2025大数据秋招试题及答案

2025大数据秋招试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是大数据存储系统？A.HBaseB.JavaC.PythonD.MySQL2.大数据的4V特性不包括？A.VolumeB.VarietyC.VelocityD.Value3.以下哪个不是常见的大数据处理框架？A.HadoopB.SparkC.SQLServerD.Flink4.数据清洗不包括以下哪种操作？A.去重B.填充缺失值C.数据加密D.格式转换5.以下哪种数据库适合存储海量非结构化数据？A.关系型数据库B.文档型数据库C.键值型数据库D.列族数据库6.以下哪个是实时计算框架？A.HiveB.PrestoC.StormD.Pig7.数据挖掘的主要目的是？A.数据存储B.数据展示C.发现数据中的模式和规律D.数据传输8.以下哪个工具用于大数据可视化？A.TableauB.KafkaC.ZookeeperD.Redis9.以下哪种数据类型不属于大数据？A.文本数据B.图像数据C.结构化数据D.小文件数据10.以下哪个不是Hadoop生态系统的组件？A.HDFSB.MapReduceC.MongoDBD.YARN多项选择题（每题2分，共10题）1.大数据的应用场景包括？A.金融风控B.医疗健康C.交通出行D.教育学习2.以下属于NoSQL数据库的有？A.CassandraB.CouchDBC.PostgreSQLD.Neo4j3.数据仓库的特点有？A.面向主题B.集成性C.稳定性D.时变性4.以下哪些是Spark的组件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.SparkMLlib5.大数据采集的来源有？A.传感器B.社交媒体C.日志文件D.数据库6.以下哪些属于数据挖掘的方法？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.决策树D.主成分分析7.以下哪些是Kafka的特点？A.高吞吐量B.可持久化C.分布式D.高并发8.以下哪些是HBase的特点？A.面向列B.高并发C.分布式D.实时读写9.大数据安全面临的挑战有？A.数据泄露B.数据篡改C.数据丢失D.数据滥用10.以下哪些是Flink的特点？A.低延迟B.高吞吐量C.支持流处理和批处理D.事件时间语义判断题（每题2分，共10题）1.大数据就是指数据量非常大的数据。（）2.Hadoop是一个开源的大数据处理框架。（）3.数据仓库和数据库的概念是一样的。（）4.Spark只能进行批处理。（）5.数据挖掘和机器学习是完全不同的概念。（）6.NoSQL数据库不支持SQL语句。（）7.Kafka主要用于数据存储。（）8.HBase适合存储结构化数据。（）9.大数据安全只需要关注数据本身的安全。（）10.Flink是一个实时计算框架。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大数据的4V特性。答：Volume指数据量大，涵盖海量信息；Variety表示数据类型多样，包括结构化、非结构化等；Velocity是数据处理速度快，需实时分析；Value指数据价值密度低，需挖掘有价值信息。2.简述Hadoop生态系统的主要组件及功能。答：HDFS是分布式文件系统，负责数据存储；MapReduce用于大规模数据并行计算；YARN负责资源管理和任务调度。3.简述数据清洗的主要步骤。答：先识别数据问题，如缺失值、重复值等；再对缺失值填充，重复值去重；接着进行格式转换和错误修正；最后对清洗后数据验证。4.简述Spark与Hadoop的区别。答：Spark基于内存计算，速度比基于磁盘的Hadoop快；Spark有更丰富API，编程更简洁；Spark支持流处理，Hadoop主要是批处理。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大数据在金融行业的应用及挑战。答：应用有风险评估、精准营销等。挑战在于数据隐私保护难，数据质量参差不齐，技术更新快需持续投入，且人才短缺。2.讨论如何保障大数据的安全。答：从技术上，采用加密、访问控制等；管理上，建立完善制度，规范操作流程；人员方面，加强培训提高安全意识，定期审计和评估。3.讨论实时计算在大数据领域的重要性。答：实时计算能及时处理数据，满足实时决策需求，如金融交易、网络监控。可提升业务响应速度，挖掘实时价值，增强竞争力。4.讨论大数据对传统企业的影响。答：积极方面，可优化生产、营销和服务。消极方面，传统企业技术基础弱，转型成本高，人才不足，可能面临数据安全等挑战。答案单项选择题1.A2.D3.C4.C5.D6.C7.C8.A9.D10.C多项选择题1.AB