2025年大數(shù)據(jù)算法工程師職業(yè)資格考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在Hadoop生態(tài)中，負(fù)責(zé)資源調(diào)度與任務(wù)監(jiān)控的守護(hù)進(jìn)程是A.NameNode?B.ResourceManager?C.DataNode?D.NodeManager答案：B2.若某SparkRDD的血緣關(guān)系為rdd3=rdd1.join(rdd2)，則rdd3的依賴類型屬于A.窄依賴?B.寬依賴?C.無依賴?D.以上都不是答案：B3.在Flink的時(shí)間語義中，用于處理亂序事件且可觸發(fā)窗口計(jì)算的時(shí)間類型是A.處理時(shí)間?B.攝入時(shí)間?C.事件時(shí)間?D.系統(tǒng)時(shí)間答案：C4.給定一維數(shù)組x=[1,2,3,4,5]，使用NumPy計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差（ddof=1）的結(jié)果為A.1.58?B.1.41?C.2.5?D.1.87答案：A5.在GBDT中，用于抑制過擬合的參數(shù)learning_rate典型取值范圍是A.0.0001~0.001?B.0.01~0.3?C.0.5~1?D.1~10答案：B6.若某Hive表分區(qū)字段為dt，下列語句可正確刪除20250601分區(qū)的命令是A.DROPPARTITIONdt='20250601'?B.ALTERTABLEDROPdt='20250601'C.ALTERTABLEDROPPARTITION(dt='20250601')?D.TRUNCATEPARTITIONdt='20250601'答案：C7.在Kafka中，保證同一分區(qū)消息順序性的最小配置單元是A.consumergroup?B.partition?C.topic?D.broker答案：B8.若使用MinHash簽名估算Jaccard相似度，簽名長度k與估算誤差ε的關(guān)系近似為A.ε正比于1/k?B.ε正比于sqrt(1/k)?C.ε正比于k?D.無關(guān)答案：B9.在PageRank迭代公式中，阻尼系數(shù)d通常設(shè)為0.85，其作用是A.加速收斂?B.保證矩陣可逆?C.防止懸掛節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致排名泄漏?D.降低計(jì)算量答案：C10.在TensorFlow2.x中，關(guān)閉eagerexecution的代碼片段是A.pat.v1.disable_eager_execution()?B.tf.disable_eager_execution()C.tf.eager.disable()?D.無法關(guān)閉答案：A二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.下列屬于HDFS寫數(shù)據(jù)流程中客戶端行為的有A.向NameNode申請block位置?B.將數(shù)據(jù)流式寫入DataNode管道?C.確認(rèn)packet校驗(yàn)和?D.負(fù)責(zé)block副本復(fù)制因子動態(tài)調(diào)整答案：ABC12.關(guān)于LSMTree，正確的描述有A.寫入為順序IO?B.讀放大隨層級增加而增加?C.合并策略包括sizetiered與leveled?D.刪除操作通過墓碑標(biāo)記實(shí)現(xiàn)答案：ABCD13.在SparkSQL中，以下函數(shù)可用于窗口函數(shù)OVER子句的聚合有A.row_number()?B.rank()?C.collect_list()?D.first()答案：ABCD14.下列屬于FlinkCheckpointing一致性快照機(jī)制組成部分的有A.Barrier注入?B.狀態(tài)異步快照?C.可重放數(shù)據(jù)源?D.兩階段提交答案：ABCD15.以下關(guān)于XGBoost正則項(xiàng)的描述，正確的有A.包含L1與L2?B.正則項(xiàng)作用于葉子節(jié)點(diǎn)輸出值?C.正則項(xiàng)系數(shù)越大模型越保守?D.正則項(xiàng)與分裂增益無關(guān)答案：ABC三、填空題（每空2分，共20分）16.在HBase中，數(shù)據(jù)版本號默認(rèn)使用________（填“時(shí)間戳”或“隨機(jī)UUID”）。答案：時(shí)間戳17.若MapReduce作業(yè)中map輸出壓縮格式為Snappy，需在配置中設(shè)置press.codec=________。答案：press.SnappyCodec18.給定矩陣A形狀(3,4)與矩陣B形狀(4,5)，則Mat表達(dá)式A@B結(jié)果形狀為________。答案：(3,5)19.在Spark中，將RDD轉(zhuǎn)為DataFrame需導(dǎo)入spark.implicits._并調(diào)用rdd的________方法。答案：toDF20.若Flink使用EventTime，數(shù)據(jù)流中元素遲到超過allowedLateness，則默認(rèn)觸發(fā)________（填“丟棄”或“側(cè)輸出”）。答案：側(cè)輸出21.在Hive中，將字符串'2025060112:00:00'轉(zhuǎn)為時(shí)間戳的函數(shù)為________。答案：unix_timestamp22.Kafkaconsumer通過參數(shù)________（填“mit”或“session.timeout.ms”）控制是否自動提交offset。答案：mit23.在TensorFlow中，tf.keras.callbacks.EarlyStopping的monitor參數(shù)默認(rèn)監(jiān)控________（填“l(fā)oss”或“accuracy”）。答案：val_loss24.若使用LSH近似最近鄰搜索，簽名矩陣行置換次數(shù)r與band數(shù)b滿足關(guān)系r×b=簽名長度，則候選對概率近似為________（填“1(1s^r)^b”或“s^r”）。答案：1(1s^r)^b25.在PageRank的MapReduce實(shí)現(xiàn)中，每次迭代需將danglingnode質(zhì)量均攤到所有節(jié)點(diǎn)，其總量為________（填“1d”或“d”）。答案：1d四、判斷題（每題1分，共10分，正確寫“T”，錯(cuò)誤寫“F”）26.HDFS的block大小一旦設(shè)定，后續(xù)無法在線修改。答案：T27.Spark的shuffle操作一定觸發(fā)寬依賴。答案：T28.Flink的Checkpoint屏障是嚴(yán)格按數(shù)據(jù)流順序注入的。答案：T29.在XGBoost中，當(dāng)樣本權(quán)重為0時(shí)，該樣本仍參與分裂點(diǎn)統(tǒng)計(jì)。答案：F30.Kafka的partition副本數(shù)可小于broker數(shù)。答案：T31.Hive支持事務(wù)表的前提是表格式必須為ORC且開啟事務(wù)管理。答案：T32.LSMTree的compaction過程會減少讀放大但增加寫放大。答案：F33.在DataFrameAPI中，selectExpr方法可直接寫SQL表達(dá)式字符串。答案：T34.使用MinHash時(shí)，簽名矩陣行數(shù)越多，估算Jaccard相似度誤差越小。答案：T35.TensorFlow的GradientTape默認(rèn)會持久化計(jì)算圖供多次求導(dǎo)。答案：F五、簡答題（封閉型，每題5分，共15分）36.簡述Spark中廣播變量與累加器的設(shè)計(jì)目的及使用限制。答案：廣播變量用于將只讀數(shù)據(jù)集高效分發(fā)到各節(jié)點(diǎn)，避免多次序列化傳輸，限制為只讀；累加器用于全局聚合指標(biāo)，任務(wù)端僅可add，Driver端讀取，限制為寫一次讀多次，且不能保證轉(zhuǎn)換操作中精確一次性。37.寫出FlinkExactlyOnce語義實(shí)現(xiàn)的三要素并簡要解釋。答案：1.可重放數(shù)據(jù)源（如Kafka），故障后可回溯；2.狀態(tài)一致性快照（Checkpoint），屏障對齊保證狀態(tài)原子；3.兩階段提交Sink，預(yù)提交與提交對齊checkpoint，失敗可回滾。38.說明HBaseRegionServer中MemStore觸發(fā)flush的三種條件。答案：1.內(nèi)存使用超過hbase.hregion.memstore.flush.size閾值；2.整個(gè)RegionServer級別MemStore占用超過全局內(nèi)存比例閾值；3.WAL文件數(shù)量超過hbase.regionserver.max.logs限制，強(qiáng)制flush釋放日志。六、簡答題（開放型，每題10分，共20分）39.某電商公司每日新增500GB用戶行為日志，需構(gòu)建實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，要求：延遲<200ms，支持小時(shí)級模型更新，且保證ExactlyOnce。請給出技術(shù)選型、數(shù)據(jù)鏈路、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)優(yōu)及可能瓶頸。答案：技術(shù)選型：Kafka+Flink+Redis+TensorFlowSavedModel；鏈路：日志→Kafka→FlinkCEP清洗→特征工程→Kafka→Flink訓(xùn)練作業(yè)（parameterserver架構(gòu)）→寫Redis特征庫→在線TFServing；調(diào)優(yōu)：Kafkapartition=broker×2，F(xiàn)link并行度=cpu核×1.5，checkpoint30s，RocksDB狀態(tài)后端，增量快照；瓶頸：大狀態(tài)checkpoint耗時(shí)，解決用rescale+localrecovery；特征熱點(diǎn)用Rediscluster+hashtag；模型熱更新用warmrestarts+canary。40.某金融風(fēng)控系統(tǒng)需每日離線訓(xùn)練GBDT模型，樣本量2億×1000維，正負(fù)比1:99，訓(xùn)練時(shí)間窗口4小時(shí)。請?jiān)O(shè)計(jì)采樣、特征工程、分布式訓(xùn)練及評估方案，并說明如何防止標(biāo)簽泄漏。答案：采樣：負(fù)樣本隨機(jī)下采至1:5，正樣本全量，使用XGBoostscale_pos_weight校正；特征工程：時(shí)間滑窗統(tǒng)計(jì)、類別編碼、分箱WOE，剔除與y同時(shí)間戳字段；分布式：XGBoost4JSpark，200executors×4cores，tree_method=hist，max_depth=6，subsample=0.6；評估：AUC、KS、PR曲線，使用timebased交叉驗(yàn)證，最新一天測試；防泄漏：特征構(gòu)造截止時(shí)點(diǎn)早于樣本標(biāo)簽時(shí)點(diǎn)，剔除未來信息，代碼review+單元測試。七、計(jì)算題（共20分）41.（8分）給定文本集合S1={a,b,c,d}，S2={b,c,e}，使用MinHash估算Jaccard相似度。簽名長度k=120，隨機(jī)置換采用120個(gè)獨(dú)立哈希函數(shù)。若實(shí)驗(yàn)得到相同MinHash值個(gè)數(shù)為84，請計(jì)算：(1)估算Jaccard相似度；(2)估算標(biāo)準(zhǔn)誤差。答案：(1)J≈84/120=0.7；(2)標(biāo)準(zhǔn)誤差ε=sqrt(J(1J)/k)=sqrt(0.7×0.3/120)=0.0418。42.（12分）某Spark作業(yè)處理1TB文本文件，HDFSblock大小128MB，輸入格式text，每記錄約100字節(jié)。集群20節(jié)點(diǎn)，每節(jié)點(diǎn)16核64GB。作業(yè)邏輯：map階段解析字段，filter掉90%記錄，剩余執(zhí)行g(shù)roupByKey+mapGroups，最終輸出1.2億條記錄。已知：map輸出壓縮率0.3，序列化100字節(jié)/記錄；shuffleread聚合度80%；網(wǎng)絡(luò)帶寬10Gbps，磁盤順序讀100MB/s，寫50MB/s；不考慮CPU瓶頸。求：(1)map階段輸出數(shù)據(jù)量；(2)shufflewrite數(shù)據(jù)量；(3)估算shuffle階段耗時(shí)；(4)若將groupByKey替換為reduceByKey預(yù)聚合，壓縮率0.2，重新估算shufflewrite數(shù)據(jù)量并給出優(yōu)化比。答案：(1)輸入記錄數(shù)=1TB/100B=1e10條，filter后1e9條，map輸出=1e9×100B×0.3=30GB；(2)groupByKey無預(yù)聚合，shufflewrite=30GB；(3)單節(jié)點(diǎn)shufflewrite=30GB/20=1.5GB，網(wǎng)絡(luò)傳輸1.5GB/10Gbps=1.2s，磁盤寫1.5GB/50MB/s=30s，取瓶頸30s；(4)reduceByKey預(yù)聚合后，數(shù)據(jù)量=30GB×0.2=6GB，優(yōu)化比=30/6=5倍。八、綜合設(shè)計(jì)題（共30分）43.背景：某短視頻平臺日活1億，每秒上傳視頻3萬條，需在30分鐘內(nèi)完成內(nèi)容審核（色情、暴恐、廣告）。審核模型為CNN，單張GPU(V100)推理延遲50ms，吞吐20qps。要求：(1)計(jì)算所需GPU數(shù)量；(2)設(shè)計(jì)基于Kafka+Flink+TensorRT的實(shí)時(shí)推理架構(gòu)，含流量削峰、背壓、失敗重試、模型熱更新；(3)給出資源估算與成本優(yōu)化策略；(4)說明如何在不中斷服務(wù)情況下完成灰度發(fā)布與回滾。答案：(1)峰值3萬條/秒，單GPU吞吐20qps，需GPU=30000/20=1500塊；(2)架構(gòu)：客戶端→Kafka(300partition)→Flink(1500并行度)→TensorRTGRPC服務(wù)池；流量削峰：Kafkaretention10min，F(xiàn)link反壓閾值networkbuffers0.9；失敗重試：FlinkAsyncIO+exponentialbackoff，死信隊(duì)列DLQ；熱更新：TensorRT使用多版本模型目錄，通過consul下發(fā)切換信號，零拷貝；(3)資源：GPU池化k8s+nvidiadeviceplugin，共享GPU用MIG，將模型batch=8，吞吐提升至160qps，GPU降至187塊；成本：采用搶占式實(shí)例+混合云，夜間離線訓(xùn)練復(fù)用同一批卡；(4)灰度：k8sdeployment雙版本，標(biāo)簽路由5%流量，指標(biāo)（誤殺、延遲）正常后全量；回滾：立即切換trafficlabel，舊版本pod延遲下線5min，保證窗口內(nèi)可回退。44.背景：某市政府開放數(shù)據(jù)平臺需對外提供10PB地理空間柵格數(shù)據(jù)查詢，查詢類型為任意矩形區(qū)域聚合（均值、最大值），要求QPS5000，P99延遲1秒。數(shù)據(jù)為NetCDF格式，單文件2GB，全球分塊1km×1km，時(shí)間跨度30年，每年365層。設(shè)計(jì)一套基于HBase+GeoMesa+Alluxio的存儲與計(jì)算分離方案，并回答：(1)數(shù)據(jù)模型與rowkey設(shè)計(jì)；(2)預(yù)聚合與索引策略；(3)冷熱分層與緩存機(jī)制；(4)查詢執(zhí)行計(jì)劃及并發(fā)控制；(5)擴(kuò)容與容災(zāi)方案。答案：(1)采用空間填充曲線Zorder，rowkey=z_value+time_layer，列族d存均值、max、count，使用Snappy壓縮；(2)預(yù)聚合：離線SparkJob按10×10塊聚合生成多層立方體，存儲到HBase二級表，rowkey=z_parent；索引：GeoMesa創(chuàng)建XZ2索引，支持空間范圍過濾；(3)熱數(shù)據(jù)：最近5年放Alluxio+SSD池，命中率>90%；冷數(shù)據(jù)：存放到HDD+ErasureCode(6,3)；緩存：Alluxio層級存儲，LRU+TTL；(4)查詢：客戶端→APIGateway→FlinkSQLGateway，解析后下推謂詞到HBaseCoprocessor，本地聚合后返回；并發(fā)：使用HBaseregionreplica+readloadbalancer，鎖行級別為row級readwritelock；(5)擴(kuò)容：預(yù)分區(qū)2×region數(shù)=節(jié)點(diǎn)數(shù)×2，動態(tài)split閾值10GB；容災(zāi)：HBase跨機(jī)房主備，WAL異步復(fù)制，RPO<5min，故障切換通過DNS+ZK協(xié)調(diào)。九、編程題（共20分）45.使用PySpark實(shí)現(xiàn)基于矩陣分解的協(xié)同過濾，輸入為user_id,item_id,rating的CSV，輸出用戶隱向量與物品隱向量。要求：使用ALS算法，rank=50，maxIter=20，regParam=0.01；將結(jié)果分別保存為Parquet，并按user_id、item_id分區(qū)；計(jì)算RMSE并打?。淮a需含緩存與checkpoint，防止重復(fù)計(jì)算。答案：frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.evaluationimportRegressionEvaluatorfrompyspark.ml.recommendationimportALSspark=SparkSession.builder.appNa