大數(shù)據(jù)技術(shù)筆試題及答案大數(shù)據(jù)技術(shù)筆試題一、選擇題（每題3分，共30分）1.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)？（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.高價(jià)（Value）D.多樣（Variety）2.Hadoop中，HDFS的默認(rèn)塊大小是（）。A.32MBB.64MBC.128MBD.256MB3.Spark中RDD的含義是（）。A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.分布式文件系統(tǒng)C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)D.實(shí)時(shí)計(jì)算框架4.下列哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer5.Kafka是一個(gè)（）系統(tǒng)。A.分布式消息隊(duì)列B.分布式文件系統(tǒng)C.分布式計(jì)算框架D.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)6.以下哪種算法不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)算法？（）A.K-MeansB.MapReduceC.DecisionTreeD.SVM7.在Hive中，以下哪種語(yǔ)句用于創(chuàng)建表？（）A.SELECTB.INSERTC.CREATETABLED.UPDATE8.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特點(diǎn)不包括（）。A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)性D.穩(wěn)定性9.以下哪個(gè)工具可以用于大數(shù)據(jù)可視化？（）A.HBaseB.PigC.TableauD.Sqoop10.Flink是一個(gè)（）計(jì)算框架。A.批處理B.流處理C.離線(xiàn)處理D.以上都是二、填空題（每題3分，共30分）1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要包括HDFS、______和Hive等組件。2.Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是______。3.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和______等。4.Kafka中的消息存儲(chǔ)在______中。5.HBase是一個(gè)基于______的分布式列式數(shù)據(jù)庫(kù)。6.機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和______。7.在Hive中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在______中。8.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分層架構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)源層、______、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。9.大數(shù)據(jù)處理的一般流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、______和數(shù)據(jù)可視化。10.Flink支持的時(shí)間語(yǔ)義包括事件時(shí)間、處理時(shí)間和______。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述Hadoop中MapReduce的工作原理。2.請(qǐng)說(shuō)明Spark相對(duì)于HadoopMapReduce的優(yōu)勢(shì)。四、編程題（20分）使用Python和PySpark編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的程序，計(jì)算給定文本文件中每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。答案一、選擇題1.C。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value），而不是高價(jià)。2.C。HDFS的默認(rèn)塊大小是128MB。3.A。RDD即彈性分布式數(shù)據(jù)集，是Spark的核心抽象。4.C。MongoDB是適合存儲(chǔ)大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，而MySQL、Oracle、SQLServer是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。5.A。Kafka是一個(gè)分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)。6.B。MapReduce是一種編程模型，不是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，KMeans、DecisionTree、SVM都是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。7.C。在Hive中，CREATETABLE用于創(chuàng)建表。8.C。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)強(qiáng)調(diào)面向主題、集成性、穩(wěn)定性，不要求實(shí)時(shí)性。9.C。Tableau是用于大數(shù)據(jù)可視化的工具，HBase是數(shù)據(jù)庫(kù)，Pig是數(shù)據(jù)處理工具，Sqoop是數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具。10.D。Flink既支持批處理也支持流處理，批處理可以看作是有界流處理，所以以上都是。二、填空題1.MapReduce。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要包括HDFS、MapReduce和Hive等組件。2.RDD。Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）。3.預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和預(yù)測(cè)等。4.主題（Topic）。Kafka中的消息存儲(chǔ)在主題（Topic）中。5.HDFS。HBase是一個(gè)基于HDFS的分布式列式數(shù)據(jù)庫(kù)。6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。7.HDFS。在Hive中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS中。8.數(shù)據(jù)集成層。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分層架構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層。9.數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)處理的一般流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化。10.攝入時(shí)間。Flink支持的時(shí)間語(yǔ)義包括事件時(shí)間、處理時(shí)間和攝入時(shí)間。三、簡(jiǎn)答題1.MapReduce的工作原理：輸入分片：將輸入數(shù)據(jù)分割成多個(gè)小的數(shù)據(jù)塊，每個(gè)數(shù)據(jù)塊對(duì)應(yīng)一個(gè)Map任務(wù)。Map階段：每個(gè)Map任務(wù)讀取輸入數(shù)據(jù)塊，將其解析成鍵值對(duì)，然后對(duì)鍵值對(duì)進(jìn)行處理，生成中間鍵值對(duì)。Shuffle階段：將Map階段輸出的中間鍵值對(duì)按照鍵進(jìn)行排序和分組，相同鍵的鍵值對(duì)會(huì)被發(fā)送到同一個(gè)Reduce任務(wù)。Reduce階段：每個(gè)Reduce任務(wù)對(duì)收到的鍵值對(duì)進(jìn)行聚合處理，生成最終的結(jié)果。輸出：將Reduce階段的結(jié)果輸出到文件系統(tǒng)中。2.Spark相對(duì)于HadoopMapReduce的優(yōu)勢(shì)：速度快：Spark基于內(nèi)存計(jì)算，能夠?qū)⒅虚g結(jié)果存儲(chǔ)在內(nèi)存中，避免了頻繁的磁盤(pán)I/O，而HadoopMapReduce每次計(jì)算都需要從磁盤(pán)讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù)，因此Spark的計(jì)算速度比HadoopMapReduce快很多。易用性高：Spark支持多種編程語(yǔ)言，如Scala、Java、Python等，提供了豐富的API，使得開(kāi)發(fā)人員可以更方便地進(jìn)行編程。而HadoopMapReduce的編程相對(duì)復(fù)雜，需要編寫(xiě)大量的代碼。功能豐富：Spark不僅支持批處理，還支持流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計(jì)算等多種計(jì)算模型，而HadoopMapReduce主要用于批處理。容錯(cuò)性好：Spark通過(guò)RDD的血統(tǒng)關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)，當(dāng)某個(gè)任務(wù)失敗時(shí)，可以根據(jù)血統(tǒng)關(guān)系重新計(jì)算丟失的數(shù)據(jù)，而HadoopMapReduce需要重新運(yùn)行整個(gè)作業(yè)。四、編程題```pythonfrompysparkimportSparkContext創(chuàng)建SparkContext對(duì)象sc=SparkContext("local","WordCount")讀取文本文件text_file=sc.textFile("your_text_file.txt")對(duì)每行文本進(jìn)行分詞，并將每個(gè)單詞映射為(word,1)的鍵值對(duì)words=text_file.flatMap(lambdaline:line.split("")).map(lambdaword:(word,1))對(duì)鍵值對(duì)進(jìn)行聚合，計(jì)算每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)word_counts=words.reduceByKey(lambdaa,b:a+b)輸出結(jié)果forword,countinword_counts.collect():print(f"{word}:{count}")停止SparkContextsc.stop()```代碼說(shuō)明：1.首先創(chuàng)建一個(gè)SparkContext對(duì)象，用于與Spark集群進(jìn)行通信。2.使用`textFile`方法讀取文本文件。3.使用`fl