2025年大数据平台开发面试题库

2025年大数据平台开发面试题库一、选择题（共10题，每题2分）1.以下哪种技术最适合用于处理大规模数据集的分布式计算？-A.MapReduce-B.Spark-C.Hadoop-D.MongoDB2.HDFS的默认端口是多少？-A.8080-B.9000-C.2181-D.40403.Spark中，以下哪个操作是transformations（转换）的例子？-A.`filter()`-B.`map()`-C.`saveAsTextFile()`-D.A和B4.以下哪种数据库适合用于实时数据查询？-A.MySQL-B.Cassandra-C.PostgreSQL-D.MongoDB5.在Hadoop生态系统中，YARN的全称是什么？-A.YetAnotherResourceNegotiator-B.YarnAndResourceNegotiator-C.YetAnotherResourceNetwork-D.YarnAndResourceNetwork6.以下哪种数据仓库模型最适合用于多维数据分析？-A.StarSchema-B.SnowflakeSchema-C.GalaxySchema-D.FactConstellationSchema7.在Spark中，以下哪个操作是actions（动作）的例子？-A.`collect()`-B.`map()`-C.`filter()`-D.`groupBy()`8.以下哪种技术用于数据去重？-A.Deduplication-B.DataMasking-C.DataEncryption-D.DataCompression9.在Hadoop生态系统中，Hive的默认端口是多少？-A.10000-B.8088-C.9083-D.2105010.以下哪种技术用于数据分区？-A.DataSharding-B.DataReplication-C.DataCaching-D.DataIndexing二、填空题（共10题，每题2分）1.Hadoop的核心组件包括________、________和________。2.Spark的三个主要计算模型分别是________、________和________。3.HDFS的块大小默认为________字节。4.Hive的元数据存储在________中。5.Spark的shuffle操作通常涉及________和________两个阶段。6.数据湖的典型架构包括________、________和________。7.YARN的三个主要组件分别是________、________和________。8.数据仓库的常见模型包括________、________和________。9.Spark的内存管理策略包括________、________和________。10.数据分区的主要目的是________和________。三、简答题（共5题，每题4分）1.简述HDFS的架构和工作原理。2.Spark与Hadoop的MapReduce相比有哪些优势？3.解释数据湖与数据仓库的区别。4.简述YARN的工作原理及其在Hadoop生态系统中的作用。5.描述Spark的内存管理策略及其优缺点。四、编程题（共3题，每题6分）1.使用SparkSQL编写一个查询，查找销售金额超过10000的订单，并按销售金额降序排列。2.使用HadoopMapReduce编写一个程序，统计输入文本中每个单词的出现次数。3.使用Hive编写一个查询，计算每个用户的平均订单金额，并按平均金额降序排列。五、设计题（共2题，每题10分）1.设计一个大数据平台架构，用于处理和分析每天产生的1TB日志数据。2.设计一个数据湖架构，用于存储和管理来自多个数据源的半结构化和非结构化数据。答案一、选择题答案1.D2.B3.D4.B5.A6.A7.A8.A9.C10.A二、填空题答案1.HDFS、MapReduce、YARN2.RDD、DataFrame、Dataset3.128MB4.HiveMetastore5.ShuffleWrite、ShuffleRead6.数据存储、数据处理、数据访问7.ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster8.StarSchema、SnowflakeSchema、GalaxySchema9.MemoryManagement、Caching、Persistence10.提高性能、减少数据传输三、简答题答案1.HDFS的架构和工作原理：-HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是一个分布式文件系统，设计用于在廉价的硬件上存储大规模数据集。-架构包括NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。-NameNode负责管理文件系统的元数据，DataNode负责存储实际数据块，SecondaryNameNode辅助NameNode进行元数据备份。2.Spark与Hadoop的MapReduce相比的优势：-内存计算：Spark可以将数据存储在内存中，从而显著提高计算速度。-更高的性能：Spark的shuffle操作优化得更好，减少了数据传输。-更丰富的API：Spark提供更丰富的API，支持SQL查询、流处理和机器学习等。-更高的容错性：Spark支持容错机制，能够在节点故障时自动恢复数据。3.数据湖与数据仓库的区别：-数据湖：存储原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，适用于探索性分析。-数据仓库：存储经过处理和整合的数据，适用于业务分析，数据格式通常是结构化的。4.YARN的工作原理及其在Hadoop生态系统中的作用：-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop的资源管理框架，负责管理集群资源和应用程序。-工作原理：ResourceManager负责全局资源管理和应用程序管理，NodeManager负责管理单个节点的资源和应用。-作用：YARN将资源管理和应用程序执行分离，提高了集群的灵活性和可扩展性。5.Spark的内存管理策略及其优缺点：-内存管理策略包括MemoryManagement、Caching和Persistence。-优点：内存计算显著提高性能，支持丰富的数据处理操作。-缺点：内存资源有限，需要合理管理内存使用，避免内存溢出。四、编程题答案1.使用SparkSQL编写一个查询：sqlSELECTorder_id,sales_amountFROMordersWHEREsales_amount>10000ORDERBYsales_amountDESC;2.使用HadoopMapReduce编写程序：javapublicstaticclassTokenizerextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{StringTokenizeritr=newStringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()){word.set(itr.nextToken());context.write(word,one);}}}publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}context.write(key,newIntWritable(sum));}}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(Tokenizer.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}3.使用Hive编写查询：sqlSELECTuser_id,AVG(order_amount)ASavg_order_amountFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYavg_order_amountDESC;五、设计题答案1.大数据平台架构设计：-数据采集：使用Flume或Kafka采集日志数据。-数据存储：使用HDFS存储原始数据。-数据处理：使用Spark进行数