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文档简介

2025校招:数据开发题库及答案

一、单项选择题(每题2分,共10题)1.以下哪种数据库属于关系型数据库?A.MongoDBB.MySQLC.RedisD.Cassandra2.数据仓库的英文缩写是?A.OLTPB.OLAPC.DWD.ETL3.Hadoop中负责资源调度的组件是?A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase4.SQL中用于查询数据的关键字是?A.INSERTB.UPDATEC.DELETED.SELECT5.以下哪种数据格式适合存储半结构化数据?A.CSVB.JSONC.TXTD.XML6.Spark中RDD的操作分为?A.转换和行动B.读取和写入C.过滤和聚合D.排序和分组7.Kafka是一个?A.消息队列B.数据库C.数据仓库D.分布式文件系统8.数据挖掘中常用的关联规则算法是?A.K-MeansB.AprioriC.DBSCAND.PCA9.以下哪个不是数据清洗的方法?A.去重B.归一化C.填充缺失值D.数据抽样10.数据可视化工具Tableau主要用于?A.数据存储B.数据处理C.数据分析D.数据展示二、多项选择题(每题2分,共10题)1.常见的数据存储方式有?A.关系型数据库B.非关系型数据库C.分布式文件系统D.内存数据库2.ETL过程包括?A.抽取B.转换C.加载D.分析3.Hive支持的文件格式有?A.TextFileB.ORCC.ParquetD.Avro4.以下属于Spark生态系统的组件有?A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.SparkMLlib5.数据挖掘的主要任务包括?A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.异常检测6.数据库的事务特性包括?A.原子性B.一致性C.隔离性D.持久性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.高可用性8.数据清洗的主要任务有?A.处理缺失值B.去除重复数据C.处理异常值D.统一数据格式9.常见的数据可视化图表类型有?A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图10.大数据技术栈包括?A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm三、判断题(每题2分,共10题)1.关系型数据库适合存储非结构化数据。()2.数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。()3.HDFS是Hadoop的分布式文件系统。()4.SQL中UPDATE语句用于删除数据。()5.JSON是一种适合存储结构化数据的格式。()6.Spark是基于内存计算的大数据处理框架。()7.Kafka只能用于消息的生产,不能用于消费。()8.数据挖掘就是从大量数据中发现有价值信息的过程。()9.数据清洗不包括对数据进行标准化处理。()10.数据可视化可以帮助用户更直观地理解数据。()四、简答题(每题5分,共4题)1.简述ETL的概念和作用。ETL即抽取、转换、加载。作用是将分散、异构数据源中的数据抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,为数据分析和挖掘提供高质量数据。2.什么是Hadoop生态系统?Hadoop生态系统是一系列大数据处理相关的开源软件集合。包含HDFS存储数据,YARN进行资源调度,MapReduce用于分布式计算,还有Hive、HBase等组件,可满足不同的数据处理需求。3.简述数据挖掘的主要步骤。主要步骤有数据准备,收集和预处理数据;数据探索,了解数据特征;模型选择与构建,选合适算法建模;模型评估,检验模型效果;知识表示与应用,将挖掘结果应用到实际。4.数据可视化的意义是什么?数据可视化能将复杂数据以直观图表展示,便于用户快速理解数据特征、趋势和关系,发现数据中的规律和问题,辅助决策制定,提高数据分析效率和效果。五、讨论题(每题5分,共4题)1.讨论数据开发中数据质量的重要性。数据质量影响决策准确性,高质量数据能保证分析结果可靠,为业务提供正确导向。低质量数据会导致错误决策,浪费资源。还影响系统性能和数据共享,所以要重视数据质量。2.谈谈Spark相比于HadoopMapReduce的优势。Spark基于内存计算,速度更快,适合迭代计算和实时处理。有丰富API,支持多种语言,编程更灵活。提供了更高级的抽象,如RDD、DataFrame等,开发效率高。3.如何选择合适的数据存储方式?要考虑数据类型,结构化数据可选关系型数据库,非结构化数据用非关系型数据库。还要考虑数据规模、读写性能要求、成本等因素,结合业务场景和未来发展需求综合选择。4.讨论数据可视化工具的选择要点。要点包括功能是否满足需求,如支持的图表类型、数据连接方式等。易用性,是否容易上手。性能,处理大数据的速度。成本,包括软件购买和维护费用,以及社区支持和更新情况。答案一、单项选择题1.B2.C3.C4.D5.B6.A7.A8.B9.D10.D二、多项选择题

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