大数据工程师面试题及Hadop-Spark平台搭建能力评估参考答案

2026年大数据工程师面试题及HadopSpark平台搭建能力评估参考答案一、单选题（每题2分，共20题）1.在大数据处理中，Hadoop的核心组件是什么？A.MySQLB.HDFSC.KafkaD.Redis答案：B解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的核心组件，用于分布式存储海量数据。2.Spark中，RDD的容错机制基于什么？A.数据冗余B.机器故障自动恢复C.数据压缩D.内存缓存答案：B解析：RDD（ResilientDistributedDataset）通过分区和元数据记录实现容错，当节点故障时自动重新计算丢失的数据。3.以下哪个不是Hadoop生态系统中的组件？A.HiveB.YARNC.ElasticsearchD.HBase答案：C解析：Elasticsearch是搜索平台，不属于Hadoop生态；Hive、YARN、HBase均为Hadoop相关组件。4.SparkSQL中，用于优化查询执行的核心机制是什么？A.懒加载B.数据分桶C.内存管理D.数据压缩答案：A解析：SparkSQL采用懒加载机制，优化器在执行前生成执行计划，避免不必要的计算。5.Hadoop集群中，NameNode的主要职责是什么？A.数据存储B.元数据管理C.任务调度D.数据备份答案：B解析：NameNode负责管理HDFS的元数据（如文件目录、块位置等），是HDFS的“大脑”。6.Spark中，DataFrame比RDD的优势是什么？A.性能更高B.内存占用更小C.支持SQL查询D.容错性更强答案：C解析：DataFrame基于RDD，但提供API兼容SQL，便于数据分析师使用。7.HadoopYARN的架构分为哪几层？A.单一节点B.应用管理层、资源管理层C.数据存储层、计算层D.网络层、安全层答案：B解析：YARN分为ResourceManager（RM）和NodeManager（NM），分别负责应用管理和资源分配。8.在Hadoop中，MapReduce的输入格式有哪些？A.JSON、XMLB.TextFile、SequenceFileC.Avro、ParquetD.CSV、XML答案：B解析：MapReduce原生支持TextFile（行式文件）和SequenceFile（二进制文件）。9.Spark中，RDD的持久化方式不包括以下哪项？A.MemoryOnlyB.MemoryAndDiskC.DiskOnlyD.OffHeap答案：D解析：RDD持久化支持MemoryOnly、MemoryAndDisk、DiskOnly，但无OffHeap选项。10.Hadoop集群中，DataNode的主要职责是什么？A.管理元数据B.存储数据块C.调度任务D.监控集群状态答案：B解析：DataNode负责存储HDFS的数据块，并定期向NameNode汇报状态。二、多选题（每题3分，共10题）11.Spark中，以下哪些是RDD的转换操作？A.mapB.reduceByKeyC.sortByD.collect答案：A、C解析：map和sortBy是转换操作（懒执行）；reduceByKey和collect是动作操作（触发计算）。12.Hadoop生态中，哪些组件可用于实时数据处理？A.StormB.FlinkC.HBaseD.SparkStreaming答案：B、D解析：Flink和SparkStreaming是实时处理框架；Storm虽实时但已逐渐被取代；HBase是存储组件。13.HDFS的命名空间特性包括哪些？A.单一命名空间B.文件系统分层C.快照功能D.数据压缩答案：A、B、C解析：HDFS支持单一命名空间、分层目录和快照，但数据压缩需额外配置。14.SparkSQL中，以下哪些是常用函数？A.countB.joinC.groupByD.window答案：A、B、C、D解析：SparkSQL支持所有选项，均为常用聚合或连接操作。15.Hadoop集群中，YARN的资源调度策略有哪些？A.FIFOB.FairSchedulerC.CapacitySchedulerD.DRF答案：B、C、D解析：YARN支持Fair、Capacity、DRF调度；FIFO是MapReduce默认调度。16.HBase的特点包括哪些？A.列式存储B.可扩展性C.实时读写D.SQL支持答案：A、B、C解析：HBase是列式数据库，支持高并发读写和水平扩展，无内置SQL支持（需JDBC）。17.Spark中，以下哪些是动作操作？A.countB.saveAsTextFileC.firstD.map答案：A、B、C解析：count、saveAsTextFile、first触发计算；map是转换操作。18.Hadoop中，以下哪些是数据序列化框架？A.AvroB.ProtobufC.JSOND.Thrift答案：A、B、D解析：Avro、Protobuf、Thrift是序列化框架；JSON是文本格式。19.Hadoop集群中，高可用（HA）配置涉及哪些组件？A.SecondaryNameNodeB.Active/StandbyNameNodeC.DataNodeD.ResourceManager答案：B、D解析：HA涉及NameNode和ResourceManager的冗余；SecondaryNameNode是旧版备份机制。20.SparkStreaming的应用场景包括哪些？A.实时日志分析B.金融市场交易C.用户行为追踪D.批量数据处理答案：A、B、C解析：SparkStreaming适用于实时场景；D属于传统批处理范畴。三、简答题（每题5分，共5题）21.简述HadoopHDFS的写入流程。答案：1.Client向NameNode请求写入文件元数据（目录、块位置）。2.NameNode分配写入ID，并告知Client写入哪些DataNode。3.Client将数据块分片写入指定的DataNode（副本机制）。4.DataNode写入成功后向NameNode汇报，NameNode更新元数据。22.Spark中，Shuffle操作有什么特点？答案：-依赖网络传输大量数据，性能瓶颈明显。-可能触发磁盘写入，影响效率。-支持自定义分区策略优化。-Spark3.0后引入Tungsten优化部分Shuffle。23.HBase如何实现高并发读写？答案：-列式存储，只访问需用的列族。-行级锁，支持并发读写同一行。-RegionServer水平扩展，分片数据。-MemStore缓存热点数据。24.SparkSQL中，如何优化查询性能？答案：-使用DataFrame/Dataset替代RDD。-开启Catalyst优化器（默认）。-调整Spark.sql.shuffle.partitions参数。-为频繁查询创建索引（如HBase）。25.HadoopYARN与Mesos的主要区别是什么？答案：-YARN源自Hadoop，资源调度更适配HDFS。-Mesos更通用，支持多框架共享资源。-YARN轻量级，Mesos复杂度更高。-YARN适合Hadoop生态，Mesos适合异构环境。四、实践题（15分）题目：设计一个Hadoop集群搭建方案，要求：1.说明硬件配置（3台机器）。2.列出关键配置步骤（HDFS、YARN、Spark）。3.说明高可用配置。参考答案：1.硬件配置（3台服务器，Master/Worker模式）：-CPU：8核，内存32GB，HDD2TB（RAID1），网卡1Gbps。-操作系统：CentOS7.9。2.关键配置步骤：-HDFS：-安装Hadoop-3.3.4，修改`hdfs-site.xml`设置`dfs.replication=3`。-启动NameNode和DataNode，格式化NameNode。-YARN：-修改`yarn-site.xml`配置ResourceManager和NodeManager资源限制。-启动ResourceManager和NodeManager。-Spark：-配置`spark-env.sh`设置Hadoop路径，修改`spark-submit`指向。-启动SparkMaster和Worker。3.高可用配置：-HDFS：配置Active/StandbyNameNode（使用QuorumJournalManager）。-YARN：配置Active/StandbyResourceManager（ZooKeeper协调）。-数据备份：定期备份NameNode元数据到另一集群。五、综合题（20分）题目：某电商公司需要处理每日用户行为日志（10GB，CSV格式），要求：1.设计数据处理流程（Hadoop+Spark）。2.优化至少3个性能瓶颈点。3.说明如何实现实时监控。参考答案：1.数据处理流程：-批处理（Hadoop）：-使用HDFS存储日志，MapReduce清洗数据（去除无效行）。-实时处理（SparkStreaming）：-SparkStreaming读取Kafka中的日志，窗口聚合统计PV/UV。-分析（SparkSQL）：-将清洗后的数据存入Hive，用SparkSQL关联商品表分析用户画像。2.性能优化点：-Shuffle优化：-设置`spark.sql.shuffle.partitions=200`