWS的StepFunctions和Azure的邏輯應(yīng)用都是工作流編排服務(wù)。（正確）9.AWS的Glue和Azure的DataFactory都支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。（錯(cuò)誤）10.AWS的Rekognition和Azure的ComputerVision都是圖像識(shí)別服務(wù)。（正確）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述AWS和Azure中數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的主要區(qū)別。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述AWS和Azure中數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)的主要區(qū)別。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述AWSGlue和AzureDataFactory的主要功能和工作原理。4.請(qǐng)簡(jiǎn)述AWSKinesis和AzureEventHub的主要功能和工作原理。5.請(qǐng)簡(jiǎn)述AWSRedshiftSpectrum和AzureSynapseAnalytics的集成優(yōu)勢(shì)。五、論述題（共2題，每題10分）1.請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明在AWS上設(shè)計(jì)大規(guī)模數(shù)據(jù)湖架構(gòu)時(shí)應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素。2.請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明在Azure上設(shè)計(jì)高可用性數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)時(shí)應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素。答案及解析一、單選題答案及解析1.D.Flink+Lambda解析：Flink是一個(gè)強(qiáng)大的流處理框架，Lambda適合處理小規(guī)模事件。選項(xiàng)A、B、C中的組合不完全適用于實(shí)時(shí)流式處理。2.B.AzureSynapseAnalytics解析：AzureSynapseAnalytics是Azure的混合分析服務(wù)，專為數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載設(shè)計(jì)。3.B.DynamoDBGlobalTables解析：DynamoDBGlobalTables提供跨多個(gè)AWS區(qū)域的數(shù)據(jù)同步，最適合跨區(qū)域數(shù)據(jù)同步需求。4.D.Alloftheabove解析：Azure支持多種數(shù)據(jù)湖文件格式，包括Parquet、ORC和Avro。5.C.S3+Glue+Redshift解析：這是AWS推薦的現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖架構(gòu)，充分利用了S3的存儲(chǔ)、Glue的ETL和Redshift的數(shù)據(jù)倉庫功能。6.A.DataFactory解析：AzureDataFactory是專為數(shù)據(jù)集成和ETL設(shè)計(jì)的云服務(wù)。7.A.EMR解析：EMR是AWS的托管Hadoop服務(wù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和ETL任務(wù)。8.B.AzureSynapseAnalytics解析：AzureSynapseAnalytics是Azure的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。9.C.Glacier解析：Glacier是AWS的歸檔存儲(chǔ)服務(wù)，適合存儲(chǔ)不經(jīng)常訪問的備份數(shù)據(jù)。10.B.DataQualityServices解析：AzureDataQualityServices是專門用于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的服務(wù)。二、多選題答案及解析1.A.S3,B.Glue,D.EMR解析：S3是對(duì)象存儲(chǔ)，Glue是ETL服務(wù)，EMR是大數(shù)據(jù)處理框架，這些都是AWS數(shù)據(jù)湖的關(guān)鍵組件。選項(xiàng)C是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。2.A.AzureStreamAnalytics,B.EventHub解析：AzureStreamAnalytics和EventHub是Azure的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理服務(wù)。其他選項(xiàng)主要用于批量數(shù)據(jù)處理或工作流。3.A.Redshift,D.EMR解析：Redshift是AWS的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，EMR可用于數(shù)據(jù)倉庫工作負(fù)載。其他選項(xiàng)是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或非數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。4.A.DataFactory,B.LogicApps解析：DataFactory和LogicApps是Azure的數(shù)據(jù)集成服務(wù)。其他選項(xiàng)不是主要的數(shù)據(jù)集成服務(wù)。5.A.SageMaker,B.Glue解析：SageMaker和Glue可用于機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。其他選項(xiàng)主要用于流處理或分析。三、判斷題答案及解析1.正確解析：Redshift和SynapseAnalytics都是領(lǐng)先的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)提供商。2.正確解析：S3和DataLakeStorage都是對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，提供高可用性和可擴(kuò)展性。3.正確解析：EMR和HDInsight都是托管的Hadoop服務(wù)，支持大數(shù)據(jù)處理。4.正確解析：Glue和DataFactory都提供ETL功能，幫助數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和轉(zhuǎn)換。5.正確解析：Kinesis和EventHub都支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。6.正確解析：兩者都支持直接查詢存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)，無需移動(dòng)數(shù)據(jù)。7.正確解析：兩者都是成本效益高的歸檔存儲(chǔ)解決方案。8.正確解析：兩者都是工作流編排服務(wù)，幫助管理復(fù)雜的工作流程。9.錯(cuò)誤解析：Glue主要用于批量數(shù)據(jù)處理，DataFactory支持批量和部分實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，但不是實(shí)時(shí)流處理。10.正確解析：兩者都是領(lǐng)先的圖像識(shí)別服務(wù)提供商。四、簡(jiǎn)答題答案及解析1.AWS數(shù)據(jù)湖架構(gòu)主要使用S3作為存儲(chǔ)，Glue作為ETL工具，Redshift或EMR作為數(shù)據(jù)處理引擎。而Azure數(shù)據(jù)湖架構(gòu)主要使用DataLakeStorage作為存儲(chǔ)，DataFactory作為ETL工具，SynapseAnalytics或HDInsight作為數(shù)據(jù)處理引擎。AWS提供更廣泛的大數(shù)據(jù)服務(wù)選擇，而Azure提供更緊密的Azure生態(tài)系統(tǒng)集成。2.AWS數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)主要使用Redshift作為數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，提供高性能的SQL分析。而Azure數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)主要使用SynapseAnalytics作為混合分析服務(wù)，支持實(shí)時(shí)和批量數(shù)據(jù)處理。AWS提供更長(zhǎng)的數(shù)據(jù)倉庫使用歷史和更豐富的功能，而Azure提供更現(xiàn)代的混合分析能力。3.AWSGlue是一個(gè)完全托管的ETL服務(wù)，用于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、準(zhǔn)備和集成。它自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)目錄，并支持Python或Scala腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。AzureDataFactory是一個(gè)云數(shù)據(jù)集成服務(wù)，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工作流，支持多種數(shù)據(jù)源和轉(zhuǎn)換活動(dòng)。Glue更專注于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，而DataFactory更專注于數(shù)據(jù)集成和工作流管理。4.AWSKinesis是一個(gè)高性能的流處理服務(wù)，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。它支持?jǐn)?shù)據(jù)收集、流處理和實(shí)時(shí)分析。AzureEventHub是Azure的流式事件入口，支持大規(guī)模事件數(shù)據(jù)處理。Kinesis提供更豐富的流處理功能，而EventHub更簡(jiǎn)單易用。5.AWSRedshiftSpectrum允許直接查詢存儲(chǔ)在S3中的數(shù)據(jù)，無需將數(shù)據(jù)加載到Redshift。AzureSynapseAnalytics提供類似的集成，允許直接查詢DataLakeStorage中的數(shù)據(jù)。兩者都提供了更高效的查詢性能，因?yàn)楸苊饬瞬槐匾臄?shù)據(jù)移動(dòng)。五、論述題答案及解析1.在AWS上設(shè)計(jì)大規(guī)模數(shù)據(jù)湖架構(gòu)時(shí)應(yīng)考慮以下關(guān)鍵因素：-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：選擇合適的存儲(chǔ)服務(wù)，如S3Standard、S3Intelligent-Tiering或S3Glacier，根據(jù)數(shù)據(jù)訪問頻率和成本需求進(jìn)行分層。-數(shù)據(jù)處理：選擇合適的數(shù)據(jù)處理框架，如EMR、Redshift或RedshiftSpectrum，根據(jù)工作負(fù)載需求進(jìn)行選擇。-數(shù)據(jù)集成：使用Glue或DataPipeline進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，確保數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)間流暢移動(dòng)。-數(shù)據(jù)安全：實(shí)施適當(dāng)?shù)陌踩胧?，如加密、訪問控制和審計(jì)，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)治理：建立數(shù)據(jù)治理框架，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和合規(guī)性。-數(shù)據(jù)分析：使用AmazonQuickSight或第三方工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值。-可擴(kuò)展性：設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的架構(gòu)，以適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和處理需求。-成本管理：使用AWS成本管理工具監(jiān)控和控制云資源成本。2.在Azure上設(shè)計(jì)高可用性數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)時(shí)應(yīng)考慮以下關(guān)鍵因素：-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：選擇合適的存儲(chǔ)服務(wù)，如AzureDataLakeStorage或AzureSynapseAnalytics的集成存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)持久性和可用性。-數(shù)據(jù)處理：選擇合適的數(shù)據(jù)處理服務(wù)，如AzureSynapseAnalytics或HDInsight，支持高性能數(shù)據(jù)處理。-數(shù)據(jù)集成：使用AzureDataFactory進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，支持多種數(shù)據(jù)源和目標(biāo)。-數(shù)據(jù)安全：實(shí)施適當(dāng)?shù)陌踩胧鏏zure