中国电信大数据工程师笔试题库及解析

2026年中国电信大数据工程师笔试题库及解析一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.在Hadoop生态系统中，下列哪个组件主要用于分布式存储海量数据？A.HBaseB.HiveC.HDFSD.YARN答案：C2.以下哪种数据挖掘算法不属于监督学习范畴？A.决策树B.K-MeansC.线性回归D.逻辑回归答案：B3.在Spark中，以下哪个操作属于RDD的转换操作？A.mapPartitionsB.reduceC.persistD.sortBy答案：A4.中国电信常用的分布式数据库有？A.MySQLB.TiDBC.PostgreSQLD.MongoDB答案：B5.以下哪个指标不属于KPI（关键绩效指标）？A.准确率B.转化率C.数据存储量D.流失率答案：C6.大数据的4V特征不包括？A.Volume（体量）B.Velocity（速度）C.Variety（多样性）D.Value（价值）答案：无，4V均属于大数据特征，题目有误7.中国电信在5G网络中，大数据应用主要涉及？A.用户画像分析B.网络流量预测C.呼叫质量评估D.以上都是答案：D8.以下哪种编码方式适用于大数据传输？A.ASCIIB.Base64C.GBKD.UTF-8答案：B9.在数据仓库中，FactTable通常存储？A.维度信息B.业务事实数据C.代理键D.指标计算结果答案：B10.中国电信大数据平台通常使用的分布式计算框架是？A.FlinkB.SparkC.HadoopMapReduceD.Allofabove答案：D二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.以下哪些属于中国电信大数据应用场景？A.增值业务推荐B.网络故障预测C.客户流失分析D.市场营销策划答案：A、B、C、D2.Hadoop生态系统包含哪些核心组件？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARN答案：A、B、C、D3.Spark中常用的数据持久化方式有？A.RDDpersistedB.DataFramecacheC.HDFS存储D.Redis缓存答案：A、B、C、D4.大数据处理中的ETL流程包括？A.Extract（抽取）B.Transform（转换）C.Load（加载）D.Clean（清洗）答案：A、B、C5.中国电信在智慧城市项目中使用大数据技术的主要优势是？A.海量数据处理能力B.低成本优势C.高实时性D.行业经验丰富答案：A、B、D三、判断题（共10题，每题1分，计10分）1.大数据具有5V特征：Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value。（正确）2.HadoopMapReduce适合处理低延迟任务。（错误）3.中国电信5G网络数据采集频率通常为秒级。（正确）4.HiveQL支持实时数据查询。（错误）5.PySpark是Spark的Python接口。（正确）6.数据仓库中的DimensionTable存储业务过程信息。（错误）7.Flink适合处理流式数据。（正确）8.大数据技术可以完全替代传统数据库。（错误）9.中国电信大数据平台通常基于私有云架构。（正确）10.数据挖掘中的聚类算法属于无监督学习。（正确）四、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述HadoopHDFS的特点及其适用场景。答案：HDFS特点：-高容错性：数据块多副本存储-高吞吐量：适合批处理-分块存储：文件分块存储在集群节点适用场景：适合大规模数据存储、离线分析2.描述Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别。答案：-RDD：基础数据结构，不可变，无类型安全-DataFrame：基于RDD封装，有类型安全，支持SQL-DataSet：DataFrame的泛型版本，性能更高3.中国电信大数据平台在5G网络优化中的应用有哪些？答案：-用户流量预测-网络覆盖分析-基站负载均衡-用户体验评估4.简述数据清洗的主要步骤和方法。答案：-缺失值处理：填充、删除-异常值处理：过滤、修正-数据标准化：归一化、标准化-数据去重：去除重复记录5.什么是数据湖？与数据仓库有何区别？答案：-数据湖：原始数据存储，非结构化/半结构化-数据仓库：结构化数据，面向主题区别：数据形态、用途、结构化程度五、综合应用题（共3题，每题10分，计30分）1.某中国电信省公司需要构建5G用户行为分析平台，请简述系统架构设计要点。答案：-数据采集：5G网关数据、APP埋点-数据存储：HDFS+HBase+ClickHouse-数据处理：Spark+Flink实时计算-数据分析：Hive+机器学习平台-数据可视化：Echarts+BI系统2.假设你需要处理中国电信某城市区域的网络流量数据，流量数据每5分钟采集一次，包含小区ID、信号强度、用户数等字段。请设计ETL流程。答案：-Extract：使用Kafka采集原始数据-Transform：1.清洗异常值2.按区域聚合3.计算平均信号强度-Load：存入HBase，支持快速查询3.假设中国电信某增值业务部门需要通过大数据分析提升业务转化率，请设计用户画像和推荐系统方案。答案：-用户画像：1.数据来源：通话记录、上网行为2.分群维度：年龄、区域、消费习惯3.工具：SparkMLlib聚类-推荐系统：1.协同过滤2.基于内容的推荐3.实时推荐引擎：Flink六、编程题（共2题，每题15分，计30分）1.使用PySpark实现以下功能：-读取HDFS上的用户行为日志（CSV格式）-统计每个用户的平均使用时长-按使用时长排序，输出Top10用户pythonPySpark代码示例sc=SparkContext("local","UserUsageAnalysis")spark=SparkSession(sc)df=spark.read.csv("hdfs://path/user_logs.csv",inferSchema=True,header=True)result=df.groupBy("user_id").agg(avg("duration").alias("avg_duration"))top10=result.orderBy(col("avg_duration").desc()).limit(10)top10.show()2.使用HiveQL实现以下查询：-从用户表(user)和订单表(order)中查询-条件：用户年龄>30且订单金额>1000-结果：按订单金额降序排列，显示用户ID、订单ID和金额sqlSELECTu.user_id,o.order_i