大数据 面试题及答案

大数据面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常用的大数据存储框架？A.SparkB.HadoopC.KafkaD.Flink答案：B2.Hadoop核心组件不包括？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive答案：D3.Spark中RDD的含义是？A.弹性分布式数据集B.分布式缓存C.内存数据库D.实时流数据答案：A4.Kafka主要用于？A.数据存储B.数据计算C.消息队列D.数据挖掘答案：C5.以下哪种语言常用于大数据处理？A.C++B.JavaC.FortranD.Pascal答案：B6.Hive本质是？A.数据库B.数据仓库工具C.计算框架D.存储系统答案：B7.Flink主要优势在于？A.批处理B.流处理C.机器学习D.数据可视化答案：B8.大数据特点不包括？A.大量B.高速C.高价值密度D.多样答案：C9.数据倾斜通常发生在？A.数据采集阶段B.数据存储阶段C.数据计算阶段D.数据可视化阶段答案：C10.NoSQL数据库适用于？A.关系复杂数据B.事务性强数据C.高并发读写数据D.结构化数据答案：C多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于大数据计算框架的有（）A.SparkB.MapReduceC.FlinkD.Storm答案：ABCD2.常用的大数据存储格式有（）A.CSVB.ParquetC.AvroD.JSON答案：ABCD3.以下关于Hadoop说法正确的是（）A.开源框架B.适合分布式存储与计算C.核心组件有HDFS等D.只支持Java开发答案：ABC4.大数据生态系统包含（）A.数据采集工具B.数据存储系统C.数据计算框架D.数据可视化工具答案：ABCD5.关于Kafka特性说法正确的有（）A.高吞吐量B.分布式C.可持久化D.只支持单分区答案：ABC6.数据清洗主要包括（）A.数据去重B.缺失值处理C.异常值处理D.数据加密答案：ABC7.以下哪些是Spark的组件（）A.SparkSQLB.SparkStreamingC.MLlibD.GraphX答案：ABCD8.常用的数据挖掘算法有（）A.决策树B.聚类算法C.关联规则挖掘D.回归算法答案：ABCD9.实时数据处理场景包括（）A.金融交易监控B.物联网数据分析C.日志分析D.离线报表生成答案：ABC10.以下关于Hive说法正确的是（）A.基于HadoopB.提供SQL类似查询语言C.数据存储在HDFSD.不支持复杂数据类型答案：ABC判断题（每题2分，共10题）1.Hadoop可以在单台机器上运行。（）答案：对2.Spark只能处理批数据。（）答案：错3.Kafka消息可以保证严格顺序消费。（）答案：错4.大数据就是数据量特别大的数据。（）答案：错5.Flink是批流一体的计算框架。（）答案：对6.Hive表和关系型数据库表结构完全一样。（）答案：错7.数据倾斜一定会导致计算失败。（）答案：错8.NoSQL数据库都不支持事务。（）答案：错9.数据可视化能帮助理解大数据。（）答案：对10.MapReduce计算过程分为Map和Reduce两个阶段。（）答案：对简答题（每题5分，共4题）1.简述Hadoop中HDFS的原理。答案：HDFS是分布式文件系统，将文件切分成块存储在多个DataNode上。NameNode负责管理元数据，记录文件与数据块映射关系等。DataNode存储实际数据，通过心跳机制与NameNode保持通信。2.说明Spark相比MapReduce的优势。答案：Spark基于内存计算，速度比MapReduce快很多。它有DAG调度器等优化机制，且编程模型更灵活，支持多种语言，可实时处理流数据，而MapReduce更侧重于批处理。3.什么是数据倾斜，如何解决？答案：数据倾斜指数据分布不均匀，某一或某些区域数据量过大。解决方法有调整数据分区策略，对数据进行预处理（如加盐），使用合适的聚合函数，优化join操作等。4.简述Kafka中生产者和消费者的工作流程。答案：生产者将消息发送到Kafka集群的主题分区。先连接到broker，序列化消息，根据分区策略发送。消费者从主题分区拉取消息，维护消费偏移量，可单播或组播消费，通过消费者组实现负载均衡。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在大数据项目中如何选择合适的存储和计算框架。答案：需考虑数据量、处理速度要求、数据结构等。数据量大且需分布式存储选Hadoop等；实时处理选Flink等。结构化数据可选Hive关联计算；非结构化数据如日志，Kafka适合消息传递，存储用HBase等。2.谈谈大数据安全面临的挑战及应对措施。答案：挑战有数据泄露、访问控制难等。措施包括加密数据，在存储和传输时加密敏感信息；强化访问控制，设置不同权限；进行数据脱敏处理，在使用阶段对数据处理；定期安全审计，检测异常。3.举例说明大数据在实际业务中的应用场景及价值。答案：电商领域，通过分析用户浏览、购买记录做精准推荐，提升用户购买率和满意度。金融行业，分析交易数据进行风险评估和反欺诈检测，降低风险。挖掘数据