大数据架构师面试核心考点及备考指南含答案

2026年大数据架构师面试核心考点及备考指南含答案一、单选题（共10题，每题2分）1.在大数据架构中，Hadoop生态系统中，哪个组件主要用于分布式存储海量数据？A.YARNB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper2.以下哪种技术最适合实时大数据处理？A.SparkB.HadoopMapReduceC.FlinkD.Elasticsearch3.分布式数据库NoSQL中，Redis的主要应用场景是？A.分布式事务管理B.高性能缓存C.图数据库D.列式存储4.大数据架构中，数据湖与数据仓库的主要区别在于？A.数据湖存储结构化数据，数据仓库存储非结构化数据B.数据湖支持实时查询，数据仓库不支持C.数据湖面向历史数据，数据仓库面向实时数据D.数据湖无模式设计，数据仓库有严格模式5.在云原生大数据架构中，Kubernetes主要用于？A.数据采集B.分布式资源调度C.数据可视化D.数据加密6.大数据安全中，数据脱敏的主要目的是？A.提高查询效率B.保护敏感信息C.增加数据冗余D.减少存储空间7.以下哪种算法适用于推荐系统中的协同过滤？A.决策树B.K-Means聚类C.协同过滤D.波士顿回归8.在大数据架构中，微服务架构与分布式架构的主要区别是？A.微服务架构更注重数据一致性B.微服务架构更适合事务处理C.微服务架构以业务能力边界划分服务D.微服务架构依赖更少中心化组件9.大数据监控中，Prometheus主要用于？A.数据存储B.实时监控与告警C.数据清洗D.数据同步10.以下哪种技术适用于大数据ETL流程中的数据清洗？A.MapReduceB.ApacheNiFiC.KafkaD.SparkStreaming二、多选题（共5题，每题3分）1.大数据架构中，以下哪些属于Hadoop生态系统组件？A.YARNB.HBaseC.KafkaD.HiveE.Storm2.分布式数据库NoSQL中，以下哪些属于常见的NoSQL数据库？A.MongoDBB.CassandraC.PostgreSQLD.RedisE.HBase3.大数据安全中，以下哪些措施属于数据加密方式？A.对称加密B.非对称加密C.数据脱敏D.哈希加密E.数字签名4.云原生大数据架构中，以下哪些组件属于Kubernetes生态？A.HelmB.PrometheusC.KafkaD.EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）E.TensorFlow5.大数据架构中，以下哪些场景适合使用Spark？A.实时流处理B.机器学习C.交互式查询D.批量数据处理E.图计算三、简答题（共5题，每题5分）1.简述HDFS的NameNode和DataNode的功能。2.解释大数据架构中，“数据湖”与“数据仓库”的区别。3.描述大数据架构中，如何实现数据脱敏？4.解释Kubernetes在大数据架构中的核心作用。5.简述Spark的内存管理机制。四、论述题（共2题，每题10分）1.结合实际场景，论述大数据架构中如何设计高可用的分布式系统。2.分析大数据架构中，如何平衡数据安全与数据共享的关系。五、案例分析题（共2题，每题10分）1.某电商平台需要构建实时用户行为分析系统，请设计一个大数据架构方案，并说明关键组件的选择理由。2.某金融机构需要构建分布式数据库系统，存储海量交易数据，请设计一个架构方案，并说明如何保证数据一致性和高可用性。答案及解析一、单选题答案1.C（HDFS是Hadoop的核心组件，用于分布式存储海量数据。）2.C（Flink是流处理框架，适合实时大数据处理。）3.B（Redis是高性能缓存，常用于会话存储、计数器等。）4.D（数据湖无模式设计，数据仓库有严格模式。）5.B（Kubernetes是容器编排工具，主要用于分布式资源调度。）6.B（数据脱敏目的是保护敏感信息，防止泄露。）7.C（协同过滤是推荐系统常用算法。）8.C（微服务架构以业务能力边界划分服务，更灵活。）9.B（Prometheus是监控工具，用于实时监控与告警。）10.B（ApacheNiFi适合数据ETL流程中的数据清洗。）二、多选题答案1.A、B、D（YARN、HBase、Hive属于Hadoop生态。）2.A、B、D、E（MongoDB、Cassandra、Redis、HBase是NoSQL数据库。）3.A、B、D、E（对称加密、非对称加密、哈希加密、数字签名是数据加密方式。）4.A、B、D（Helm、Prometheus、EFK属于Kubernetes生态。）5.B、C、D、E（Spark支持机器学习、交互式查询、批量处理、图计算。）三、简答题答案1.HDFS的NameNode和DataNode功能-NameNode：管理HDFS文件系统的元数据（如目录结构、文件块位置），是HDFS的主节点。-DataNode：负责存储实际数据块，并定期向NameNode汇报存储状态。2.数据湖与数据仓库的区别-数据湖：无模式设计，存储原始数据（结构化、半结构化、非结构化），适合探索性分析。-数据仓库：有模式设计，存储处理后的数据，适合业务分析。3.数据脱敏方法-遮蔽法：将敏感字段（如身份证号）部分字符替换为“”。-加密法：对敏感数据加密存储。-泛化法：将数据聚合（如年龄改为“20-30岁”）。4.Kubernetes在大数据架构中的作用-资源调度：自动分配计算资源，提高资源利用率。-服务发现：动态管理服务间通信。-高可用：通过副本集保证服务不中断。5.Spark的内存管理机制-RDD缓存：将频繁访问的数据块缓存到内存。-内存分片：将数据分片存储，避免内存碎片。-垃圾回收：自动回收无用数据。四、论述题答案1.高可用分布式系统设计-冗余设计：关键组件（如NameNode、数据库）部署多副本。-负载均衡：使用负载均衡器分散请求。-故障切换：自动检测故障并切换到备用节点。-数据一致性：使用分布式锁或事务。2.数据安全与共享的平衡-访问控制：基于RBAC（角色权限管理）限制访问。-数据加密：存储和传输加密敏感数据。-脱敏共享：对共享数据脱敏处理。-审计日志：记录所有数据访问操作。五、案例分析题答案1.实时用户行为分析系统设计-数据采集：使用Kafka收集用户行为日志。-实时处理：使用Flink或SparkStreaming进行实时计算。-存储：将结果存入Redis（缓存）或HBase（海量数据）。-分析：使用SparkMLlib进行用户