2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)處理框架階段測(cè)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共40分）本卷共20小題，每小題2分，共40分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種大數(shù)據(jù)處理框架在分布式計(jì)算方面具有高效性且廣泛應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理？A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于分布式文件系統(tǒng)的是？A.HBaseB.HiveC.HDFSD.MapReduce3.Spark框架的核心組件不包括以下哪項(xiàng)？A.SparkCoreB.SparkSQLC.KafkaD.MLlib4.Flink的特點(diǎn)不包括？A.低延遲B.高吞吐C.批流一體D.適合處理實(shí)時(shí)性要求不高的數(shù)據(jù)5.在大數(shù)據(jù)處理中，MapReduce的主要功能是？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)清洗C.分布式計(jì)算D.數(shù)據(jù)可視化6.HBase是一種？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)D.消息隊(duì)列7.以下哪種數(shù)據(jù)格式在Hadoop中不常用？A.AvroB.JSONC.XMLD.以上都常用8.SparkSQL可以處理多種數(shù)據(jù)源，不包括？A.CSVB.JSONC.MySQLD.圖片9.Flink的窗口操作主要用于？A.數(shù)據(jù)分組B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析C.數(shù)據(jù)排序D.數(shù)據(jù)去重10.Hadoop的集群由哪些部分組成？A.一個(gè)NameNode和多個(gè)DataNodeB.多個(gè)NameNode和一個(gè)DataNodeC.多個(gè)NameNode和多個(gè)DataNodeD.一個(gè)NameNode和一個(gè)DataNode11.以下哪種算法不屬于SparkMLlib中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.冒泡排序12.Flink的流處理模式下，數(shù)據(jù)處理的基本單位是？A.批B.記錄C.窗口D.流13.Hive是基于什么的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具？A.SQLB.MapReduceC.HDFSD.以上都是14.Spark的RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）不具有以下哪個(gè)特點(diǎn)？A.容錯(cuò)性B.可分區(qū)C.不可變D.可并行計(jì)算15.在大數(shù)據(jù)處理框架中，用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕M件是？A.KafkaB.ZookeeperC.HBaseD.SparkStreaming16.Hadoop中用于作業(yè)調(diào)度的是？A.YARNB.MapReduceC.HDFSD.Hive17.Flink的狀態(tài)管理可以實(shí)現(xiàn)？A.數(shù)據(jù)持久化B.容錯(cuò)恢復(fù)C.數(shù)據(jù)加密D.以上都對(duì)18.Spark的GraphX主要用于？A.圖計(jì)算B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)清洗19.以下哪種大數(shù)據(jù)處理框架更適合處理交互式查詢(xún)？A.SparkB.HadoopC.FlinkD.Storm20.HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)是？A.二維表B.分布式哈希表C.分布式LSM樹(shù)D.鏈表第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組件及其功能。22.（10分）說(shuō)明Spark框架相對(duì)于Hadoop的優(yōu)勢(shì)。23.（10分）闡述Flink在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方面的工作原理。24.（15分）閱讀以下材料：在一個(gè)電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的用戶(hù)交易數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以便及時(shí)了解用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為、商品銷(xiāo)售情況等。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)的大數(shù)據(jù)處理框架知識(shí)，說(shuō)明哪種框架更適合處理這種場(chǎng)景，并闡述理由。25.（15分）閱讀材料：某互聯(lián)網(wǎng)公司需要對(duì)用戶(hù)的瀏覽行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。這些數(shù)據(jù)具有高時(shí)效性，并且數(shù)據(jù)量非常大。請(qǐng)從Hadoop、Spark、Flink三種框架中選擇合適的框架來(lái)處理這些數(shù)據(jù)，并說(shuō)明選擇的依據(jù)以及如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì)。答案：1.D2.C3.C4.D5.C6.C7.D8.D9.B10.A11.D12.D13.D14.C15.A16.A17.B18.A19.A20.C21.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(chǔ)海量數(shù)據(jù)；MapReduce（分布式計(jì)算框架），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算；YARN（資源管理器），負(fù)責(zé)集群資源的管理和調(diào)度；Hive（基于SQL的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具），方便進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析；HBase（分布式數(shù)據(jù)庫(kù)），適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。22.Spark框架相對(duì)于Hadoop的優(yōu)勢(shì)有：運(yùn)行速度更快，基于內(nèi)存計(jì)算，減少磁盤(pán)I/O；支持多種編程語(yǔ)言，使用更靈活；提供了豐富的高級(jí)功能，如圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等；具有更好的交互式查詢(xún)能力，能快速響應(yīng)用戶(hù)請(qǐng)求。23.Flink在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方面，數(shù)據(jù)以流的形式持續(xù)輸入。Flink的流處理器會(huì)對(duì)流入的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理，基于其內(nèi)置的各種算子，如過(guò)濾、轉(zhuǎn)換、聚合等，對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。它通過(guò)窗口機(jī)制對(duì)不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，并且利用其狀態(tài)管理功能實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)恢復(fù)，確保在出現(xiàn)故障時(shí)能繼續(xù)準(zhǔn)確處理數(shù)據(jù)，最終輸出處理后的結(jié)果。24.這種場(chǎng)景更適合Flink框架。理由如下：Flink具有低延遲、高吞吐的特點(diǎn)，能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)分析的需求。它的流處理模式可以實(shí)時(shí)對(duì)海量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，及時(shí)捕捉用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為和商品銷(xiāo)售情況的變化。其窗口操作和狀態(tài)管理功能有助于對(duì)不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和跟蹤，為電商平臺(tái)提供及時(shí)準(zhǔn)確的決策依據(jù)。25.選擇Spark框架較為合適。依據(jù)如下：Spark具有高效的內(nèi)存計(jì)算能力，能夠快速處理大量的瀏覽行為數(shù)據(jù)。其豐富的函數(shù)庫(kù)和API方便進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。數(shù)據(jù)處