2025年大数据工程师招聘笔试题库

2025年大数据工程师招聘笔试题库一、单选题（共10题，每题2分）1.下列哪种Hadoop生态组件主要用于分布式文件存储？A.HiveB.HDFSC.YARND.Spark2.在Spark中，以下哪种持久化级别提供了最高的性能？A.MemoryOnlyB.MemoryAndDiskC.DiskOnlyD.OffHeap3.下列哪种SQL-on-Hadoop技术能够将Hive查询转换为MapReduce作业？A.PrestoB.ImpalaC.TezD.SparkSQL4.分布式数据存储中的"分片"（Sharding）主要解决什么问题？A.数据冗余B.数据倾斜C.容量不足D.性能瓶颈5.以下哪种压缩算法在Hadoop中通常用于列式存储数据？A.GzipB.SnappyC.LZOD.Parquet6.大数据ETL流程中，"数据清洗"主要包含哪些操作？A.数据转换B.数据集成C.缺失值处理、格式转换、重复值过滤D.数据聚合7.下列哪种NoSQL数据库最适合高并发写入场景？A.MongoDBB.RedisC.CassandraD.Neo4j8.在Kafka中，"ZooKeeper"主要用于什么功能？A.消息存储B.节点协调C.数据查询D.负载均衡9.以下哪种分布式计算框架适合迭代式算法？A.FlinkB.SparkC.StormD.HadoopMapReduce10.大数据系统中的"数据湖"与"数据仓库"主要区别是什么？A.数据规模B.数据结构C.数据更新频率D.数据用途二、多选题（共5题，每题3分）1.Hadoop生态系统包含哪些关键组件？A.HDFSB.YARNC.HiveD.KafkaE.Flume2.SparkSQL的常见优化技术包括：A.DataFrameAPIB.Catalyst优化器C.Broadcast变量D.数据分区E.MaterializedViews3.大数据采集阶段可能涉及哪些工具？A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.ElasticsearchE.Telegraf4.分布式系统中的常见瓶颈包括：A.网络带宽B.数据倾斜C.内存不足D.IO延迟E.节点故障5.NoSQL数据库的主要类型包括：A.关系型数据库B.键值存储C.列式存储D.图数据库E.文档数据库三、判断题（共10题，每题1分）1.HadoopMapReduce的Map阶段必须在Reduce阶段之前执行。（）2.Spark中的RDD是不可变的分布式数据集。（）3.HiveQL本质上是一种与SQL语法兼容的查询语言。（）4.数据仓库适合存储半结构化和非结构化数据。（）5.Kafka的消费者可以消费多个主题的消息。（）6.数据湖需要预先定义好数据模型。（）7.Pig是Apache顶级项目，用于高级数据流编程。（）8.分布式系统的CAP理论指一致性、可用性和分区容错性。（）9.HDFS的NameNode负责管理文件系统的元数据。（）10.NoSQL数据库完全取代传统关系型数据库是趋势。（）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述HadoopHDFS的三大特性及其意义。2.解释Spark中的"弹性分布式数据集"(RDD)的核心概念。3.描述大数据ETL流程的三个主要阶段及其功能。4.说明Kafka如何实现高吞吐量的消息传输。5.对比Hive和SparkSQL的优缺点。五、计算题（共2题，每题10分）1.假设某分布式系统有10个节点，每个节点的内存为16GB，CPU为8核。现需处理一个100GB的数据集，数据平均分配到各节点。计算：a)每个节点的数据分片大小是多少？b)如果使用MapReduce框架，每个节点最多能并行处理多少个Map任务？c)如果Map输出结果大小为输入的2倍，每个节点的中间输出数据量是多少？2.在Spark中，某RDD经过两次转换操作：先进行map操作，再进行filter操作。初始RDD有1000个分区，map操作后分区数变为2000，filter操作后分区数恢复为1000。假设每个分区的数据量为1MB，map操作使数据量增加50%，filter操作过滤掉30%的数据。计算：a)最终RDD的数据总量是多少？b)过滤后每个分区的数据量是多少？c)如果执行action操作时使用默认参数，数据序列化开销按10%计算，总处理时间相比原始数据增加了多少？六、设计题（共2题，每题15分）1.设计一个大数据平台架构，需满足以下需求：-支持TB级日志数据的实时采集与存储-能够进行离线SQL分析，查询响应时间要求小于5秒-支持毫秒级实时数据处理与预警-具备良好的扩展性和容错性请画出架构图，并说明各组件选型及原因。2.某电商平台需要实现用户行为分析系统，数据来源包括：-用户注册表（每天新增数百万）-商品点击日志（每分钟数千万条）-购物车操作（实时）-订单数据（每小时更新）设计一个数据处理方案，需考虑：a)数据存储方案b)实时计算框架选型c)离线分析流程d)性能优化措施答案单选题答案1.B2.B3.C4.B5.D6.C7.C8.B9.B10.B多选题答案1.AB2.ABCDE3.AB4.ABCDE5.BCE判断题答案1.√2.√3.√4.×5.√6.×7.√8.√9.√10.×简答题答案1.HDFS三大特性：-高容错性：通过数据块复制机制保证数据可靠性-高吞吐量：适合批处理大规模数据-允许非结构化数据存储：适合原始数据存储意义：为大数据提供可靠、高效的存储基础2.RDD核心概念：-分布式不可变数据集-通过容错机制保证数据一致性-支持多种操作：转换（map、filter等）和行动（reduce等）-具备内存优化能力3.ETL三阶段：-数据抽取：从各种数据源获取数据-数据转换：清洗、格式化、关联等操作-数据加载：将处理后的数据存入目标系统4.Kafka高吞吐量机制：-分区机制实现并行处理-消息压缩减少网络传输-零拷贝技术优化IO-高效的顺序写入磁盘5.HivevsSparkSQL：-Hive：适合复杂SQL分析，但性能较慢-SparkSQL：内存计算，交互式查询快优点：Spark支持更丰富的分析函数缺点：Hive生态更完善计算题答案1.a)10GBb)8个c)36GB2.a)910MBb)0.91MBc)增加10%设计题答案1.架构图：-数据采集层：Kafka+Flume-数据存储：HDFS+HBase-实时计算：Flink-离线分析：Spark-应用层：Kudu+Elasticsearch选型理由：-Kafka满足高吞吐量采集需求-HBase支持列式存储和实时查询-Flink适合事件流处理-Spark兼容多种计算场景2.数据处