2026年数据工程师岗位面经与考核标准

2026年数据工程师岗位面经与考核标准一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）1.在构建数据湖时，以下哪种存储格式最适合存储半结构化和非结构化数据？A.ParquetB.AvroC.ORCD.JSON2.以下哪种技术最适合用于实时数据流处理？A.SparkBatchB.FlinkC.HiveD.HBase3.在数据ETL过程中，以下哪个工具最适合用于数据清洗和转换？A.SqoopB.FlumeC.KafkaD.ApacheNiFi4.以下哪种数据库最适合用于高并发写入场景？A.MySQLB.PostgreSQLC.MongoDBD.Redis5.在数据仓库设计中，以下哪种模型最适合用于星型模型？A.SnowflakeB.GalaxyC.KimballD.DataVault6.以下哪种技术最适合用于数据质量监控？A.ApacheGriffinB.ApacheAtlasC.ApacheSqoopD.ApacheKafka7.在数据湖仓一体架构中，以下哪种技术最适合用于数据湖和关系型数据库的协同？A.DeltaLakeB.IcebergC.ApacheHudiD.ApacheFlink8.以下哪种技术最适合用于数据脱敏和隐私保护？A.ApacheRangerB.ApacheKyroC.ApacheAtlasD.ApacheFlink9.在数据治理中，以下哪种工具最适合用于元数据管理？A.ApacheAtlasB.ApacheAmbariC.ApacheHadoopD.ApacheSpark10.在数据集成过程中，以下哪种工具最适合用于批量数据迁移？A.ApacheSqoopB.ApacheFlumeC.ApacheKafkaD.ApacheNiFi二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）1.在数据仓库设计中，星型模型的优点包括哪些？A.数据冗余少B.查询效率高C.易于扩展D.数据一致性差2.在数据湖架构中，以下哪些技术适合用于数据湖的管理？A.DeltaLakeB.IcebergC.ApacheHudiD.ApacheAvro3.在实时数据处理中，以下哪些技术适合用于流式计算？A.ApacheFlinkB.ApacheSparkStreamingC.ApacheStormD.ApacheKafkaStreams4.在数据治理中，以下哪些工具适合用于数据血缘追踪？A.ApacheAtlasB.ApacheAmbariC.ApacheGriffinD.ApacheKyro5.在数据集成过程中，以下哪些工具适合用于数据同步？A.ApacheSqoopB.ApacheFlumeC.ApacheKafkaD.ApacheNiFi三、简答题（共5题，每题5分，总计25分）1.简述数据湖和数据仓库的区别。2.简述数据湖仓一体的优势。3.简述数据ETL过程中数据清洗的步骤。4.简述实时数据处理与批处理数据处理的区别。5.简述数据治理的重要性。四、论述题（共2题，每题10分，总计20分）1.结合实际场景，论述如何设计一个高效的数据湖架构。2.结合实际场景，论述如何实现数据湖仓一体的数据治理方案。五、编程题（共2题，每题10分，总计20分）1.使用Python编写一个数据清洗脚本，实现以下功能：-读取CSV文件-清洗空值-转换日期格式-保存清洗后的数据到新的CSV文件2.使用SQL编写一个查询语句，实现以下功能：-从星型模型的数据仓库中查询销售数据-按时间、地区和产品类别分组统计销售额-筛选出销售额超过10000的记录答案与解析一、单选题1.D.JSON解析：JSON格式适合存储半结构化和非结构化数据，灵活且易于解析。2.B.Flink解析：Flink适合实时数据流处理，支持高吞吐量和低延迟。3.D.ApacheNiFi解析：ApacheNiFi适合数据清洗和转换，操作简单且灵活。4.C.MongoDB解析：MongoDB适合高并发写入场景，支持分布式架构。5.C.Kimball解析：Kimball模型适合星型模型，简化数据仓库设计。6.A.ApacheGriffin解析：ApacheGriffin专门用于数据质量监控，支持多种数据源。7.A.DeltaLake解析：DeltaLake支持数据湖和关系型数据库的协同，支持ACID事务。8.A.ApacheRanger解析：ApacheRanger支持数据脱敏和隐私保护，支持细粒度权限控制。9.A.ApacheAtlas解析：ApacheAtlas支持元数据管理，支持数据血缘追踪。10.A.ApacheSqoop解析：ApacheSqoop适合批量数据迁移，支持多种数据源。二、多选题1.A,B,C解析：星型模型的优点包括数据冗余少、查询效率高、易于扩展。2.A,B,C解析：DeltaLake、Iceberg和ApacheHudi适合数据湖管理，支持ACID事务。3.A,B,C,D解析：以上技术均适合实时数据处理，支持流式计算。4.A,C解析：ApacheAtlas和ApacheGriffin适合数据血缘追踪。5.A,B,C,D解析：以上工具均适合数据同步，支持多种数据源。三、简答题1.简述数据湖和数据仓库的区别。数据湖存储原始数据，不做结构化处理；数据仓库则对数据进行结构化处理，支持复杂查询。2.简述数据湖仓一体的优势。数据湖仓一体支持原始数据和结构化数据的统一管理，简化数据治理，提高数据利用率。3.简述数据ETL过程中数据清洗的步骤。数据清洗包括去除空值、处理异常值、转换格式、去除重复数据等步骤。4.简述实时数据处理与批处理数据处理的区别。实时数据处理支持低延迟，适合实时监控；批处理数据处理支持大规模数据处理，适合离线分析。5.简述数据治理的重要性。数据治理确保数据质量、安全性和合规性，提高数据利用率。四、论述题1.结合实际场景，论述如何设计一个高效的数据湖架构。高效的数据湖架构应包括以下要素：-使用分布式存储（如HDFS）；-支持ACID事务（如DeltaLake）；-支持数据质量管理（如ApacheGriffin）；-支持元数据管理（如ApacheAtlas）；-支持实时数据处理（如Flink）。2.结合实际场景，论述如何实现数据湖仓一体的数据治理方案。数据湖仓一体的数据治理方案应包括以下要素：-统一数据标准（如元数据管理）；-数据质量管理（如ApacheGriffin）；-数据血缘追踪（如ApacheAtlas）；-数据安全（如ApacheRanger）；-数据同步（如ApacheSqoop）。五、编程题1.使用Python编写一个数据清洗脚本，实现以下功能：pythonimportpandasaspd读取CSV文件data=pd.read_csv('input.csv')清洗空值data.dropna(inplace=True)转换日期格式data['date']=pd.to_datetime(data['date'])保存清洗后的数据到新的CSV文件data.to_csv('output.csv',index=False)2.使用SQL编写一个查询语句，实