中国联通大数据解决方案工程师面试题库及解析

2026年中国联通大数据解决方案工程师面试题库及解析一、单选题（共10题，每题2分）1.题干：在Hadoop生态系统中，下列哪个组件主要用于实时数据处理？A.HiveB.SparkC.StormD.HBase答案：C解析：Storm是Apache顶级项目，专为实时计算设计，适用于高吞吐量、低延迟的场景。Hive用于SQL查询，Spark支持批处理和流处理，HBase是分布式数据库。2.题干：中国联通用户画像分析中，常用的数据源不包括？A.通话记录（CDR）B.网络日志（ELF）C.社交媒体数据D.电力消耗数据答案：D解析：中国联通用户画像主要依赖通信领域数据，如CDR、ELF和社交媒体数据。电力消耗数据属于第三方数据，非通信领域。3.题干：以下哪种算法不适合用于异常检测？A.神经网络B.线性回归C.K-means聚类D.孤立森林答案：B解析：线性回归用于预测连续值，不适用于异常检测。神经网络、K-means和孤立森林均可用于异常检测。4.题干：中国联通5G网络数据采集时，常用的采集频率是？A.1秒/次B.5分钟/次C.10分钟/次D.1小时/次答案：A解析：5G网络数据具有高实时性，采集频率通常为1秒/次，以确保数据准确性。5.题干：在数据仓库中，下列哪个概念用于描述数据存储的维度？A.列式存储B.星型模型C.簇索引D.分区表答案：B解析：星型模型是数据仓库常用模型，通过事实表和维度表描述数据关系。列式存储、簇索引和分区表是存储优化技术。6.题干：中国联通大数据平台中，哪种技术可用于数据脱敏？A.AES加密B.数据水印C.K-Means聚类D.数据归一化答案：A解析：AES加密用于数据脱敏，保护用户隐私。数据水印用于数据溯源，K-Means用于聚类，数据归一化是预处理技术。7.题干：在Spark中，下列哪个操作属于Shuffle过程？A.map()B.reduceByKey()C.filter()D.mapPartitions()答案：B解析：reduceByKey()需要跨节点数据交换（Shuffle），map()和filter()是单节点操作，mapPartitions()按分区处理数据。8.题干：中国联通大数据平台中，哪种存储格式适合高效查询？A.AvroB.JSONC.ParquetD.XML答案：C解析：Parquet支持列式存储和压缩，适合大数据查询。Avro是二进制格式，JSON和XML结构复杂，查询效率低。9.题干：在数据治理中，哪个流程用于定义数据标准？A.数据血缘分析B.数据质量管理C.数据元管理D.数据脱敏答案：C解析：数据元管理用于定义数据标准，包括数据类型、长度等。数据血缘分析用于追踪数据来源，数据质量管理用于评估数据质量。10.题干：中国联通边缘计算场景中，哪种架构适合低延迟处理？A.云端集中式B.边缘-云协同C.端侧计算D.分布式存储答案：B解析：边缘-云协同架构兼顾低延迟和高可靠性，适合通信行业场景。云端集中式延迟高，端侧计算资源有限，分布式存储与低延迟无关。二、多选题（共5题，每题3分）1.题干：中国联通大数据解决方案中，哪些技术可用于实时风控？A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaD.Elasticsearch答案：A,B解析：Flink和SparkStreaming支持实时流处理，适用于风控场景。Kafka是消息队列，Elasticsearch是搜索引擎。2.题干：在数据预处理阶段，以下哪些方法可用于缺失值处理？A.均值填充B.KNN插补C.删除行D.神经网络预测答案：A,B,C解析：均值填充、KNN插补和删除行是常用方法。神经网络预测计算复杂，不适用于大规模数据。3.题干：中国联通5G网络优化中，哪些指标可用于评估网络性能？A.延迟（Latency）B.吞吐量（Throughput）C.丢包率（PacketLoss）D.基站密度答案：A,B,C解析：延迟、吞吐量和丢包率是网络性能核心指标。基站密度属于网络部署参数，非性能指标。4.题干：在数据可视化工具中，以下哪些支持交互式分析？A.TableauB.PowerBIC.SupersetD.Matplotlib答案：A,B,C解析：Tableau、PowerBI和Superset支持交互式分析。Matplotlib是Python库，适合静态绘图。5.题干：中国联通大数据平台中，哪些组件属于YARN生态？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.HiveServer2D.HDFS答案：A,B解析：ResourceManager和NodeManager是YARN核心组件。HiveServer2和HDFS属于Hadoop生态，非YARN。三、简答题（共5题，每题5分）1.题干：简述中国联通大数据平台中，数据采集的主要挑战及解决方案。答案：-挑战：数据源多样（如CDR、ELF、物联网设备），数据量巨大，实时性要求高。-解决方案：采用分布式采集框架（如Flume+Kafka），支持多源接入，结合增量采集和全量采集优化效率。2.题干：描述中国联通用户画像构建的关键步骤。答案：1.数据采集与清洗；2.特征工程（如行为特征、社交特征）；3.画像模型构建（如聚类、分类）；4.结果可视化与应用（如精准营销、网络优化）。3.题干：解释Hadoop生态中的“数据湖”与“数据仓库”区别。答案：-数据湖：原始数据存储，格式不统一，适合探索性分析；-数据仓库：结构化数据，面向主题，支持业务查询。中国联通通常将两者结合，数据湖存原始数据，数据仓库存分析结果。4.题干：列举中国联通5G网络数据分析中的3个典型场景。答案：1.网络流量预测（优化基站扩容）；2.异常信号检测（提升网络稳定性）；3.用户行为分析（制定差异化套餐）。5.题干：简述数据治理中“数据血缘”的作用。答案：-追踪数据从源头到最终应用的完整路径；-便于问题定位（如数据错误溯源）；-支持合规性审计（如GDPR要求）。四、论述题（共2题，每题10分）1.题干：结合中国联通业务特点，论述大数据解决方案如何助力数字化转型。答案：-精准营销：通过用户画像分析，实现千人千面营销，提升ARPU值；-网络优化：利用5G网络数据分析，智能调整基站参数，降低能耗；-风控管理：实时监测异常交易，减少欺诈损失；-运营决策：基于大数据分析，优化资源分配，提升运营效率。2.题干：在中国联通场景下，如何设计一个可扩展的大数据平台架构？答案：-分层架构：数据采集层（Flume+Kaf