2025年大學數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術（大數(shù)據(jù)框架基礎）技能測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內）1.以下哪種大數(shù)據(jù)框架常用于批處理計算？（）A.SparkB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Storm2.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于存儲大量數(shù)據(jù)的分布式文件系統(tǒng)是（）。A.HBaseB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper3.Spark中用于分布式數(shù)據(jù)集的基本抽象是（）。A.RDDB.DataFrameC.DatasetD.GraphX4.Flink的核心數(shù)據(jù)結構是（）。A.DataStreamB.TableC.WindowD.State5.以下哪個不是HadoopMapReduce的組件？（）A.JobTrackerB.TaskTrackerC.NameNodeD.DataNode6.Spark中用于SQL查詢的接口是（）。A.SparkSQLB.DataFrameC.DatasetD.RDD7.Flink中用于窗口計算的函數(shù)是（）。A.windowAllB.windowC.reduceD.map8.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于數(shù)據(jù)倉庫的工具是（）。A.HBaseB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper9.Spark中用于機器學習的庫是（）。A.SparkMLlibB.SparkSQLC.DataFrameD.Dataset10.Flink中用于流處理的執(zhí)行環(huán)境是（）。A.StreamExecutionEnvironmentB.TableEnvironmentC.WindowD.State二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有多個正確答案，請將正確答案填寫在括號內，少選、多選均不得分）1.以下哪些是大數(shù)據(jù)框架的特點？（）A.高可靠性B.高可擴展性C.高性能D.高容錯性2.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，以下哪些組件用于數(shù)據(jù)存儲？（）A.HBaseB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper3.Spark中可以用于數(shù)據(jù)處理的操作有（）。A.mapB.filterC.reduceD.join4.Flink中可以用于流處理的窗口類型有（）。A.TumblingWindowB.SlidingWindowC.SessionWindowD.GlobalWindow5.以下哪些是HadoopMapReduce作業(yè)的階段？（）A.MapB.ShuffleC.ReduceD.Cleanup三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內填寫“√”或“×”）1.大數(shù)據(jù)框架只能處理結構化數(shù)據(jù)。（）2.HadoopMapReduce是一種實時計算框架。（）3.Spark可以在內存中進行數(shù)據(jù)處理提高效率。（）4.Flink只能處理流數(shù)據(jù)，不能處理批數(shù)據(jù)。（）5.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，具有高可靠性。（）6.SparkSQL只能用于查詢關系型數(shù)據(jù)庫。（）7.Flink的窗口計算只能基于時間。（）8.HBase是一種分布式數(shù)據(jù)庫，適合存儲結構化數(shù)據(jù)。（）9.SparkMLlib可以用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習任務。（）10.Flink的State可以用于流處理中的狀態(tài)管理。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述HadoopMapReduce的工作原理。2.說明Spark中RDD和DataFrame的區(qū)別。3.簡述Flink中窗口計算的作用及常見窗口類型。五、綜合應用題（總共1題，每題20分，請結合所學知識解決實際問題）假設你有一個電商交易數(shù)據(jù)集，包含訂單號、商品名稱、價格、購買時間等字段。請設計一個使用Spark框架進行數(shù)據(jù)處理的方案，實現(xiàn)以下功能：1.統(tǒng)計每個商品的總銷售額。2.找出購買金額最高的前10個訂單。3.按照購買時間統(tǒng)計每天的訂單數(shù)量。答案：一、單項選擇題1.C2.C3.A4.A5.D6.A7.B8.B9.A10.A二、多項選擇題1.ABCD2.AC3.ABCD4.ABCD5.ABC三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.√10.√四、簡答題1.HadoopMapReduce工作原理：首先Mapper將輸入數(shù)據(jù)進行處理，輸出鍵值對。然后進入Shuffle階段，對Mapper輸出進行分區(qū)、排序等操作。最后Reducer接收來自各個Mapper的輸出，對相同鍵的數(shù)據(jù)進行聚合計算，輸出最終結果。2.RDD是分布式數(shù)據(jù)集的基本抽象，是只讀的分區(qū)集合，操作基于函數(shù)式編程。DataFrame是一種以命名列方式組織的數(shù)據(jù)集合，更接近傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的二維表結構，支持更豐富的數(shù)據(jù)分析操作，底層基于RDD實現(xiàn)。3.窗口計算作用：對流數(shù)據(jù)按時間或其他條件進行分組處理。常見窗口類型：TumblingWindow（滾動窗口），固定大小無重疊；SlidingWindow（滑動窗口），固定大小有重疊；SessionWindow（會話窗口），基于事件間隔劃分；GlobalWindow（全局窗口），包含所有數(shù)據(jù)，需結合其他函數(shù)處理。五、綜合應用題首先使用SparkSQL讀取電商交易數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建DataFrame。對于統(tǒng)計每個商品總銷售額，使用groupBy商品名稱并agg(sum(價格))進行計算。找出購買金額最高的前10個訂單，先按價格降序排序，再取前10條記錄。按照購買時間統(tǒng)計每天訂單數(shù)量，使用groupBy購買時間的日期部分并count()。具體代碼示例：```scalaimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("EcommerceDataProcessing").master("local[]").getOrCreate()valdf=spark.read.csv("path/to/ecommerce_data.csv")df.createOrReplaceTempView("ecommerce")//統(tǒng)計每個商品總銷售額valtotalSales=spark.sql("SELECT商品名稱,SUM(價格)AStotal_salesFROMecommerceGROUPBY商品名稱")//找出購買金額最高的前10個訂單valtopOrders=spark.sql("SELECTFROMecommerceORDERBY價格DESCLIMIT10")//按照購買時間統(tǒng)計每天訂單數(shù)量valdailyOrderCou