大数据工程师中级认证考试模拟试卷含Hadoop-Spark

大数据工程师中级认证考试模拟试卷含Hadoop,Spark（含Hadoop、Spark）一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在Hadoop生态系统中，以下哪个组件主要负责分布式文件存储？A.YARNB.HiveC.HDFSD.MapReduce答案：C解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的核心组件，用于在集群中存储大规模数据。2.Spark中，哪种模式允许Spark应用程序直接运行在单台机器上，用于开发和测试？A.Standalone模式B.Client模式C.Cluster模式D.Local模式答案：D解析：Local模式适用于单机调试，通常用于开发和测试场景。3.在HadoopMapReduce中，以下哪个阶段负责对数据进行排序和合并？A.Map阶段B.Shuffle阶段C.Reduce阶段D.Combiner阶段答案：B解析：Shuffle阶段负责将Map输出结果按Key排序并分发到Reduce任务。4.SparkSQL中，以下哪个函数用于计算字符串的长度？A.LENGTH()B.LENGTHS()C.SIZE()D.STRLEN()答案：A解析：LENGTH()函数在SparkSQL中用于获取字符串的字符数。5.HadoopYARN中，ResourceManager主要负责什么？A.数据存储B.任务调度C.数据处理D.节点管理答案：B解析：ResourceManager是YARN的中央调度器，负责分配资源并管理应用程序。6.在Spark中，RDD的持久化可以通过哪种方法实现？A.RDD.cache()B.RDD.persist()C.RDD.saveAsTextFile()D.RDD.collect()答案：B解析：persist()方法用于持久化RDD，而cache()是persist()的简写形式。7.Hadoop生态中的HBase适合哪种类型的应用场景？A.批量数据分析B.实时随机读写C.交互式查询D.大规模文件存储答案：B解析：HBase是面向列的分布式数据库，适用于实时随机读写场景。8.Spark中，哪种文件格式支持列式存储，适合SparkSQL查询？A.ParquetB.AvroC.ORCD.JSON答案：C解析：ORC（OptimizedRowColumnar）文件格式支持高效的列式存储和压缩。9.在Hadoop集群中，NameNode的内存不足可能导致什么问题？A.数据丢失B.集群宕机C.Map任务失败D.Reduce任务延迟答案：B解析：NameNode存储元数据，内存不足会导致整个集群不可用。10.Spark中，以下哪个操作符用于过滤RDD中的元素？A.map()B.filter()C.reduceByKey()D.sortBy()答案：B解析：filter()操作符用于根据条件筛选RDD中的数据。二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.Hadoop生态系统中，以下哪些组件属于HDFS的辅助工具？A.HDFSNameNodeB.HDFSDataNodeC.FsShellD.HDFSClient答案：C、D解析：FsShell和HDFSClient是HDFS的客户端工具，而NameNode和DataNode是HDFS的核心组件。2.Spark中，以下哪些操作属于RDD的转换操作？A.map()B.reduceByKey()C.filter()D.collect()答案：A、C解析：map()和filter()是转换操作（返回新的RDD），而reduceByKey()和collect()是动作操作。3.在HadoopYARN中，以下哪些角色属于ApplicationMaster的职责？A.向ResourceManager申请资源B.向NodeManager分配任务C.管理应用程序的生命周期D.处理数据持久化答案：A、C解析：ApplicationMaster负责资源申请和应用程序管理，而数据持久化和任务分配由NodeManager完成。4.SparkSQL中，以下哪些函数用于字符串处理？A.substring()B.upper()C.concat()D.count()答案：A、B、C解析：substring()、upper()和concat()是字符串函数，而count()用于统计。5.Hadoop集群中，以下哪些因素会影响MapReduce任务的性能？A.数据倾斜B.网络带宽C.内存大小D.磁盘I/O答案：A、B、C、D解析：数据倾斜、网络带宽、内存和磁盘I/O都会影响MapReduce任务性能。三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.HDFS的NameNode会存储整个HDFS的元数据信息。答案：正确解析：NameNode负责管理HDFS的文件系统元数据。2.Spark中的RDD是不可变的。答案：正确解析：RDD是弹性分布式数据集，不支持原地修改，所有操作都会生成新的RDD。3.HadoopMapReduce的Combiner阶段可以减少网络传输数据量。答案：正确解析：Combiner阶段在Map端进行局部聚合，减少Reduce端的数据量。4.SparkSQL支持将DataFrame转换为RDD。答案：正确解析：DataFrame是RDD的抽象，可以使用toRDD()方法转换。5.YARN的ResourceManager和NodeManager可以运行在同一台机器上。答案：正确解析：YARN支持单节点部署，ResourceManager和NodeManager可以共存。6.HBase适合存储结构化数据。答案：正确解析：HBase是面向列的数据库，适合存储稀疏的、可扩展的结构化数据。7.Spark中的持久化操作会影响RDD的并行度。答案：错误解析：持久化操作不会改变RDD的并行度，但会影响内存使用。8.Hadoop的Hive主要用于实时数据分析。答案：错误解析：Hive适合批量数据分析，不支持实时查询。9.Spark的RDDAPI支持动态分区。答案：正确解析：RDD支持repartition()和coalesce()方法动态调整分区数。10.Hadoop的HDFS支持多副本冗余存储。答案：正确解析：HDFS默认为每个数据块创建3个副本，保证数据可靠性。四、简答题（共3题，每题5分，共15分）1.简述HadoopHDFS的优点和缺点。答案：优点：-高容错性：数据块多副本存储，单个节点故障不影响服务。-高吞吐量：适合批处理大规模数据。-可扩展性：支持水平扩展，通过增加节点提升性能。缺点：-不适合低延迟访问。-写操作性能受限，只支持顺序写入。-元数据管理压力大，NameNode单点故障风险。2.解释Spark中的“内存管理”机制。答案：-Spark通过内存池管理内存，分为堆内存和非堆内存。-RDD持久化（cache/persist）可减少GC压力。-可配置内存回收策略（如LRU）。-动态内存管理（如Off-Heap内存）。3.比较HadoopMapReduce和Spark的优缺点。答案：MapReduce：-优点：成熟稳定，适合大规模批处理。-缺点：低延迟性能差，资源管理复杂。Spark：-优点：支持实时计算，内存计算性能高。-缺点：对资源管理依赖YARN或Mesos，内存消耗大。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.详细说明HadoopYARN的资源调度机制。答案：-资源申请：ApplicationMaster向ResourceManager提交资源请求（CPU、内存）。-资源分配：ResourceManager根据集群负载和优先级分配资源给NodeManager。-任务执行：NodeManager在分配的节点上启动MapReduce或Spark任务。-弹性伸缩：支持动态资源回收和扩展。2.结合实际场景，分析SparkSQL在电商数据分析中的应用。答案：-场景：电商用户行为分析、商品推荐。-应用：-使用DataFrame处理订单、用户、商品等结构化数据。-通过SQL查询实时分析用户购买路径。-结合SparkMLlib进行用户画像和推荐。-优势：代码统一（SQL+Scala），性能优化（Catalyst优化器）。六、综合应用题（共2题，每题15分，共30分）1.设计一个HadoopMapReduce程序，统计某日志文件中的URL访问次数。答案：Mapper：javapublicstaticclassURLMapperextendsMapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();Patternpattern=Ppile("http[s]?://[\\w.]+");Matchermatcher=pattern.matcher(line);while(matcher.find()){context.write(newText(matcher.group()),newIntWritable(1));}}}Reducer：javapublicstaticclassURLReducerextendsReducer<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));}}2.使用SparkSQL分析用户订单数据，要求：-计算每个用户的订单总数和总金额。-筛选订单金额大于1000的用户。答案：scalavalorders=spark.read.option("header","true").csv("orders.csv")