北京市2025年大數(shù)據(jù)工程師職業(yè)資格認(rèn)證考試試卷及答案考試時(shí)長(zhǎng)：120分鐘滿分：100分試卷名稱：北京市2025年大數(shù)據(jù)工程師職業(yè)資格認(rèn)證考試試卷考核對(duì)象：大數(shù)據(jù)工程師職業(yè)資格認(rèn)證考生題型分值分布：-判斷題（總共10題，每題2分）總分20分-單選題（總共10題，每題2分）總分20分-多選題（總共10題，每題2分）總分20分-案例分析（總共3題，每題6分）總分18分-論述題（總共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.大數(shù)據(jù)技術(shù)中的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要包含HDFS、MapReduce和YARN三個(gè)核心組件。2.數(shù)據(jù)湖（DataLake）和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DataWarehouse）在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方式上沒有本質(zhì)區(qū)別。3.SparkSQL是ApacheSpark中用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的組件。4.分布式文件系統(tǒng)（DFS）的主要優(yōu)勢(shì)是高吞吐量和容錯(cuò)性。5.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori適用于高頻項(xiàng)集的發(fā)現(xiàn)。6.云計(jì)算平臺(tái)中的IaaS（InfrastructureasaService）提供虛擬機(jī)、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。7.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常不支持復(fù)雜的事務(wù)處理。8.大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征之一是數(shù)據(jù)的“4V”特性，即Volume、Velocity、Variety和Value。9.數(shù)據(jù)湖架構(gòu)適用于需要快速迭代和探索性分析的場(chǎng)景。10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）主要用于模型參數(shù)調(diào)優(yōu)。二、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪種存儲(chǔ)格式最適合用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景中的列式存儲(chǔ)？A.JSONB.ParquetC.AvroD.XML2.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)集群資源管理和任務(wù)調(diào)度的組件是？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive3.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.AprioriC.DBSCAND.HierarchicalClustering4.云計(jì)算中的PaaS（PlatformasaService）主要提供？A.基礎(chǔ)設(shè)施資源B.運(yùn)行環(huán)境和服務(wù)C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)D.應(yīng)用開發(fā)工具5.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)屬于鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)？A.MongoDBB.RedisC.CassandraD.Neo4j6.大數(shù)據(jù)技術(shù)中的“3V”特性不包括？A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）7.以下哪種工具最適合用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理？A.SparkB.FlinkC.HiveD.HBase8.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的星型模型通常包含？A.單一事實(shí)表和多維表B.多個(gè)事實(shí)表和維度表C.單一維度表和多事實(shí)表D.無事實(shí)表和維度表9.以下哪種技術(shù)不屬于分布式計(jì)算框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink10.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法KNN（K-NearestNeighbors）屬于？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)三、多選題（每題2分，共20分）1.以下哪些屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景？A.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集B.金融風(fēng)控分析C.社交媒體推薦系統(tǒng)D.電子商務(wù)訂單處理2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件包括？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARN3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型特征有？A.數(shù)據(jù)集成性B.數(shù)據(jù)一致性C.數(shù)據(jù)時(shí)變性D.數(shù)據(jù)冗余性4.云計(jì)算的服務(wù)模式包括？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.BaaS5.以下哪些屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的類型？A.鍵值型B.列式存儲(chǔ)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔型6.大數(shù)據(jù)技術(shù)中的“4V”特性包括？A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）7.以下哪些屬于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理框架？A.SparkStreamingB.FlinkC.KafkaD.Storm8.數(shù)據(jù)挖掘的常見任務(wù)包括？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析9.以下哪些屬于分布式計(jì)算框架的優(yōu)勢(shì)？A.高吞吐量B.容錯(cuò)性C.低延遲D.可擴(kuò)展性10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見模型包括？A.線性回歸B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)四、案例分析（每題6分，共18分）1.場(chǎng)景：某電商平臺(tái)需要分析用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化商品推薦策略。數(shù)據(jù)包括用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、商品類別等，數(shù)據(jù)量約10GB，存儲(chǔ)在HDFS中。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和推薦算法實(shí)現(xiàn)。2.場(chǎng)景：某金融機(jī)構(gòu)需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交易數(shù)據(jù)，識(shí)別異常交易行為。數(shù)據(jù)以流式方式接入，每小時(shí)約1TB數(shù)據(jù)。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和異常檢測(cè)。3.場(chǎng)景：某電信運(yùn)營(yíng)商需要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，支持業(yè)務(wù)分析。數(shù)據(jù)源包括用戶通話記錄、套餐使用情況等，數(shù)據(jù)量約5TB，需要按月進(jìn)行匯總分析。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何設(shè)計(jì)星型模型，并說明ETL流程。五、論述題（每題11分，共22分）1.論述大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的變革，并分析其帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述分布式計(jì)算框架（如Hadoop、Spark）在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析方面的優(yōu)勢(shì)，并比較其適用場(chǎng)景。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.×（數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)處理后的數(shù)據(jù)）3.×（SparkSQL用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，SparkStreaming用于實(shí)時(shí)流處理）4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√解析：-2.數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)處理后的數(shù)據(jù)，兩者在數(shù)據(jù)格式、管理方式上存在本質(zhì)區(qū)別。-3.SparkSQL用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，SparkStreaming用于實(shí)時(shí)流處理，兩者功能不同。-7.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)通常不支持復(fù)雜的事務(wù)處理，但部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)（如Cassandra）支持一定的事務(wù)功能。二、單選題1.B2.C3.B4.B5.B6.D7.B8.A9.C10.A解析：-1.Parquet是列式存儲(chǔ)格式，適合大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。-8.星型模型包含單一事實(shí)表和多維表，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型結(jié)構(gòu)。三、多選題1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,D10.A,B,C,D解析：-4.云計(jì)算的服務(wù)模式包括IaaS、PaaS、SaaS，部分平臺(tái)還提供BaaS（BackendasaService）。-9.分布式計(jì)算框架的優(yōu)勢(shì)包括高吞吐量、容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性，低延遲更多依賴特定框架（如Flink）。四、案例分析1.解析：-使用Spark讀取HDFS中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。-使用SparkMLlib實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾或基于內(nèi)容的推薦算法。-將推薦結(jié)果存儲(chǔ)到HBase或Elasticsearch，支持實(shí)時(shí)查詢。2.解析：-使用Flink接入交易數(shù)據(jù)流，進(jìn)行實(shí)時(shí)窗口聚合和異常檢測(cè)。-定義異常規(guī)則（如短時(shí)間內(nèi)高頻交易），觸發(fā)告警。-將結(jié)果存儲(chǔ)到Kafka或Elasticsearch，支持后續(xù)分析。3.解析：-設(shè)計(jì)星型模型，包含一個(gè)中心事實(shí)表（如通話記錄）和多張維度表（如用戶、套餐）。-使用ETL工具（如Kettle）從數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。-按月匯總數(shù)據(jù)，支持業(yè)務(wù)分析。五