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文档简介
大数据ETL工程师岗位考试试卷及答案一、单项选择题(每题2分,共10题)1.ETL过程中,“T”代表的是()A.抽取B.转换C.加载2.以下哪种工具常用于ETL开发()A.HadoopB.SparkC.Talend3.数据抽取时,从关系型数据库获取数据常用的接口是()A.ODBCB.RESTfulC.FTP4.ETL作业调度工具不包括()A.QuartzB.AirflowC.Kafka5.在ETL中,将字符串类型的日期转换为日期类型属于()操作A.抽取B.转换C.加载6.以下哪种文件格式适合存储大数据()A.CSVB.JSONC.Parquet7.数据加载到目标数据库时,可能采用的模式是()A.覆盖B.追加C.以上都有8.ETL流程的起点是()A.数据转换B.数据抽取C.数据加载9.以下不属于数据清洗操作的是()A.去重B.汇总C.处理缺失值10.大数据ETL中,分布式计算框架可用于()A.提高处理速度B.数据加密C.数据备份二、多项选择题(每题2分,共10题)1.常见的数据抽取方式有()A.全量抽取B.增量抽取C.实时抽取2.ETL工具的特点包括()A.可视化操作B.支持多种数据源C.可定制化3.数据转换的常见操作有()A.数据标准化B.数据聚合C.数据过滤4.目标数据库可以是()A.关系型数据库B.非关系型数据库C.数据仓库5.ETL作业监控的内容包括()A.作业执行状态B.数据量变化C.作业执行时间6.数据清洗中处理异常值的方法有()A.替换B.删除C.忽略7.以下属于数据集成工具的有()A.InformaticaB.DataStageC.Kettle8.在ETL中,数据质量问题可能包括()A.数据不完整B.数据重复C.数据错误9.数据加载过程需要考虑()A.数据格式匹配B.目标表结构C.加载速度10.大数据ETL可能涉及的技术有()A.分布式存储B.机器学习C.数据挖掘三、判断题(每题2分,共10题)1.ETL过程中,数据抽取只能从数据库中进行。()2.所有ETL工具都需要编写大量代码。()3.数据转换是为了让数据更符合目标系统的要求。()4.加载数据时,不需要考虑目标数据库的性能。()5.增量抽取适用于数据量变化不大的情况。()6.数据清洗可以解决所有数据质量问题。()7.分布式ETL可以提高处理效率。()8.ETL工具只能处理结构化数据。()9.数据加载模式一旦确定不能更改。()10.ETL作业调度可以手动完成也可以自动完成。()四、简答题(每题5分,共4题)1.简述ETL过程的主要步骤。答案:主要步骤包括数据抽取,从各种数据源获取数据;数据转换,对抽取的数据进行格式、内容等处理;数据加载,将转换后的数据加载到目标系统,如数据库或数据仓库。2.说明全量抽取和增量抽取的区别。答案:全量抽取是每次抽取全部数据,适用于数据量小或变化频繁需全量更新的情况。增量抽取只抽取自上次抽取后有变化的数据,节省资源和时间,适合数据量大且变化相对少的场景。3.数据清洗的目的是什么?答案:目的是提高数据质量。去除数据中的噪声、异常值、重复数据,处理缺失值等,使数据更准确、完整、一致,为后续数据分析和挖掘提供可靠基础,提升结果的准确性和可靠性。4.列举两种常用的ETL工具及其特点。答案:Talend,可视化程度高,支持多种数据源和目标,有丰富组件库。Kettle,开源免费,功能强大,支持分布式处理,通过图形化界面设计ETL流程,操作简便。五、讨论题(每题5分,共4题)1.如何确保ETL过程中数据的准确性和完整性?答案:抽取时对数据源进行验证和预处理;转换阶段设定严格规则,对关键字段检查和校验;加载前与目标系统进行格式匹配检查。同时建立日志记录和监控机制,实时跟踪数据变化,出现问题及时预警和处理,可通过数据抽样对比等方法定期验证。2.谈谈大数据环境下ETL面临的挑战及应对策略。答案:挑战有数据量大、速度快、格式多样。策略包括采用分布式计算框架提高处理能力,如Spark;使用合适工具处理不同格式数据;优化数据抽取、转换算法,提高处理效率;建立高效存储方案,如分布式文件系统,应对大数据存储。3.描述ETL在数据仓库建设中的作用。答案:ETL是数据仓库建设的核心环节。它从多个数据源抽取数据,将分散数据集中。通过转换操作统一数据格式、编码等,使其符合数据仓库要求。加载数据到数据仓库,为数据分析和决策提供高质量、结构化数据基础,保证数据仓库正常运行和价值发挥。4.当ETL作业出现故障时,应该如何进行排查和修复?答案:首先查看作业日志,明确故障发生位置和时间。检查数据源是否正常,网络连接是否中断,权限是否足够。分析转换逻辑是否有错误,参数设置是否正确。针对加载问题,查看目标系统状态。修复时按排查出的问题,调整数据源、修正逻辑、恢复目标系统状态等,修复后进行测试确保作业正常运行。答案一、单项选择题1.B2.C3.A4.C5.B6.
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