华为ict大数据考试题库及答案

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一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种存储适合大数据的海量存储？（）A.内存B.硬盘C.磁带D.光盘2.Hadoop核心组件不包括以下哪个？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Spark3.以下哪个是常用的大数据分析语言？（）A.C++B.JavaC.PythonD.Fortran4.大数据的4V特征不包括（）A.VolumeB.VarietyC.ValueD.Virtual5.Spark中RDD的含义是（）A.弹性分布式数据集B.关系型数据库C.内存数据结构D.分布式文件系统6.Kafka主要用于（）A.数据存储B.数据处理C.消息队列D.机器学习7.以下哪个工具常用于数据清洗？（）A.HiveB.PigC.FlumeD.Sqoop8.Hive是基于（）的数据仓库工具。A.HDFSB.MapReduceC.YARND.以上都是9.以下哪种算法属于聚类算法？（）A.决策树B.K-MeansC.逻辑回归D.支持向量机10.数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.预测C.数据备份D.关联规则挖掘答案1.B2.D3.C4.D5.A6.C7.B8.D9.B10.C二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于大数据处理框架的有（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.TensorFlow2.数据采集的渠道包括（）A.传感器B.日志文件C.数据库D.社交媒体3.以下哪些是HDFS的特点（）A.高容错性B.适合大量小文件存储C.分布式存储D.高吞吐量4.Spark相比HadoopMapReduce的优势有（）A.内存计算B.编程模型简洁C.运行速度快D.只支持Java语言5.常用的数据库类型适合大数据存储的有（）A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.图数据库D.内存数据库6.机器学习算法可分为（）A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习7.以下属于数据可视化工具的有（）A.TableauB.PowerBIC.MatplotlibD.Seaborn8.Kafka的优势包括（）A.高吞吐量B.可持久化C.分布式D.低延迟9.数据预处理包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约10.以下哪些是分布式文件系统（）A.HDFSB.CephC.GlusterFSD.NTFS答案1.ABC2.ABCD3.ACD4.ABC5.BCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC三、判断题（每题2分，共20分）1.Hadoop只能运行在Linux系统上。（）2.大数据分析中，数据量越大分析结果一定越准确。（）3.Spark可以独立运行，也可以在YARN上运行。（）4.NoSQL数据库不适合存储结构化数据。（）5.数据挖掘和机器学习是完全相同的概念。（）6.Flume主要用于数据采集。（）7.决策树算法只能用于分类任务。（）8.Kafka中的Topic可以理解为消息的类别。（）9.Hive中的表和关系型数据库中的表概念完全一样。（）10.分布式计算一定比单机计算效率高。（）答案1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、简答题（每题5分，共20分）1.简述大数据的4V特征及其含义。答案：Volume（大量），指数据量巨大；Variety（多样），数据类型繁多；Velocity（高速），数据产生和处理速度快；Value（价值），数据蕴含高价值但密度低。2.简述Hadoop生态系统中HDFS、MapReduce和YARN的作用。答案：HDFS负责分布式存储海量数据；MapReduce用于分布式计算，处理大数据；YARN是资源管理系统，为Hadoop集群资源分配管理提供支持。3.什么是数据清洗？其主要任务有哪些？答案：数据清洗是对数据进行预处理，去除噪声、纠正错误等。主要任务包括处理缺失值、处理重复数据、纠正错误数据、处理异常值等，提升数据质量。4.简述Spark的主要特点。答案：Spark具有内存计算，速度快；编程模型简洁，支持多种语言；有丰富的算子库；可基于多种集群管理器运行，如YARN等特点，能高效处理大数据。五、讨论题（每题5分，共20分）1.讨论在大数据项目中，如何选择合适的存储方案？答案：需考虑数据量、读写性能、数据结构等。大量非结构化数据可选HDFS等分布式文件系统；结构化数据，小数据量用关系型数据库，大数据量选NoSQL数据库；对读写实时性要求高，可考虑内存数据库。结合成本、扩展性等综合选择。2.分析机器学习在大数据分析中的应用场景及挑战。答案：应用场景如客户分类、预测销量等。挑战在于数据质量参差不齐，需大量预处理；模型训练计算资源需求大；算法选择困难，不同场景适用不同算法；模型可解释性差，在一些领域影响应用。3.讨论Flink和Spark在流处理方面的优势与不足。答案：Flink优势是精确的流处理语义、低延迟，不足是生态相对窄。Spark优势是生态丰富、易用，能兼顾批流处理，不足是流