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(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本大題共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)工具框架主要用于數(shù)據(jù)采集？A.HadoopB.SparkC.FlumeD.HBase2.下列關(guān)于Hadoop的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是？A.由HDFS、MapReduce和YARN組成B.適合處理離線批處理任務(wù)C.不具備容錯(cuò)能力D.是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算平臺(tái)3.Spark中用于內(nèi)存計(jì)算的核心組件是？A.SparkSQLB.SparkStreamingC.MLlibD.DAGScheduler4.以下哪個(gè)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.CassandraB.MongoDBC.MySQLD.Redis5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要作用是？A.存儲(chǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)B.支持決策分析C.進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘D.管理數(shù)據(jù)庫(kù)6.哪種工具常用于數(shù)據(jù)清洗？A.PigB.HiveC.SqoopD.Talend7.關(guān)于Flume，下列說(shuō)法正確的是？A.只能采集文本數(shù)據(jù)B.不支持分布式部署C.基于推拉模式工作D.可用于日志數(shù)據(jù)采集8.以下哪個(gè)是分布式文件系統(tǒng)？A.NTFSB.FAT32C.HDFSD.EXT49.用于機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)工具框架是？A.KafkaB.MLlibC.ZookeeperD.Storm10.大數(shù)據(jù)處理流程的第一步通常是？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)采集C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)分析11.下列關(guān)于YARN的說(shuō)法，正確的是？A.負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度B.是一種編程語(yǔ)言C.只能運(yùn)行MapReduce任務(wù)D.不支持多租戶12.用于實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理的框架是？A.SparkStreamingB.HiveC.PigD.HBase13.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合高并發(fā)讀寫場(chǎng)景？A.OracleB.PostgreSQLC.RedisD.SQLServer14.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法主要用于發(fā)現(xiàn)？A.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性B.數(shù)據(jù)的聚類情況C.數(shù)據(jù)的分類模型D.數(shù)據(jù)的異常值15.關(guān)于HBase，下列描述錯(cuò)誤的是？A.是一種分布式數(shù)據(jù)庫(kù)B.適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.具有高可靠性和高擴(kuò)展性D.基于LSM樹(shù)結(jié)構(gòu)16.以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)集成？A.SqoopB.MahoutC.OozieD.Chukwa17.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括以下哪項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)量大B.類型多樣C.處理速度快D.價(jià)值密度高18.用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL工具是？A.InformaticaB.SparkC.HadoopD.Kafka19.以下哪種技術(shù)可用于數(shù)據(jù)加密？A.MD5B.SHA-1C.AESD.HBase20.關(guān)于Kafka，下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是？A.是一個(gè)分布式流平臺(tái)B.支持消息持久化C.只能處理文本消息D.具有高吞吐量第II卷（非選擇題共60分）（總共3題，每題10分，答題要求：根據(jù)題目要求，簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，內(nèi)容要準(zhǔn)確、清晰）21.簡(jiǎn)述Hadoop中MapReduce的工作原理。22.說(shuō)明Spark的主要組件及其功能。23.闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別。（總共2題，每題15分，答題要求：結(jié)合給定材料，分析回答問(wèn)題，分析要有理有據(jù)）24.材料：某電商公司每天產(chǎn)生大量的用戶交易數(shù)據(jù)，包括訂單信息、用戶行為等。公司希望通過(guò)大數(shù)據(jù)工具框架對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以了解用戶購(gòu)買偏好、優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)?，F(xiàn)有Hadoop、Spark、HBase等工具可供選擇。問(wèn)題：請(qǐng)分析該電商公司應(yīng)如何選擇合適的大數(shù)據(jù)工具框架來(lái)處理這些數(shù)據(jù)？25.材料：一家金融機(jī)構(gòu)擁有海量的客戶數(shù)據(jù)，涵蓋客戶基本信息、交易記錄、信用評(píng)級(jí)等。該機(jī)構(gòu)計(jì)劃利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和客戶細(xì)分。問(wèn)題：請(qǐng)說(shuō)明如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具框架實(shí)現(xiàn)該金融機(jī)構(gòu)的目標(biāo)？答案：1.C2.C3.D4.C5.B6.D7.D8.C9.B10.B11.A12.A13.C14.A15.B16.A17.D18.A19.C20.C21.MapReduce是Hadoop中的核心計(jì)算模型。它將計(jì)算任務(wù)分為Map和Reduce兩個(gè)階段。Map階段負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)分割成多個(gè)小塊，并對(duì)每個(gè)小塊進(jìn)行處理，生成鍵值對(duì)。Reduce階段則接收Map階段輸出的鍵值對(duì)，對(duì)相同鍵的值進(jìn)行合并和匯總處理，最終得到計(jì)算結(jié)果。<br>22.Spark主要組件包括：SparkCore，提供基本的分布式計(jì)算功能；SparkSQL，用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；SparkStreaming，進(jìn)行實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理；MLlib，支持機(jī)器學(xué)習(xí)；GraphX，用于圖形計(jì)算。各組件協(xié)同工作，滿足不同的數(shù)據(jù)處理需求。<br>23.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于支持決策分析，存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行集成和預(yù)處理。數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于事務(wù)處理，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和管理在線數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)抽取、轉(zhuǎn)換、加載得到的，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)側(cè)重于分析性能，數(shù)據(jù)庫(kù)側(cè)重于事務(wù)處理性能。<br>24.對(duì)于該電商公司，Hadoop可用于離線批處理，存儲(chǔ)大量交易數(shù)據(jù)。Spark可用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，快速處理用戶行為數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推薦。HBase可用于存儲(chǔ)和快速查詢用戶相關(guān)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如訂單信息等。綜合使用這些工具，能有效處理電商公司的各類數(shù)據(jù)需求。<br>25.該金融機(jī)構(gòu)可使