大數(shù)據(jù)架構(gòu)面試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)是Hadoop分布式文件系統(tǒng)？（）A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.Hive2.Spark中RDD的含義是？（）A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.分布式緩存D.消息隊(duì)列3.以下常用于實(shí)時(shí)流處理的框架是？（）A.HBaseB.KafkaC.FlumeD.Cassandra4.Hive中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位是？（）A.表B.分區(qū)C.桶D.字段5.以下哪種數(shù)據(jù)格式適合大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)且壓縮率較高？（）A.JSONB.XMLC.ParquetD.CSV6.大數(shù)據(jù)技術(shù)棧中，負(fù)責(zé)資源管理的是？（）A.YARNB.ZookeeperC.HBaseD.Pig7.以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)清洗？（）A.SqoopB.OozieC.DataXD.Hue8.Cassandra是一種？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.分布式文件系統(tǒng)D.消息隊(duì)列9.Kafka中的主題（Topic）類似于？（）A.表B.分區(qū)C.隊(duì)列D.桶10.Flume主要用于？（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.數(shù)據(jù)分析答案：1.A2.A3.B4.A5.C6.A7.C8.B9.C10.A二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的有（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多樣（Variety）D.價(jià)值（Value）2.以下屬于分布式計(jì)算框架的有（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm3.以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件（）A.HDFSB.YARNC.HiveD.HBase4.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式包含（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.分布式文件系統(tǒng)D.本地文件系統(tǒng)5.以下哪些是Spark的組件（）A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib6.Kafka的優(yōu)勢(shì)包括（）A.高吞吐量B.可持久化C.分布式D.低延遲7.以下哪些是NoSQL數(shù)據(jù)庫（）A.MongoDBB.RedisC.Neo4jD.MySQL8.數(shù)據(jù)采集的工具包括（）A.FlumeB.SqoopC.KafkaD.DataX9.大數(shù)據(jù)處理流程一般包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)分析與可視化10.以下哪些是Hive的數(shù)據(jù)類型（）A.整型B.浮點(diǎn)型C.字符串型D.數(shù)組型答案：1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABCD三、判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop只能運(yùn)行在Linux系統(tǒng)上。（）2.Spark比HadoopMapReduce處理速度慢。（）3.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具。（）4.Kafka主要用于數(shù)據(jù)持久化存儲(chǔ)。（）5.分布式文件系統(tǒng)不具備容錯(cuò)性。（）6.Flink是批流一體化的計(jì)算框架。（）7.所有的大數(shù)據(jù)處理都需要實(shí)時(shí)處理。（）8.MongoDB適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）9.YARN負(fù)責(zé)管理Hadoop集群的計(jì)算資源。（）10.數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中可有可無的步驟。（）答案：1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.×四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Hadoop架構(gòu)的核心組件及功能。答案：核心組件有HDFS、YARN、MapReduce。HDFS負(fù)責(zé)分布式存儲(chǔ)；YARN管理集群資源；MapReduce進(jìn)行分布式計(jì)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理。2.說明Spark相比HadoopMapReduce的優(yōu)勢(shì)。答案：Spark基于內(nèi)存計(jì)算，速度更快；編程模型更靈活，支持多種語言；有豐富的組件庫，如SQL、Streaming等，能處理復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯。3.簡述Kafka的工作原理。答案：Kafka有生產(chǎn)者、消費(fèi)者和主題。生產(chǎn)者發(fā)送消息到主題，主題有多個(gè)分區(qū)。消費(fèi)者從主題拉取消息。通過分布式架構(gòu)，保障高吞吐量和數(shù)據(jù)持久化。4.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容。答案：主要包括去重，去除重復(fù)數(shù)據(jù)；糾錯(cuò)，修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；補(bǔ)齊，填充缺失數(shù)據(jù)；轉(zhuǎn)換，對(duì)數(shù)據(jù)格式、類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，如何選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案？答案：要考慮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；非結(jié)構(gòu)化用分布式文件系統(tǒng)等。還要看讀寫性能需求、數(shù)據(jù)量大小、是否需分布式存儲(chǔ)等，綜合考量后選合適方案。2.談?wù)剬?shí)時(shí)流處理框架（如Flink）在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景。答案：在金融領(lǐng)域用于實(shí)時(shí)交易監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；電商領(lǐng)域用于實(shí)時(shí)用戶行為分析、個(gè)性化推薦；物聯(lián)網(wǎng)中處理設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，助力智能決策與管理。3.闡述大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略。答案：挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)泄露、非法訪問等。策略包括數(shù)據(jù)加密，訪問控制，進(jìn)行身份認(rèn)證、授權(quán)管理，建立安全