2026年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)資格證書考試試題及答案1.單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.1在Spark3.4中，下列哪一項(xiàng)配置參數(shù)能夠最顯著降低因ShuffleWrite導(dǎo)致的磁盤I/O瓶頸？A.spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabledB.spark.sql.shuffle.partitions=800C.spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerializerD.spark.reducer.maxSizeInFlight=128m答案：D解析：spark.reducer.maxSizeInFlight控制Reducer端每次拉取數(shù)據(jù)塊的最大尺寸，調(diào)大該值可減少網(wǎng)絡(luò)往返次數(shù)，降低磁盤溢寫概率，從而緩解ShuffleWrite瓶頸。A項(xiàng)用于合并小分區(qū)，B項(xiàng)僅增加分區(qū)數(shù)，C項(xiàng)反而降低序列化效率。1.2某電商公司使用Hudi0.14構(gòu)建近實(shí)時(shí)數(shù)倉，要求30秒內(nèi)可見最新訂單。下列寫入策略組合正確的是：A.COW表+Flink流式寫入+同步CompactionB.MOR表+SparkStreaming寫入+異步ClusteringC.MOR表+Flink流式寫入+同步CompactionD.COW表+Spark批式寫入+異步Compaction答案：C解析：MOR支持行級(jí)更新，F(xiàn)link流式寫入延遲低；同步Compaction可在寫入完成后立即生成最新BaseFile，保證30秒可見性。COW表無法支持行級(jí)更新，SparkStreaming在Hudi0.14中已不推薦。1.3在Python3.11中，使用polars.read_csv()讀取一個(gè)10GB的CSV文件，下列參數(shù)組合能在8GB內(nèi)存環(huán)境下最快完成解析：A.n_rows=1_000_000,dtypes=dict,low_memory=FalseB.n_rows=None,dtypes=None,low_memory=TrueC.n_rows=None,dtypes=dict,low_memory=TrueD.n_rows=None,dtypes=None,low_memory=False答案：C解析：顯式指定dtypes避免推斷開銷；low_memory=True采用分塊解析，避免一次性加載全部數(shù)據(jù)；n_rows=None保證完整讀取。A項(xiàng)限制行數(shù)丟失數(shù)據(jù)，B項(xiàng)不指定dtypes導(dǎo)致二次掃描，D項(xiàng)可能觸發(fā)OOM。1.4某金融風(fēng)控模型采用XGBoost2.0，訓(xùn)練集正負(fù)樣本比例1:99。下列哪種采樣策略在AUC與KS上綜合表現(xiàn)最佳？A.隨機(jī)欠采樣多數(shù)類至1:5B.SMOTE+ENN組合過采樣少數(shù)類至1:5C.不采樣，僅調(diào)scale_pos_weight=99D.隨機(jī)過采樣少數(shù)類至1:1答案：B解析：SMOTE+ENN既增加少數(shù)類信息又清洗邊界噪聲，1:5比例在保持AUC同時(shí)顯著提升KS。C項(xiàng)雖簡單但易過擬合，D項(xiàng)過度放大噪聲導(dǎo)致AUC下降。1.5在ClickHouse23.8中，對(duì)一張按月分區(qū)、含30億行的表執(zhí)行SELECTcount()WHEREevent_date>=‘2026-05-01’，下列哪種索引能在最短時(shí)間內(nèi)返回結(jié)果？A.minmax_indexonevent_dateB.bloom_filter_indexonuser_idC.set_indexonevent_dateD.primarykey(event_date,user_id)答案：A解析：minmax_index存儲(chǔ)每個(gè)part的日期范圍，可直接跳過不滿足條件的part，I/O最小。Bloom與set索引對(duì)日期范圍無幫助，主鍵需二分查找，粒度不如minmax粗。1.6某市政府開放數(shù)據(jù)平臺(tái)采用ApacheKafka3.6收集傳感器數(shù)據(jù)，每秒峰值寫入100萬條，單條1KB。下列哪項(xiàng)配置可保證最長5秒可消費(fèi)全量數(shù)據(jù)？A.partition=100,replication=3,linger.ms=50B.partition=300,replication=2,linger.ms=0C.partition=500,replication=3,batch.size=512KBD.partition=1000,replication=1,linger.ms=10答案：C解析：500分區(qū)可水平擴(kuò)展吞吐；3副本保證高可用；512KB批大小兼顧網(wǎng)絡(luò)與磁盤效率；linger.ms默認(rèn)0已滿足5秒延遲要求。A、B分區(qū)不足，D副本數(shù)過低。1.7使用PyTorch2.2訓(xùn)練BERT-Large，顯存40GB，batch_size=8時(shí)OOM。下列哪種優(yōu)化技術(shù)可在保持精度前提下將batch_size提升至16？A.pile(reduce-overhead)B.activationcheckpointing+gradientaccumulation=2C.mixedprecision+DeepSpeedZeRO-3D.offloadoptimizertoCPU答案：C解析：mixedprecision減少50%顯存，ZeRO-3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全分片，綜合可提升約2×batch。A項(xiàng)僅加速訓(xùn)練，B項(xiàng)等效batch已為16但顯存未省，D項(xiàng)導(dǎo)致訓(xùn)練速度驟降。1.8某視頻App埋點(diǎn)鏈路使用Flink1.18，端到端Exactly-Once依賴Kafka事務(wù)。下列哪項(xiàng)配置組合可保證在JobManager故障重啟后仍不丟數(shù)據(jù)？A.checkpoint=rocksdb,timeout=30s,kafkaproducertransaction.timeout.ms=120sB.checkpoint=filesystem,timeout=60s,kafkaproducerenable.idempotence=trueC.checkpoint=rocksdb,timeout=120s,kafkaproducertransaction.timeout.ms=60sD.checkpoint=filesystem,timeout=120s,kafkaproducertransaction.timeout.ms=180s答案：D解析：filesystemcheckpoint可外部化持久化，120s超時(shí)保證大狀態(tài)完成；producer事務(wù)超時(shí)180s大于checkpoint間隔，防止事務(wù)過早過期。A、C事務(wù)超時(shí)小于checkpoint導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，B項(xiàng)未開啟事務(wù)。1.9在Snowflake8.20中，對(duì)一張聚簇表clusterby(user_id,event_time)執(zhí)行查詢WHEREuser_idIN(SELECTidFROMsmall_table)，下列哪種寫法可最大化利用聚簇裁剪？A.SELECT*FROMfactJOINsmall_tableONuser_id=idB.SELECT*FROMfactWHEREuser_idIN(SELECTidFROMsmall_table)C.SELECT*FROMfactWHEREEXISTS(SELECT1FROMsmall_tableWHEREid=user_id)D.SELECT*FROMfactWHEREuser_id=(SELECTidFROMsmall_tableLIMIT1)答案：B解析：IN子句可被優(yōu)化器改寫成semi-join，并對(duì)user_id做pruning，聚簇裁剪生效。A項(xiàng)完整join可能放大數(shù)據(jù)，C項(xiàng)exists在Snowflake中無法下推聚簇，D項(xiàng)僅單值。1.10某醫(yī)療影像公司使用TensorFlow2.15訓(xùn)練3DU-Net，輸入體素5123，顯存不足。下列哪種方案在Dice下降<0.5%前提下節(jié)省顯存最多？A.將輸入下采樣至2563再放大預(yù)測B.使用mixedprecision+gradientcheckpointingC.替換GroupNorm為BatchNormD.采用modelparallel將卷積層拆分到2GPU答案：B解析：mixedprecision省50%，gradientcheckpointing以時(shí)間換空間，可再省30%-40%，且精度幾乎無損。A改變分辨率影響Dice，CBN對(duì)3D分割效果差，D實(shí)現(xiàn)復(fù)雜且通信開銷大。1.11在PostgreSQL16中，一張10億行的表執(zhí)行UPDATEfooSETstatus=1WHEREpk=123456，下列哪項(xiàng)配置可將WAL寫放大降至最低？A.全表toast_compression=lz4,wal_compression=onB.填充因子fillfactor=100C.關(guān)閉full_page_writesD.啟用wal_level=replica答案：A解析：toast_compression減少TOAST表WAL量，wal_compression對(duì)整頁壓縮，二者結(jié)合顯著降低寫放大。B項(xiàng)100%填充導(dǎo)致頁分裂更多WAL，C項(xiàng)關(guān)閉full_page_writes在崩潰恢復(fù)不安全，D項(xiàng)級(jí)別最低但無壓縮。1.12某物流公司使用OR-Tools9.7求解VRP，含2000節(jié)點(diǎn)，目標(biāo)最小化里程。下列哪種搜索策略在10分鐘內(nèi)獲得最優(yōu)Gap<1%？A.GreedyDescent+ChristofidesinitialB.GuidedLocalSearch+SavingsinitialC.TabuSearch+Clarke-WrightinitialD.GeneticAlgorithm+Sweepinitial答案：B解析：GuidedLocalSearch對(duì)大規(guī)模VRP跳出局部最優(yōu)最有效，Savingsinitial快速生成高質(zhì)量初始解，組合在10分鐘可收斂至1%以內(nèi)。其余策略易陷入局部或收斂慢。1.13在Redis7.2中，使用RedisJSON存儲(chǔ)嵌套JSON，大小平均8KB，并發(fā)讀取QPS5萬。下列哪項(xiàng)配置可將P99延遲控制在2ms以內(nèi)？A.關(guān)閉swap，開啟lazyfree，io-threads=4B.開啟swap，io-threads=8C.關(guān)閉swap，關(guān)閉lazyfree，io-threads=1D.開啟swap，開啟lazyfree，io-threads=0答案：A解析：關(guān)閉swap避免磁盤抖動(dòng)；lazyfree異步刪除大key；io-threads=4并行化網(wǎng)絡(luò)I/O，可將P99降至2ms以下。B、D開啟swap導(dǎo)致延遲飆升，C單線程無法充分利用CPU。1.14某社交App使用Hive4.0onTez，表存儲(chǔ)為ORC，含復(fù)雜嵌套列。查詢SELECTuid,MAX(time)FROMtGROUPBYuid需掃描全表，下列哪項(xiàng)優(yōu)化可最大提升速度？A.設(shè)置hive.optimize.ppd=trueB.對(duì)uid建立BloomFilter索引C.對(duì)uid+time建立ORC的RowGroupIndexD.設(shè)置hive.execution.engine=mr答案：C解析：ORC的RowGroupIndex在每個(gè)stripe內(nèi)記錄uid的min/max，結(jié)合Tez的vectorizedreader可跳過大量stripe，減少I/O。PPD對(duì)嵌套列效果有限，Bloom索引不支持GROUPBY，MR引擎性能差。1.15在Kubernetes1.30集群運(yùn)行Airflow2.9，調(diào)度每天2萬個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)啟動(dòng)Pod平均耗時(shí)15秒。下列哪項(xiàng)調(diào)整可將平均調(diào)度延遲降至5秒？A.將persistence.enabled改為FalseB.增加schedulerparallelism=2000并啟用result_backend=redisC.將worker_container_repository改為alpine鏡像D.將dag_dir_list_interval=30改為300答案：B解析：提升parallelism可并發(fā)解析更多DAG文件，redisbackend加速狀態(tài)讀寫，綜合減少調(diào)度延遲。A關(guān)閉持久化導(dǎo)致DAG丟失，C鏡像大小對(duì)調(diào)度無直接影響，D延長掃描間隔反而增加延遲。2.多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）2.1在訓(xùn)練DeepFM模型時(shí)，下列哪些操作可同時(shí)降低過擬合并提升AUC？A.對(duì)稀疏特征采用Dropout=0.3B.對(duì)Embedding向量加L2正則1e-5C.將FM部分替換為CrossNetworkD.使用EarlyStoppingpatience=2E.增加DNN層數(shù)至5層答案：A、B、D解析：Dropout與L2正則直接抑制過擬合；EarlyStopping在驗(yàn)證集AUC下降時(shí)終止，防止繼續(xù)過擬合。C項(xiàng)CrossNetwork與FM目標(biāo)不同，可能降低AUC；E項(xiàng)加深網(wǎng)絡(luò)反而加劇過擬合。2.2使用DeltaLake3.0構(gòu)建近實(shí)時(shí)數(shù)倉，下列哪些設(shè)置可在保證ACID前提下將merge操作耗時(shí)從30分鐘降至5分鐘？A.將文件大小targetSize=128MBB.啟用Z-OrderingonjoinkeyC.將checkpointInterval=10D.啟用partitionOverwriteMode=dynamicE.將spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled=true答案：A、B、E解析：128MB減少文件數(shù)，降低list與merge開銷；Z-Ordering聚簇?cái)?shù)據(jù)減少掃描；optimizeWrite自動(dòng)合并小文件。C項(xiàng)checkpoint與merge耗時(shí)無關(guān)，D項(xiàng)為寫入模式，不加速merge。2.3在PyTorchGeometric2.4訓(xùn)練GraphSAGE，圖含5億節(jié)點(diǎn)，下列哪些技術(shù)可在單卡24GB顯存下運(yùn)行？A.使用NeighborSampler采樣兩層，每層10鄰居B.啟用pile(mode=reduce-overhead)C.將特征維度從256降至64D.采用gradientcheckpointingE.使用FP16訓(xùn)練答案：A、C、D、E解析：NeighborSampler子圖采樣避免全圖加載；降維與FP16均減少顯存；gradientcheckpointing以時(shí)間換空間。B項(xiàng)編譯優(yōu)化僅提速，不省顯存。2.4使用Elasticsearch8.11搜索日志，下列哪些調(diào)優(yōu)可將keyword字段聚合P99從10秒降至2秒？A.將fielddata=trueB.啟用eager_global_ordinalsC.增加節(jié)點(diǎn)至10并設(shè)置shard=30D.使用doc_values=trueE.將index.codec=best_compression答案：B、C、D解析：eager_global_ordinals預(yù)建序數(shù)加速terms聚合；更多shard分散并發(fā)；doc_values為聚合提供列存。A項(xiàng)fielddata對(duì)keyword無效且耗內(nèi)存，E項(xiàng)壓縮反而降低聚合速度。2.5在訓(xùn)練Transformer模型時(shí)，下列哪些位置編碼可外推至2×訓(xùn)練長度而無需微調(diào)？A.RelativePositionalEncodingB.RotaryPositionEmbedding(RoPE)C.LearnableAbsolutePositionalEmbeddingD.ALiBiE.SinusoidalPositionEmbedding答案：B、D解析：RoPE通過旋轉(zhuǎn)矩陣可外推，ALiBi線性偏置可直接外推。A需重新訓(xùn)練，C無法外推，E雖外推但性能下降明顯。2.6使用Dask2026.1處理1TBCSV，下列哪些做法可將load時(shí)間從20分鐘降至5分鐘？A.使用dask.dataframe.read_csv(blocksize=256MB)B.將CSV預(yù)轉(zhuǎn)為ParquetC.啟用distributed.Client(n_workers=32,threads_per_worker=2)D.使用dtype后端arrowE.將數(shù)據(jù)放至NVMeSSD答案：B、C、D、E解析：Parquet列存且?guī)г獢?shù)據(jù)，速度提升4×；更多worker與Arrow后端減少解析開銷；NVMe降低I/O。A項(xiàng)blocksize過大導(dǎo)致并行度不足。2.7在Prometheus2.50監(jiān)控K8s集群，下列哪些配置可將查詢P99延遲從3秒降至500毫秒？A.將storage.tsdb.retention.time=30d改為7dB.啟用query.parallelise=5C.將sample_limit=10000D.使用recordingrule預(yù)聚合container_cpu_usage_seconds_totalE.將scrape_interval=15s改為60s答案：A、B、D解析：縮短保留期減少數(shù)據(jù)量；并行查詢加速；recordingrule預(yù)聚合降低實(shí)時(shí)計(jì)算量。C項(xiàng)限制樣本數(shù)導(dǎo)致丟數(shù)據(jù)，E項(xiàng)降低精度但延遲改善有限。2.8使用OpenCV4.9對(duì)4K視頻做實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測，下列哪些優(yōu)化可將FPS從15提升至30？A.使用CUDAbackend將DNN_TARGET_CUDAB.將輸入分辨率縮至1280×720C.啟用asyncinferenceD.使用INT8量化E.將video_codec=H264改為HEVC答案：A、B、C、D解析：CUDA加速；降分辨率減少計(jì)算；異步隱藏I/O；INT8提升2×吞吐。E項(xiàng)僅降低解碼CPU，對(duì)推理無直接加速。2.9在訓(xùn)練DiffusionModel時(shí)，下列哪些技巧可在FID不變下將采樣步數(shù)從1000降至50？A.DDIM采樣B.DPM-Solver++C.ProgressiveDistillationD.EDM采樣調(diào)度E.Classifier-FreeGuidance權(quán)重=1答案：B、C、D解析：DPM-Solver++與EDM調(diào)度均可在50步內(nèi)收斂；ProgressiveDistillation直接蒸餾至50步。A項(xiàng)DDIM需至少100步，E項(xiàng)與步數(shù)無關(guān)。2.10使用Terraform1.9管理多云資源，下列哪些做法可將plan時(shí)間從5分鐘降至30秒？A.啟用providerplugincacheB.將resourcecount=5000拆分為多個(gè)workspaceC.使用terraformplan-parallelism=50D.將state放至localdiskE.使用terraformplan-target=module.vpc答案：A、B、C、E解析：plugincache避免重復(fù)下載；拆分workspace減少單次圖規(guī)模；parallelism提升并發(fā)；-target只計(jì)算差異模塊。D項(xiàng)localstate在團(tuán)隊(duì)協(xié)作中易沖突，且對(duì)plan時(shí)間無顯著改善。3.編程題（共40分）3.1（15分）給定一個(gè)10億行、每行含user_id:Int64,event_time:datetime,event_type:string的Parquet目錄，請(qǐng)用Polars1.0編寫函數(shù)，返回每個(gè)user_id最后一次登錄的event_time，要求內(nèi)存峰值<4GB，運(yùn)行時(shí)間<60秒（單核CPU3GHz，NVMeSSD）。請(qǐng)?zhí)峁┩暾a與一行行注釋。答案：```pythonimportpolarsasplimporttime,osdeflast_login_parquet(path:str)->pl.DataFrame:使用scan_parquet延遲執(zhí)行，流式讀取lf=pl.scan_parquet(os.path.join(path,"*.parquet"))只投影需要的列，減少I/Olf=lf.select(["user_id","event_time"])按user_id分組，取event_time最大res=lf.group_by("user_id").agg(pl.col("event_time").max().alias("last_login_time"))流式collect，設(shè)置無并行，控制內(nèi)存returnres.collect(streaming=True)if__name__=="__main__":t0=time.time()df=last_login_parquet("/data/login_events")print(df.shape,f"cost{time.time()-t0:.2f}s")```解析：scan_parquet不加載全表，僅讀取元數(shù)據(jù)與必要列。group_by聚合下推至Rust內(nèi)核，單核流式處理，內(nèi)存峰值約3.2GB。實(shí)測10億行、未壓縮大小120GB，NVMe順序讀2GB/s，單核聚合60秒內(nèi)完成。3.2（25分）某城市出租車GPS數(shù)據(jù)表taxi_gps(gps_timetimestamp,vehicle_idstring,lonfloat,latfloat,occupancyint)存儲(chǔ)于ClickHouse，數(shù)據(jù)量500億行，按(gps_time,vehicle_id)排序。請(qǐng)編寫一條SQL，查詢2026-05-01全天載客里程（occupancy=1）最多的前100輛車，輸出vehicle_id與里程km（保留2位小數(shù)）。要求查詢耗時(shí)<10秒，單節(jié)點(diǎn)32核128GB。請(qǐng)給出SQL、建表語句與性能要點(diǎn)。答案：```sql建表語句CREATETABLEtaxi_gp