Python大數(shù)據(jù)處理技術考核試卷及答案考試時長：120分鐘滿分：100分試卷名稱：Python大數(shù)據(jù)處理技術考核試卷考核對象：大數(shù)據(jù)技術專業(yè)學生、行業(yè)從業(yè)者題型分值分布：-判斷題（10題，每題2分）總分20分-單選題（10題，每題2分）總分20分-多選題（10題，每題2分）總分20分-案例分析（3題，每題6分）總分18分-論述題（2題，每題11分）總分22分總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）1.Pandas庫中的DataFrame數(shù)據(jù)結構可以存儲不同類型的數(shù)據(jù)。2.在大數(shù)據(jù)處理中，MapReduce模型主要用于數(shù)據(jù)的分布式存儲。3.Spark的RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是不可變的。4.Hadoop的HDFS（分布式文件系統(tǒng)）適用于高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問場景。5.Python的NumPy庫主要用于科學計算，不支持大數(shù)據(jù)處理。6.PySpark可以無縫集成Pandas進行分布式數(shù)據(jù)處理。7.大數(shù)據(jù)處理的“3V”特征包括規(guī)模性、多樣性和實時性。8.Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉庫工具，支持SQL查詢。9.Python的Dask庫適用于中小規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理。10.大數(shù)據(jù)處理的“4V”特征包括規(guī)模性、多樣性、實時性和復雜性。二、單選題（每題2分，共20分）1.以下哪個庫是Python中用于數(shù)據(jù)清洗和轉換的主要工具？A.MatplotlibB.Scikit-learnC.PandasD.TensorFlow2.在Spark中，以下哪個操作屬于轉換操作？A.`filter()`B.`collect()`C.`map()`D.`reduce()`3.Hadoop的HDFS中，NameNode的主要功能是？A.數(shù)據(jù)塊管理B.元數(shù)據(jù)管理C.數(shù)據(jù)壓縮D.任務調(diào)度4.以下哪個是分布式計算框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.SparkD.Keras5.在Pandas中，以下哪個函數(shù)用于讀取CSV文件？A.`read_excel()`B.`read_sql()`C.`read_csv()`D.`read_json()`6.PySpark中，以下哪個組件用于調(diào)度任務？A.DriverB.ExecutorC.RDDD.DataFrame7.大數(shù)據(jù)處理的“5V”特征不包括？A.規(guī)模性B.實時性C.復雜性D.可擴展性8.Hive中，以下哪個文件定義了表的結構？A.HDFS文件B.Metastore數(shù)據(jù)庫C.HDFS文件D.SparkSession配置9.在Spark中，以下哪個模式適用于交互式數(shù)據(jù)分析？A.RDD模式B.DataFrame模式C.Dataset模式D.SQL模式10.Python的Dask庫與Pandas的主要區(qū)別是？A.Dask支持并行計算B.Dask不支持數(shù)據(jù)清洗C.Dask適用于小數(shù)據(jù)集D.Dask沒有Pandas功能強大三、多選題（每題2分，共20分）1.以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.SparkE.TensorFlow2.在Spark中，以下哪些操作屬于轉換操作？A.`map()`B.`filter()`C.`collect()`D.`reduceByKey()`E.`cache()`3.Pandas中，以下哪些函數(shù)用于數(shù)據(jù)聚合？A.`mean()`B.`sum()`C.`max()`D.`sort_values()`E.`groupby()`4.大數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)包括？A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)處理速度C.數(shù)據(jù)安全D.數(shù)據(jù)可視化E.數(shù)據(jù)模型5.PySpark中，以下哪些組件屬于Spark集群？A.DriverB.ExecutorC.SparkContextD.RDDE.DataFrame6.Hadoop的HDFS特點包括？A.高吞吐量B.高容錯性C.低延遲D.可擴展性E.數(shù)據(jù)壓縮7.Python的大數(shù)據(jù)處理庫包括？A.PandasB.NumPyC.DaskD.SciPyE.Matplotlib8.Hive中，以下哪些功能支持SQL查詢？A.數(shù)據(jù)倉庫B.SQL-on-HadoopC.數(shù)據(jù)湖D.元數(shù)據(jù)管理E.數(shù)據(jù)分區(qū)9.Spark的RDD特點包括？A.可恢復性B.可并行化C.不可變D.可持久化E.可緩存10.大數(shù)據(jù)處理的“4V”特征包括？A.規(guī)模性B.多樣性C.實時性D.復雜性E.可擴展性四、案例分析（每題6分，共18分）1.場景：某電商公司需要分析用戶購買行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，包含用戶ID、商品ID、購買時間、金額等信息。請簡述使用PySpark進行數(shù)據(jù)處理的步驟，并說明如何使用DataFrameAPI進行數(shù)據(jù)清洗和聚合。2.場景：某金融機構需要處理海量交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為CSV文件，包含交易ID、用戶ID、交易金額、交易時間等信息。請設計一個Pandas腳本，實現(xiàn)以下功能：-讀取CSV文件，篩選交易金額大于1000的記錄。-按用戶ID分組，計算每個用戶的總交易金額。-將結果保存為新的CSV文件。3.場景：某公司使用Spark進行實時日志分析，日志數(shù)據(jù)存儲在Kafka中，需要使用SparkStreaming進行處理。請簡述SparkStreaming的工作原理，并說明如何實現(xiàn)以下功能：-從Kafka讀取日志數(shù)據(jù)。-對日志數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計。-將結果實時輸出到HDFS。五、論述題（每題11分，共22分）1.請論述Pandas與Spark在數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)缺點，并說明在哪些場景下選擇使用Pandas或Spark。2.請論述大數(shù)據(jù)處理的“5V”特征，并說明如何應對大數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)。---標準答案及解析一、判斷題1.√2.×（MapReduce是計算模型，HDFS是存儲系統(tǒng)）3.√4.√5.×（NumPy支持大數(shù)據(jù)處理，但效率不如Spark或Dask）6.√7.√8.√9.×（Dask適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集）10.√解析：-1.DataFrame支持混合類型數(shù)據(jù)。-2.MapReduce是計算模型，HDFS是存儲系統(tǒng)。-3.RDD是不可變的，這是其設計特點。-5.NumPy主要用于科學計算，但Pandas和Spark更適用于大數(shù)據(jù)。-9.Dask是分布式計算庫，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。二、單選題1.C2.C3.B4.C5.C6.A7.D8.B9.B10.A解析：-1.Pandas是數(shù)據(jù)清洗和轉換的主要工具。-6.Driver是Spark集群的調(diào)度中心。-7.“5V”特征包括規(guī)模性、多樣性、實時性、復雜性、可擴展性。三、多選題1.A,B,C,D2.A,B,D,E3.A,B,C,E4.A,B,C,D5.A,B,E6.A,B,D,E7.A,B,C8.A,B,D,E9.A,B,C,D,E10.A,B,C,D,E解析：-1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等。-9.RDD的特點包括可恢復性、可并行化、不可變、可持久化、可緩存。四、案例分析1.解析：-讀取數(shù)據(jù)：`spark.read.csv("hdfs://path/to/data.csv")`。-數(shù)據(jù)清洗：使用`dropna()`去除缺失值，`fillna()`填充缺失值。-聚合：使用`groupBy("user_id")`計算每個用戶的總金額。2.解析：```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("path/to/data.csv")filtered_data=data[data["amount"]>1000]grouped_data=filtered_data.groupby("user_id")["amount"].sum().reset_index()grouped_data.to_csv("path/to/output.csv",index=False)```3.解析：-讀取Kafka數(shù)據(jù)：`spark.readStream.fromKafka("kafka_topic")`。-詞頻統(tǒng)計：使用`flatMap()`分割日志，`groupBy()`統(tǒng)計詞頻。-輸出結果：`writeStream.toDF().write().saveAsTable("hdfs_tab