2025 年高职大数据技术（Hadoop 基础）期中测试卷

2025年高职大数据技术（Hadoop基础）期中测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.Hadoop框架中负责资源管理和任务调度的组件是（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase2.以下关于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的描述，错误的是（）A.具有高容错性B.适合存储大量小文件C.数据以块为单位存储D.采用主从架构3.在MapReduce编程中，用于数据处理逻辑编写的阶段是（）A.Map阶段B.Reduce阶段C.InputFormat阶段D.OutputFormat阶段4.Hadoop集群中，NameNode的主要职责是（）A.存储数据块B.管理元数据C.执行Map任务D.执行Reduce任务5.下列哪种文件格式不被Hadoop原生支持（）A.TextB.SequenceFileC.JSOND.Avro6.在YARN中，ApplicationMaster的作用是（）A.管理应用程序的资源请求B.存储应用程序的数据C.执行MapReduce任务D.负责集群的资源管理7.Hadoop生态系统中，用于分布式数据库的是（）A.HiveB.HBaseC.SparkD.Flink8.以下关于Hadoop安装配置的说法，正确的是（）A.只需在一台机器上安装即可B.所有节点都需安装相同版本的HadoopC.配置文件修改后无需重启服务D.需要配置Java环境9.在MapReduce中，Combiner的作用是（）A.减少Map输出数据量B.合并Reduce结果C.提高Map任务执行效率D.负责数据的输入输出10.Hadoop集群中，DataNode之间通过（）协议进行数据传输和同步。A.RPCB.HTTPC.TCPD.UDP二、多项选择题（总共5题每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.以下属于Hadoop生态系统组件的有（）A.HDFSB.MapReduceC.MySQLD.HiveE.Kafka2.HDFS的优点包括（）A.高容错性B.适合大文件存储C.支持随机读写D.可扩展性强E.数据一致性好3.在MapReduce编程中，以下哪些操作可以在Map阶段完成（）A.数据清洗B.数据分组C.数据聚合D.数据转换E.结果输出4.YARN支持的资源管理调度器有（）A.FIFOB.CapacitySchedulerC.FairSchedulerD.AlluxioSchedulerE.SparkScheduler5.以下关于HBase的描述，正确的有（）A.是分布式的面向列的数据库B.适合存储结构化数据C.具有高并发读写性能D.数据存储基于LSM树结构E.依赖HDFS存储数据三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打√或×）1.Hadoop只能运行在Linux系统上。（）2.MapReduce中的Map任务和Reduce任务必须在不同节点上执行。（）3.HDFS中数据块的大小默认是64MB。（）4.YARN可以管理多种计算框架的资源。（）5.Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，主要用于处理结构化数据。（）6.在Hadoop集群中，增加DataNode节点可以提高存储容量，但不会影响读写性能。（）7.MapReduce编程中，Combiner和Reduce函数的功能完全相同。（）8.HBase中的数据可以通过SQL语句进行查询。（）9.Hadoop生态系统中各个组件之间是相互独立的，没有依赖关系。（）10.配置Hadoop集群时，需要确保各个节点的时间同步。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述Hadoop分布式文件系统（HDFS）的读写流程。2.简述MapReduce编程模型中Map和Reduce阶段的主要功能及执行过程。3.说明YARN中资源管理和任务调度的基本原理。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，综合分析并解决问题）1.假设你要处理一个包含大量文本文件的数据集，文件格式为文本，数据内容包含多种类型的信息，例如姓名、年龄、地址等。请设计一个基于Hadoop的MapReduce程序来提取所有年龄大于30岁的人员信息，并将结果输出到一个新的文本文件中。请详细描述Map和Reduce函数的实现逻辑。2.现有一个Hadoop集群，包含多个节点。由于业务发展，数据量不断增加，导致存储容量不足。请提出至少两种解决方案来扩展集群的存储容量，并简要说明每种方案的优缺点。答案：一、单项选择题1.C2.B3.A4.B5.C6.A7.B8.D9.A10.A二、多项选择题1.ABDE2.ABD3.AD4.ABC5.ACDE三、判断题1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.×8.×9.×10.√四、简答题1.HDFS读流程：客户端向NameNode请求读取文件，NameNode返回文件块所在的DataNode列表；客户端根据返回信息从对应的DataNode读取数据块；若读取过程中某个DataNode出现故障，客户端会从其他DataNode重新读取。写流程：客户端向NameNode请求写入文件，NameNode检查文件是否存在及客户端是否有权限写入；客户端根据NameNode的返回信息选择一个DataNode作为写入的起始节点；数据从客户端流向起始DataNode，起始DataNode再将数据块依次传递给其他DataNode进行存储。2.Map阶段主要功能是将输入数据解析成键值对，并对每个键值对进行处理。执行过程：Mapper类的map方法接收输入的键值对，对其进行业务逻辑处理，输出新的键值对。Reduce阶段主要功能是对Map阶段输出的键值对进行聚合和处理。执行过程：Reducer类的reduce方法接收Map阶段输出的相同键的所有值，对这些值进行合并、计算等操作，输出最终结果。3.YARN中资源管理和任务调度的基本原理：ResourceManager负责整个集群的资源管理，接收各个NodeManager上报的资源信息，并根据调度器的策略分配资源给ApplicationMaster；ApplicationMaster向ResourceManager申请资源，并负责管理应用程序在各个容器中运行的任务；NodeManager负责管理本节点的资源，根据ApplicationMaster的请求启动和监控容器。调度器根据不同的调度算法（如FIFO、CapacityScheduler、FairScheduler等）对资源进行分配。五、综合应用题1.Map函数实现逻辑：读取每一行文本数据，解析出姓名、年龄、地址等信息；判断年龄是否大于30岁，如果是，则将该行文本作为键值对输出，键可以设为一个固定值（如“符合条件人员”），值为该行文本。Reduce函数实现