2025年大數據工程師入門筆試模擬題集一、單選題（每題2分，共20題）1.下列哪種技術最適合用于處理海量、高增長的數據？A.機器學習算法B.關系型數據庫C.MapReduceD.事務型數據庫答案：C2.Hadoop的核心組件不包括：A.HDFSB.YARNC.SparkD.Hive答案：C3.以下哪個不是NoSQL數據庫的特點？A.分布式存儲B.高可擴展性C.支持SQL查詢D.數據模型靈活答案：C4.下列關于數據清洗的說法錯誤的是：A.數據清洗是數據分析的前提B.缺失值處理通常采用刪除或填充C.數據類型轉換不屬于數據清洗范疇D.異常值檢測是數據清洗的重要步驟答案：C5.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Spark與Hive的主要區(qū)別是：A.Spark支持實時計算，Hive不支持B.Hive支持SQL查詢，Spark不支持C.Spark的內存計算效率更高D.Hive的數據存儲容量更大答案：C6.以下哪種數據倉庫模型不屬于星型模型的結構？A.事實表B.維度表C.聚合表D.雪花表答案：D7.以下哪種索引結構適合用于大數據場景？A.B+樹索引B.哈希索引C.全文索引D.位圖索引答案：A8.以下哪種算法不適合用于聚類分析？A.K-MeansB.DBSCANC.決策樹D.層次聚類答案：C9.以下哪種技術可以用于數據脫敏？A.數據加密B.數據壓縮C.數據匿名化D.數據聚合答案：C10.以下哪種存儲格式適合用于列式存儲？A.JSONB.AvroC.XMLD.Protobuf答案：B二、多選題（每題3分，共10題）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件包括：A.HDFSB.YARNC.HiveD.FlumeE.Storm答案：A,B,C,D2.數據清洗的常見方法包括：A.缺失值處理B.異常值檢測C.數據類型轉換D.數據標準化E.數據去重答案：A,B,C,D,E3.NoSQL數據庫的類型包括：A.鍵值型B.列式存儲C.圖數據庫D.文檔型E.關系型答案：A,B,C,D4.大數據處理的常見工具包括：A.HadoopB.SparkC.FlinkD.KafkaE.MySQL答案：A,B,C,D5.數據倉庫的常見模型包括：A.星型模型B.雪花模型C.螺旋模型D.事實星座模型答案：A,B,D6.數據索引的類型包括：A.B+樹索引B.哈希索引C.全文索引D.位圖索引答案：A,B,C,D7.機器學習的常見算法包括：A.線性回歸B.決策樹C.K-MeansD.神經網絡E.貝葉斯分類答案：A,B,C,D,E8.數據脫敏的常見方法包括：A.數據加密B.數據匿名化C.數據掩碼D.數據泛化答案：B,C,D9.大數據存儲的常見格式包括：A.AvroB.ParquetC.ORCD.JSON答案：A,B,C10.大數據處理的應用場景包括：A.互聯網廣告B.金融風控C.物聯網分析D.健康醫(yī)療E.交通運輸答案：A,B,C,D,E三、判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop的HDFS是面向批處理的分布式文件系統(tǒng)。（正確）2.Spark可以替代Hadoop的全部功能。（錯誤）3.NoSQL數據庫不支持事務。（正確）4.數據清洗不需要考慮數據一致性。（錯誤）5.Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數據倉庫工具。（正確）6.數據索引可以提高查詢效率。（正確）7.聚類分析屬于監(jiān)督學習算法。（錯誤）8.數據脫敏會降低數據可用性。（錯誤）9.Avro是一種列式存儲格式。（錯誤）10.大數據處理的三大特征是Volume、Velocity和Variety。（正確）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Hadoop的核心組件及其功能。答案：-HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲海量數據。-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：資源管理框架，用于管理計算資源。-MapReduce：分布式計算框架，用于處理海量數據。-Hive：數據倉庫工具，提供SQL查詢接口。-HBase：分布式列式數據庫，支持實時數據訪問。2.簡述數據清洗的常見步驟。答案：-數據集成：將來自不同源的數據整合在一起。-數據清洗：處理缺失值、異常值、重復值等。-數據轉換：統(tǒng)一數據格式和類型。-數據規(guī)約：減少數據量，提高處理效率。3.簡述NoSQL數據庫的類型及其特點。答案：-鍵值型：如Redis，通過鍵值對存儲數據，查詢效率高。-列式存儲：如Cassandra，適合存儲和查詢大量數據。-圖數據庫：如Neo4j，適合存儲和查詢關系型數據。-文檔型：如MongoDB，支持靈活的數據結構，適合存儲半結構化數據。4.簡述Spark的主要優(yōu)勢及其應用場景。答案：-優(yōu)勢：-支持內存計算，處理速度快。-支持多種數據處理框架，如Hadoop、Flink等。-提供豐富的算法庫，支持機器學習、圖計算等。-應用場景：-實時數據處理。-機器學習和深度學習。-圖計算和社交網絡分析。五、填空題（每題2分，共10題）1.Hadoop的HDFS采用___架構，適合存儲海量數據。答案：分布式2.Spark的核心組件包括___、___和___。答案：RDD、SparkSQL、SparkStreaming3.NoSQL數據庫的類型包括___、___、___和___。答案：鍵值型、列式存儲、圖數據庫、文檔型4.數據清洗的常見方法包括___、___、___和___。答案：缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換、數據去重5.數據倉庫的常見模型包括___和___。答案：星型模型、雪花模型6.數據索引的類型包括___、___、___和___。答案：B+樹索引、哈希索引、全文索引、位圖索引7.機器學習的常見算法包括___、___、___和___。答案：線性回歸、決策樹、K-Means、神經網絡8.數據脫敏的常見方法包括___、___和___。答案：數據匿名化、數據掩碼、數據泛化9.大數據存儲的常見格式包括___、___和___。答案：Avro、Parquet、ORC10.大數據處理的應用場景包括___、___、___和___。答案：互聯網廣告、金融風控、物聯網分析、健康醫(yī)療六、編程題（每題10分，共2題）1.使用Python編寫一個簡單的數據清洗腳本，處理缺失值和異常值。示例數據：pythondata=[10,20,None,30,40,500,None,60]要求：-處理缺失值，用平均值填充。-處理異常值，用中位數替換。答案：pythonimportnumpyasnpdata=[10,20,None,30,40,500,None,60]#處理缺失值data=[xifxisnotNoneelsenp.mean([dfordindataifdisnotNone])forxindata]#計算中位數median=np.median(data)#處理異常值data=[medianifx>3*medianelsexforxindata]print(data)2.使用Spark編寫一個簡單的數據處理腳本，統(tǒng)計每個詞的出現次數。示例數據：pythonlines=["helloworld","hellospark","worldbigdata"]要求：-將每行數據按空格分割成單詞。-統(tǒng)計每個單詞的出現次數。答案：pythonfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate()lines=["helloworld","hellospark","worldbigdata"]rdd=spark.sparkContext.paralleli