2026年阿里巴大数据分析师面试题集

2026年阿里巴大数据分析师面试题集一、选择题（共5题，每题2分）1.阿里云ECS实例中，以下哪种规格适合高并发、低延迟的互联网应用场景？A.burstable型B.memory型C.compute型D.i3型2.在Hadoop生态中，用于实时数据流处理的组件是？A.HiveB.SparkStreamingC.HBaseD.Flume3.阿里云DataWorks中，以下哪种调度方式适用于动态任务依赖关系？A.立即执行B.定时调度C.依赖调度D.手动触发4.SQL中，以下哪个函数用于计算字符串的长度？A.SUM()B.LENGTH()C.AVG()D.COUNT()5.在数据仓库分层模型中，FactTable通常位于哪一层？A.ODS层B.DWD层C.DWS层D.ADS层二、简答题（共5题，每题4分）1.简述阿里云OSS与HDFS的区别及其适用场景。2.如何使用SparkSQL进行窗口函数计算？举例说明。3.解释DataWorks中“数据同步”任务的核心逻辑及常见问题。4.描述Kafka的Producer和Consumer角色，以及如何保证消息不丢失。5.在数据清洗中，如何处理缺失值和异常值？分别说明方法及优缺点。三、编程题（共3题，每题6分）1.使用Python（Pandas）处理以下业务场景：-有一份用户订单数据（order_id,user_id,amount,order_time），要求按用户分组计算每小时的订单总额，并筛选出订单总额最高的前10名用户。-代码要求包含异常处理（如时间格式错误）。2.使用SQL编写以下查询：-有两张表：orders（order_id,product_id,price,order_date）和products（product_id,category）。-查询每个产品类别的平均订单金额，并按金额降序排列。3.使用Spark（Scala）实现以下逻辑：-读取Kafka实时数据流，统计每分钟出现的词频，并实时输出结果到控制台。-要求使用DataFrameAPI，并设置合适的窗口时长。四、综合分析题（共2题，每题10分）1.某电商平台用户行为日志中包含以下字段：-user_id,event_type（click,add_cart,purchase,refund），event_time,product_id。-要求设计一个数据仓库分层方案，并说明如何计算“加购-购买转化率”（需考虑去重和时序）。2.假设你要优化一个电商推荐系统的数据查询性能，请从以下角度分析：-数据表结构设计（分表分库、索引优化）。-查询语句优化（如使用物化视图、SQL调优技巧）。-系统架构建议（如使用Redis缓存热点数据）。答案与解析一、选择题答案1.B（memory型适合高内存需求场景，如分析类任务）。2.B（SparkStreaming是ApacheSpark的实时处理组件）。3.C（依赖调度支持动态任务链）。4.B（LENGTH()用于字符串长度计算）。5.D（ADS层为应用层，FactTable通常位于DWS层但输出至ADS）。二、简答题解析1.OSSvsHDFS：-OSS（对象存储）适合海量文件存储，跨地域访问快，适合互联网场景；HDFS（分布式文件系统）适合批处理任务，支持高吞吐量，但延迟较高。-场景：OSS用于日志备份、静态资源；HDFS用于离线分析。2.SparkSQL窗口函数示例：sqlSELECTuser_id,order_time,SUM(amount)OVER(PARTITIONBYuser_idORDERBYorder_time)ASrunning_totalFROMorders;-`PARTITIONBY`分组，`ORDERBY`排序，`SUM()`计算累积和。3.DataWorks数据同步逻辑：-核心通过增量字段或全量校验同步数据，支持多种源（如MySQL、Hive）。-常见问题：网络超时、数据冲突、任务依赖失败。4.Kafka角色与消息不丢失：-Producer分Topic分区，Consumer按分区消费；-保证不丢失：Producer开启acks=all，Broker配置replication.factor≥3。5.缺失值与异常值处理：-缺失值：删除、填充（均值/中位数/众数），需分析原因；-异常值：3σ法则剔除，或使用分位数过滤，需结合业务判断。三、编程题参考答案1.Python（Pandas）代码：pythonimportpandasaspdtry:df=pd.read_csv('orders.csv',parse_dates=['order_time'])df['hour']=df['order_time'].dt.floor('H')result=df.groupby(['user_id','hour'])['amount'].sum().reset_index()top10=result.groupby('user_id').sum().nlargest(10,'amount')print(top10)exceptExceptionase:print(f"Error:{e}")2.SQL查询：sqlSELECTcategory,AVG(price)ASavg_order_amountFROMordersoJOINproductspONduct_id=duct_idGROUPBYcategoryORDERBYavg_order_amountDESC;3.Spark（Scala）代码：scalaimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("KafkaWordCount").getOrCreate()vallines=spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","words").load().selectExpr("CAST(valueASSTRING)")valwordCounts=lines.flatMap(_.split("")).groupBy("value",window(time,"1minute")).count()wordCounts.writeStream.outputMode("append").format("console").start().awaitTermination()四、综合分析题解析1.数据仓库分层方案：-ODS层（原始数据层）：存日志，不处理；-DWD层（明细数据层）：清洗、转换，如去除重复用户ID；-DWS层（汇总数据层）：按业务主题聚合，如“加购-购买转化率”计算；-ADS层（应用数据层）：输出报表或推荐场景数据。-转化率计算：sqlSELECTuser_id,COUNT(DISTINCTpurchase)/COUNT(DISTINCTadd_cart)ASconversion_rateFROMeventsWHEREevent_typeIN('add_cart','purchase','refund')GROUPBYuser_idHAVINGREFRESH_INTERVAL('<1