大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用 2025年沖刺模擬試卷_第1頁(yè)
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大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用2025年沖刺模擬試卷考試時(shí)間:______分鐘總分:______分姓名:______一、選擇題(每小題2分,共30分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。)1.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)的“4V”特征?()A.Volume(體量巨大)B.Velocity(速度快)C.Variety(種類繁多)D.Veracity(數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性)2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中,負(fù)責(zé)分布式存儲(chǔ)的是?()A.YARNB.HiveC.HDFSD.MapReduce3.下列關(guān)于HDFS的描述,錯(cuò)誤的是?()A.采用主/從架構(gòu)B.面向流式數(shù)據(jù)訪問C.具有高容錯(cuò)性D.適合頻繁更新的大文件存儲(chǔ)4.MapReduce模型中,Map階段輸出的中間結(jié)果(<key,value>對(duì))會(huì)被?()A.直接寫入最終輸出文件B.全局排序后寫入Reduce階段的輸入C.緩存在Map任務(wù)本地的內(nèi)存中,部分溢寫到磁盤D.只保留在Map任務(wù)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存里5.下列哪個(gè)組件不屬于SparkCore模塊?()A.RDD抽象B.SparkSQL接口C.DAG調(diào)度器D.Hive集成器6.與Hive相比,SparkSQL的主要優(yōu)勢(shì)之一是?()A.必須使用特定的SQL語(yǔ)法B.嚴(yán)格遵循SQL標(biāo)準(zhǔn)C.在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),通常具有更好的性能D.主要用于交互式數(shù)據(jù)探索7.下列哪種技術(shù)通常用于實(shí)現(xiàn)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的抽取和導(dǎo)入?()A.FlumeB.SqoopC.KafkaD.HBase8.下列關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的描述,錯(cuò)誤的是?()A.MongoDB是文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)B.Redis通常用于內(nèi)存緩存C.HBase是列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)D.Cassandra是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)9.在大數(shù)據(jù)處理流程中,數(shù)據(jù)清洗通常發(fā)生在?()A.數(shù)據(jù)采集階段B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段C.數(shù)據(jù)分析階段D.數(shù)據(jù)可視化階段10.下列哪種技術(shù)適用于處理高速流入的數(shù)據(jù)流?()A.HiveB.SparkStreamingC.HBaseD.Sqoop11.“數(shù)據(jù)湖”相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要優(yōu)勢(shì)之一是?()A.提供結(jié)構(gòu)化的查詢接口B.更適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.支持更靈活的數(shù)據(jù)格式存儲(chǔ)D.通常部署在云環(huán)境中12.在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,考慮數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù),以下措施中錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)脫敏D.數(shù)據(jù)完全公開13.下列哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL過程?()A.ApacheFlinkB.ApacheSqoopC.ApacheKafkaD.Elasticsearch14.評(píng)價(jià)一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)性能時(shí),以下哪個(gè)指標(biāo)不重要?()A.吞吐量(Throughput)B.延遲(Latency)C.成本(Cost)D.開發(fā)語(yǔ)言的豐富程度15.“湖倉(cāng)一體”架構(gòu)試圖融合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的哪些優(yōu)點(diǎn)?()A.數(shù)據(jù)湖的靈活性和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化查詢能力二、填空題(每空2分,共20分。請(qǐng)將答案填在橫線上。)1.大數(shù)據(jù)技術(shù)棧中的HDFS通常與______結(jié)合使用,共同構(gòu)成Hadoop的核心存儲(chǔ)部分。2.Spark中的RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)通過______和______兩種操作進(jìn)行轉(zhuǎn)換。3.采集日志數(shù)據(jù)時(shí),F(xiàn)lume的___組件負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源(如Web服務(wù)器)收集數(shù)據(jù)。4.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中,Redis采用單線程模型,主要依靠______來(lái)處理并發(fā)請(qǐng)求。5.對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)時(shí),HBase適合存儲(chǔ)______的數(shù)據(jù)。6.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)治理包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、______等多個(gè)方面。7.在云環(huán)境中,AWS提供的大數(shù)據(jù)服務(wù)___是一個(gè)全面的、托管的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。8.SparkSQL中,用于操作DataFrame的類是______。9.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理框架Flink的核心編程模型是______。10.數(shù)據(jù)可視化旨在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為______,以便人們理解和分析。三、簡(jiǎn)答題(每小題5分,共15分。)1.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce計(jì)算模型的基本工作流程。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述Hive和SparkSQL各自的主要特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。3.什么是數(shù)據(jù)湖?與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,它有哪些主要區(qū)別?四、綜合應(yīng)用題(共35分。)1.(15分)假設(shè)你需要構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)來(lái)處理一個(gè)電商平臺(tái)的用戶行為日志(日志格式為:用戶ID,商品ID,操作類型(瀏覽/加購(gòu)/購(gòu)買),時(shí)間戳)。日志數(shù)據(jù)量巨大,需要快速處理以進(jìn)行實(shí)時(shí)推薦。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)如何設(shè)計(jì)這個(gè)系統(tǒng),包括:*選擇合適的大數(shù)據(jù)組件或云服務(wù)(如HDFS,Spark,Kafka,Flink等)。*簡(jiǎn)要說明數(shù)據(jù)如何流入處理系統(tǒng)。*描述核心的處理邏輯(例如,如何識(shí)別熱門商品,或者如何根據(jù)用戶行為進(jìn)行簡(jiǎn)單的推薦)。*提出至少一項(xiàng)可能的性能優(yōu)化或擴(kuò)展性考慮。2.(20分)現(xiàn)有一個(gè)存儲(chǔ)在HDFS上的大規(guī)模交易數(shù)據(jù)集(包含交易ID,用戶ID,交易金額,交易時(shí)間,商品類目),使用Hive進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。請(qǐng)回答:*如果你想查詢最近一天內(nèi)每個(gè)商品類目的總交易金額,請(qǐng)寫出相應(yīng)的HiveSQL語(yǔ)句。*如果你想使用SparkSQL對(duì)同一數(shù)據(jù)集進(jìn)行同樣的查詢,請(qǐng)寫出相應(yīng)的SparkSQL語(yǔ)句。*假設(shè)查詢結(jié)果非常大,需要分頁(yè)顯示前10個(gè)交易金額最高的商品類目,請(qǐng)說明在Hive和SparkSQL中,你將如何實(shí)現(xiàn)這一需求?(注意:不要求寫完整的SQL,只需說明方法或關(guān)鍵語(yǔ)句)。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.D4.B5.B6.C7.B8.D9.A10.B11.C12.D13.B14.D15.A二、填空題1.YARN2.Transformation,Action3.Source4.原子操作(或內(nèi)存模型)5.Append-Only(或海量隨機(jī)讀寫)6.數(shù)據(jù)血緣7.EMR(ElasticMapReduce)8.SparkSession9.DataStream10.圖形或圖像三、簡(jiǎn)答題1.解析思路:MapReduce工作流程是核心考點(diǎn)。首先要說明Map階段:讀取輸入數(shù)據(jù),對(duì)每條記錄進(jìn)行Map函數(shù)處理,輸出<key,value>對(duì)(key通常是單詞,value是1)。然后是Shuffle和Sort階段:系統(tǒng)將Map任務(wù)輸出的<key,value>對(duì)根據(jù)key進(jìn)行排序和分組,相同key的kv對(duì)會(huì)被發(fā)送到同一個(gè)Reduce任務(wù)。最后是Reduce階段:對(duì)每個(gè)分組內(nèi)的<key,list(value)>進(jìn)行處理,調(diào)用Reduce函數(shù),生成最終的輸出結(jié)果。整個(gè)過程在集群中分布式執(zhí)行。2.解析思路:Hive是SQL-on-Hadoop的代表,優(yōu)點(diǎn)是讓有SQL經(jīng)驗(yàn)的用戶可以方便地分析大數(shù)據(jù),缺點(diǎn)是通常需要編譯執(zhí)行計(jì)劃,性能相對(duì)SparkSQL較慢。SparkSQL是Spark的統(tǒng)一SQL、DataFrame和Dataset接口,利用SparkCatalyst優(yōu)化器,性能通常優(yōu)于Hive,且可以與Spark的其他計(jì)算能力(如SparkStreaming)無(wú)縫集成,更加靈活。應(yīng)用場(chǎng)景上,Hive適合需要穩(wěn)定、批量進(jìn)行復(fù)雜SQL分析的場(chǎng)景;SparkSQL適合需要交互式查詢、實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)分析、以及需要與其他Spark模塊結(jié)合的場(chǎng)景。3.解析思路:數(shù)據(jù)湖是存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化)的存儲(chǔ)庫(kù),通常采用扁平化的目錄結(jié)構(gòu),允許數(shù)據(jù)以接近原始格式存儲(chǔ),提供靈活性。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常是結(jié)構(gòu)化的,面向主題,有明確的模式,適合分析。數(shù)據(jù)湖更靈活,成本可能更低,但查詢性能和數(shù)據(jù)治理要求更高。四、綜合應(yīng)用題1.解析思路:*組件選擇:Kafka用于收集和傳輸高速日志流。Spark(特別是SparkStreaming或StructuredStreaming)用于實(shí)時(shí)處理和分析流數(shù)據(jù)。HDFS可作為日志的持久化存儲(chǔ)(如果需要)。最終結(jié)果可能存儲(chǔ)在HBase(用于快速查詢)或數(shù)據(jù)庫(kù)中。*數(shù)據(jù)流入:日志產(chǎn)生源(服務(wù)器)配置Kafka生產(chǎn)者,將日志實(shí)時(shí)發(fā)送到Kafka主題。*處理邏輯:使用SparkStreaming或StructuredStreaming讀取Kafka數(shù)據(jù)。進(jìn)行基本清洗(如去除無(wú)效日志)。使用SparkSQL或DataFrameAPI進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合:例如,統(tǒng)計(jì)每分鐘各商品ID的瀏覽/加購(gòu)次數(shù),或者識(shí)別購(gòu)買行為。基于這些實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì),可以計(jì)算簡(jiǎn)單的推薦得分(如根據(jù)瀏覽商品推薦購(gòu)買過的相似商品,或加購(gòu)但未購(gòu)買的商品)。*優(yōu)化/擴(kuò)展:使用Kafka的分區(qū)提高吞吐量;在Spark中調(diào)整并行度;使用廣播變量傳遞共享配置;考慮數(shù)據(jù)傾斜問題并采取分治策略;利用Spark的持久化機(jī)制優(yōu)化計(jì)算。2.解析思路:*HiveSQL:```sqlSELECT商品類目,SUM(交易金額)AS總金額FROM交易表WHERE交易時(shí)間>=DATE_SUB(CURRENT_DATE,1)GROUPBY商品類目ORDERBY總金額DESCLIMIT10;```*SparkSQL:```sqlSELECT商品類目,SUM(交易金額)AS總金額FROM交易表DFWHERE交易時(shí)間>=DATE_SUB(CURRENT_DATE(),1)GROUPBY商品類目ORDERBY總金額DESCLIMIT10;```*分頁(yè)實(shí)現(xiàn):*H

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