云Spark SQL工程师考试试卷与答案

云SparkSQL工程师考试试卷与答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.SparkSQL中用于读取JSON文件的函数是（）A.read.jsonB.json.readC.load.jsonD.read.load2.以下哪种数据格式不是SparkSQL支持的（）A.CSVB.XMLC.ParquetD.JSON3.在SparkSQL中，DataFrame的列名可以通过（）获取。A.columnsB.colNamesC.getColumnsD.names4.对DataFrame进行分组聚合操作，使用的函数是（）A.groupByB.aggregateByC.groupD.collect5.SparkSQL中创建临时视图的方法是（）A.createViewB.createTempViewC.makeViewD.tempView6.以下哪个是SparkSQL的执行引擎（）A.HiveB.TezC.CatalystD.MapReduce7.从DataFrame中选择指定列的操作是（）A.selectB.chooseC.pickD.extract8.在SparkSQL中，对字符串列进行正则表达式匹配的函数是（）A.regexp_extractB.match_regexC.extract_regexD.regex_match9.对DataFrame进行排序操作，使用的函数是（）A.sortByB.orderByC.arrangeD.sorted10.SparkSQL中用于连接两个DataFrame的操作是（）A.joinB.connectC.unionD.merge二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是SparkSQL的特点（）A.支持多种数据格式B.分布式计算C.高效执行D.仅支持结构化数据2.以下哪些函数可以用于处理DataFrame中的日期数据（）A.date_formatB.current_dateC.datediffD.year3.下列哪些是SparkSQL支持的数据来源（）A.Hive表B.本地文件系统C.HBaseD.MongoDB4.对DataFrame进行过滤操作，可以使用的方法有（）A.filterB.whereC.selectD.when5.在SparkSQL中，以下哪些是DataFrame的转换操作（）A.mapB.flatMapC.groupByD.count6.以下哪些是SparkSQL中处理字符串的函数（）A.upperB.lowerC.trimD.substring7.关于SparkSQL中的广播变量，正确的是（）A.可提高性能B.所有节点都有副本C.只读D.可动态修改8.以下哪些属于SparkSQL的执行计划优化策略（）A.谓词下推B.列裁剪C.广播连接D.数据倾斜处理9.可以用来创建SparkSession的方法有（）A.SparkSession.builderB.SparkSession.getOrCreateC.newSparkSessionD.SparkSession.builder.appName10.以下哪些函数可以用于聚合操作（）A.sumB.avgC.maxD.min三、判断题（每题2分，共20分）1.SparkSQL只能处理结构化数据。（）2.DataFrame的列名一旦确定，不能修改。（）3.SparkSQL中对DataFrame进行过滤操作后，行数一定会减少。（）4.广播变量可以在任务执行过程中被修改。（）5.在SparkSQL中，JSON格式数据不能直接读取为DataFrame。（）6.聚合函数只能在groupBy操作后使用。（）7.SparkSQL执行计划不能手动干预优化。（）8.可以使用union操作将两个结构不同的DataFrame合并。（）9.对DataFrame进行排序操作不会改变原DataFrame。（）10.SparkSQL中，临时视图的生命周期与SparkSession相同。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述SparkSQL中DataFrame和RDD的主要区别。答案：DataFrame是带有schema的分布式数据集，数据按列存储，便于数据分析。RDD是弹性分布式数据集，是无schema的，以对象形式存储，更底层灵活。DataFrame性能更高，在SQL操作上更便捷，RDD适合复杂算法处理。2.如何在SparkSQL中读取一个CSV文件并创建DataFrame？答案：使用SparkSession的read方法，指定格式为“csv”，例如：```scalavalspark=SparkSession.builder.appName("CSVRead").getOrCreate()valdf=spark.read.format("csv").option("header","true").load("path/to/csv/file")```3.说明SparkSQL中谓词下推的作用。答案：谓词下推是将过滤条件尽可能下推到数据源读取阶段。作用是减少数据传输和计算量，提高查询性能。比如读取大文件时，在数据源端就过滤掉不需要的数据，再传输到计算节点，减轻计算压力。4.讲述在SparkSQL中如何对DataFrame进行分组并计算每组的平均值。答案：使用groupBy方法按指定列分组，然后用avg聚合函数计算平均值。例如：```scalaimportorg.apache.spark.sql.functions._valdf=spark.read.csv("data.csv")df.groupBy("columnName").agg(avg("numericColumn"))```五、讨论题（每题5分，共20分）1.讨论SparkSQL在处理大规模数据时的性能优化策略。答案：可采用广播变量减少数据传输；合理使用分区，提升并行度；利用谓词下推和列裁剪减少数据量；优化连接操作，如广播小表；处理数据倾斜，通过加盐等方式均匀分布数据，以此提升整体性能。2.阐述SparkSQL与传统关系型数据库在处理数据上的差异。答案：SparkSQL基于分布式架构，处理大规模数据能力强，数据存储分散在多节点，计算并行化。传统关系型数据库多为集中式，处理大规模数据性能受限。SparkSQL注重数据处理速度和扩展性，传统数据库更强调数据一致性和事务处理。3.探讨SparkSQL在实时数据分析场景中的应用优势和挑战。答案：优势在于分布式计算框架，能快速处理大量数据，且支持流数据处理。可与其他大数据组件集成。挑战是实时性要求高，对数据传输、处理延迟敏感；集群资源管理复杂，需保障稳定性，且处理复杂业务逻辑时开发难度增加。4.分析在SparkSQL中使用UDF（用户定义函数）的场景和注意事项。答案：场景如对特定业务逻辑处理，现有函数无法满足时。注意事项：UDF定义需遵循SparkSQL语法；避免复杂逻辑降低性能；注意函数返回值类型与DataFrame列类型匹配；在集群环境中要确保UD