2026年云数据工程师面试题及AWS-Azure云服务含答案

2026年云数据工程师面试题及AWSAzure云服务含答案一、单选题（共10题，每题2分）1.在AWS中，用于实时流式处理大数据的服务的正确组合是？A.Redshift+KinesisB.EMR+SQSC.Flink+LambdaD.Glue+S32.Azure中，哪个服务主要用于数据仓库工作负载？A.CosmosDBB.AzureSynapseAnalyticsC.HDInsightD.DataFactory3.当需要在AWS上实现跨区域数据同步时，以下哪个服务最为合适？A.S3Cross-RegionReplicationB.DynamoDBGlobalTablesC.GlacierDeepArchiveD.CloudFrontDistribution4.在Azure中，用于数据湖存储的文件格式通常是？A.ParquetB.ORCC.AvroD.Alloftheabove5.AWS中，哪种数据湖架构模式被推荐用于处理大规模数据集？A.Single-nodeHadoopclusterB.EMRonEC2C.S3+Glue+RedshiftD.EMRStreaming6.Azure中，用于数据集成和ETL处理的云服务是？A.DataFactoryB.LogicAppsC.FunctionAppD.AnalysisServices7.在AWS中，用于数据转换和ETL任务的Kubernetes服务是？A.EMRB.FargateC.StepFunctionsD.DataPipeline8.Azure中，哪个服务提供完全托管的实时数据仓库？A.SQLDatabaseB.AzureSynapseAnalyticsC.CosmosDBD.DataLakeStorage9.AWS中，哪种存储类型最适合归档不经常访问的备份数据？A.EBSB.S3StandardC.GlacierD.EFS10.Azure中，用于数据质量管理的数据服务是？A.DataFactoryB.DataQualityServicesC.AzureSynapseD.LogicApps二、多选题（共5题，每题3分）1.在AWS中，以下哪些服务可用于数据湖架构？A.S3B.GlueC.RedshiftD.EMRE.Kinesis2.Azure中，以下哪些服务可用于实时数据处理？A.AzureStreamAnalyticsB.EventHubC.DataFactoryD.LogicAppsE.FunctionApp3.在AWS中，以下哪些服务可用于数据仓库？A.RedshiftB.BigQueryC.SnowflakeD.EMRE.Glue4.Azure中，以下哪些服务可用于数据集成？A.DataFactoryB.LogicAppsC.EventGridD.PowerAutomateE.AnalysisServices5.在AWS中，以下哪些服务可用于机器学习数据准备？A.SageMakerB.GlueC.EMRD.KinesisE.AugmentedAI三、判断题（共10题，每题1分）1.AWS的Redshift和Azure的SynapseAnalytics都是完全托管的数据仓库服务。（正确）2.Azure的DataLakeStorage和AWS的S3都是对象存储服务。（正确）3.AWS的EMR和Azure的HDInsight都是托管的Hadoop服务。（正确）4.AWS的Glue和Azure的DataFactory都是ETL服务。（正确）5.AWS的Kinesis和Azure的事件中心都是流处理服务。（正确）6.AWS的RedshiftSpectrum和Azure的SynapseAnalytics都支持直接查询数据湖中的数据。（正确）7.AWS的S3Glacier和Azure的ArchiveStorage都是归档存储解决方案。（正确）8.AWS的StepFunctions和Azure的逻辑应用都是工作流编排服务。（正确）9.AWS的Glue和Azure的DataFactory都支持实时数据处理。（错误）10.AWS的Rekognition和Azure的ComputerVision都是图像识别服务。（正确）四、简答题（共5题，每题5分）1.请简述AWS和Azure中数据湖架构的主要区别。2.请简述AWS和Azure中数据仓库架构的主要区别。3.请简述AWSGlue和AzureDataFactory的主要功能和工作原理。4.请简述AWSKinesis和AzureEventHub的主要功能和工作原理。5.请简述AWSRedshiftSpectrum和AzureSynapseAnalytics的集成优势。五、论述题（共2题，每题10分）1.请详细说明在AWS上设计大规模数据湖架构时应考虑的关键因素。2.请详细说明在Azure上设计高可用性数据仓库架构时应考虑的关键因素。答案及解析一、单选题答案及解析1.D.Flink+Lambda解析：Flink是一个强大的流处理框架，Lambda适合处理小规模事件。选项A、B、C中的组合不完全适用于实时流式处理。2.B.AzureSynapseAnalytics解析：AzureSynapseAnalytics是Azure的混合分析服务，专为数据仓库和数据分析工作负载设计。3.B.DynamoDBGlobalTables解析：DynamoDBGlobalTables提供跨多个AWS区域的数据同步，最适合跨区域数据同步需求。4.D.Alloftheabove解析：Azure支持多种数据湖文件格式，包括Parquet、ORC和Avro。5.C.S3+Glue+Redshift解析：这是AWS推荐的现代数据湖架构，充分利用了S3的存储、Glue的ETL和Redshift的数据仓库功能。6.A.DataFactory解析：AzureDataFactory是专为数据集成和ETL设计的云服务。7.A.EMR解析：EMR是AWS的托管Hadoop服务，支持数据转换和ETL任务。8.B.AzureSynapseAnalytics解析：AzureSynapseAnalytics是Azure的实时数据仓库服务。9.C.Glacier解析：Glacier是AWS的归档存储服务，适合存储不经常访问的备份数据。10.B.DataQualityServices解析：AzureDataQualityServices是专门用于数据质量管理的服务。二、多选题答案及解析1.A.S3,B.Glue,D.EMR解析：S3是对象存储，Glue是ETL服务，EMR是大数据处理框架，这些都是AWS数据湖的关键组件。选项C是数据仓库服务。2.A.AzureStreamAnalytics,B.EventHub解析：AzureStreamAnalytics和EventHub是Azure的实时数据处理服务。其他选项主要用于批量数据处理或工作流。3.A.Redshift,D.EMR解析：Redshift是AWS的数据仓库服务，EMR可用于数据仓库工作负载。其他选项是竞争对手或非数据仓库服务。4.A.DataFactory,B.LogicApps解析：DataFactory和LogicApps是Azure的数据集成服务。其他选项不是主要的数据集成服务。5.A.SageMaker,B.Glue解析：SageMaker和Glue可用于机器学习数据准备。其他选项主要用于流处理或分析。三、判断题答案及解析1.正确解析：Redshift和SynapseAnalytics都是领先的数据仓库服务提供商。2.正确解析：S3和DataLakeStorage都是对象存储服务，提供高可用性和可扩展性。3.正确解析：EMR和HDInsight都是托管的Hadoop服务，支持大数据处理。4.正确解析：Glue和DataFactory都提供ETL功能，帮助数据准备和转换。5.正确解析：Kinesis和EventHub都支持实时数据流处理。6.正确解析：两者都支持直接查询存储在数据湖中的数据，无需移动数据。7.正确解析：两者都是成本效益高的归档存储解决方案。8.正确解析：两者都是工作流编排服务，帮助管理复杂的工作流程。9.错误解析：Glue主要用于批量数据处理，DataFactory支持批量和部分实时数据处理，但不是实时流处理。10.正确解析：两者都是领先的图像识别服务提供商。四、简答题答案及解析1.AWS数据湖架构主要使用S3作为存储，Glue作为ETL工具，Redshift或EMR作为数据处理引擎。而Azure数据湖架构主要使用DataLakeStorage作为存储，DataFactory作为ETL工具，SynapseAnalytics或HDInsight作为数据处理引擎。AWS提供更广泛的大数据服务选择，而Azure提供更紧密的Azure生态系统集成。2.AWS数据仓库架构主要使用Redshift作为数据仓库服务，提供高性能的SQL分析。而Azure数据仓库架构主要使用SynapseAnalytics作为混合分析服务，支持实时和批量数据处理。AWS提供更长的数据仓库使用历史和更丰富的功能，而Azure提供更现代的混合分析能力。3.AWSGlue是一个完全托管的ETL服务，用于数据发现、准备和集成。它自动发现数据，提供数据目录，并支持Python或Scala脚本进行数据转换。AzureDataFactory是一个云数据集成服务，用于创建数据驱动的工作流，支持多种数据源和转换活动。Glue更专注于数据准备，而DataFactory更专注于数据集成和工作流管理。4.AWSKinesis是一个高性能的流处理服务，用于实时数据流处理。它支持数据收集、流处理和实时分析。AzureEventHub是Azure的流式事件入口，支持大规模事件数据处理。Kinesis提供更丰富的流处理功能，而EventHub更简单易用。5.AWSRedshiftSpectrum允许直接查询存储在S3中的数据，无需将数据加载到Redshift。AzureSynapseAnalytics提供类似的集成，允许直接查询DataLakeStorage中的数据。两者都提供了更高效的查询性能，因为避免了不必要的数据移动。五、论述题答案及解析1.在AWS上设计大规模数据湖架构时应考虑以下关键因素：-数据存储：选择合适的存储服务，如S3Standard、S3Intelligent-Tiering或S3Glacier，根据数据访问频率和成本需求进行分层。-数据处理：选择合适的数据处理框架，如EMR、Redshift或RedshiftSpectrum，根据工作负载需求进行选择。-数据集成：使用Glue或DataPipeline进行数据集成，确保数据在不同系统间流畅移动。-数据安全：实施适当的安全措施，如加密、访问控制和审计，保护敏感数据。-数据治理：建立数据治理框架，确保数据质量和合规性。-数据分析：使用AmazonQuickSight或第三方工具进行数据分析，从数据中提取价值。-可扩展性：设计可扩展的架构，以适应不断增长的数据量和处理需求。-成本管理：使用AWS成本管理工具监控和控制云资源成本。2.在Azure上设计高可用性数据仓库架构时应考虑以下关键因素：-数据存储：选择合适的存储服务，如AzureDataLakeStorage或AzureSynapseAnalytics的集成存储，确保数据持久性和可用性。-数据处理：选择合适的数据处理服务，如AzureSynapseAnalytics或HDInsight，支持高性能数据处理。-数据集成：使用AzureDataFactory进行数据集成，支持多种数据源和目标。-数据安全：实施适当的安全措施，如Azure