企业数据中台运维工程师岗位招聘考试试卷及答案

企业数据中台运维工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.数据仓库经典层级中，ODS层是指________层。2.ETL流程的“T”代表________。3.常用开源元数据管理工具是________（填写1个即可）。4.数据质量最基础指标是________（如完整性等）。5.Kubernetes负责容器调度的组件是________。6.常用实时数据同步工具是________（填写1个即可）。7.数据中台运维中SLA指________协议。8.Hive执行查询的核心组件是________。9.敏感数据非真实化处理技术是________。10.数据中台核心能力包括汇聚、治理、________和服务。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.数据中台核心目标是？A.存储大量数据B.提供统一数据服务C.替代数据仓库D.仅支持实时分析2.ETL中“E”代表？A.ExtractB.TransformC.LoadD.Export3.常用离线数据同步工具是？A.FlinkB.SqoopC.KafkaD.SparkStreaming4.数据“符合定义格式”属于质量指标的？A.完整性B.有效性C.合规性D.一致性5.Kubernetes中Pod的特点是？A.多容器共享资源B.独立容器不共享C.仅支持1个容器D.必须依赖Deployment6.元数据作用不包括？A.血缘追踪B.资产目录C.存储原始数据D.lineage分析7.属于数据合规要求的是？A.GDPRB.ETLC.K8sD.HDFS8.Hive分区表优势是？A.提高查询速度B.减少存储容量C.支持实时查询D.替代索引9.数据中台运维监控核心维度不包括？A.系统资源B.数据质量C.业务指标D.开发进度10.用于数据血缘分析的工具是？A.AtlasB.FlumeC.ZooKeeperD.HBase三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选不得分）1.数据中台运维核心内容包括？A.数据质量监控B.元数据管理C.数据同步运维D.系统资源监控2.ETL流程包含环节？A.ExtractB.TransformC.LoadD.Analyze3.元数据管理内容包括？A.表结构B.数据血缘C.生命周期D.存储容量4.数据质量关键指标有？A.完整性B.准确性C.及时性D.一致性5.Kubernetes运维常用工具？A.kubectlB.PrometheusC.GrafanaD.DockerCompose6.数据同步常见方式？A.全量同步B.增量同步C.实时同步D.批量同步7.数据安全合规技术？A.脱敏B.加密C.访问控制D.备份8.Hive优化常用方法？A.分区表B.分桶表C.索引D.数据压缩9.数据中台核心组件包括？A.汇聚层B.治理层C.服务层D.应用层10.运维监控目标是？A.系统稳定B.数据质量C.业务满足D.成本降低四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.数据中台等同于数据仓库。（）2.ETL仅处理离线数据，不支持实时。（）3.元数据仅存储表结构信息。（）4.数据质量核心是准确率，其他指标不重要。（）5.Kubernetes中Pod是最小调度单位。（）6.增量同步比全量同步更高效。（）7.脱敏就是对敏感数据加密。（）8.Hive支持实时事务操作。（）9.数据中台运维不需要懂业务。（）10.监控仅需关注系统指标，无需数据指标。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述数据中台运维核心职责。2.列举3种ETL工具及适用场景。3.数据质量监控包含哪些关键指标？4.Kubernetes在数据中台运维中的作用是什么？六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何有效处理数据中台的数据延迟问题？2.数据中台运维中，如何平衡数据安全与可用性？---答案一、填空题1.操作数据存储2.转换（Transform）3.Atlas（或DataHub、Ambari）4.完整性（或准确性、一致性）5.kube-scheduler6.FlinkCDC（或Canal、Debezium）7.服务等级8.执行引擎（MapReduce/Yarn）9.数据脱敏10.数据资产化二、单项选择题1.B2.A3.B4.B5.A6.C7.A8.A9.D10.A三、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABC8.ABD9.ABC10.ABCD四、判断题1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×五、简答题1.核心职责：①数据质量监控（完整性、准确性等）；②元数据管理（血缘、资产目录）；③数据同步运维（全量/增量、实时/离线）；④系统资源监控（K8s、Hadoop集群）；⑤故障排查与恢复（延迟、宕机）；⑥安全合规（脱敏、访问控制）。保障数据服务稳定，满足业务需求。2.工具及场景：①Sqoop：离线同步（MySQL→HDFS/Hive）；②Flink：实时ETL（CDC、流处理）；③DataX：多源异构离线同步（MySQL/Oracle→Hive）；④Kettle：轻量可视化离线ETL。（选3种即可）3.关键指标：①完整性（数据无缺失）；②准确性（与源数据一致）；③一致性（跨系统统一）；④及时性（延迟符合SLA）；⑤有效性（格式合规）；⑥合规性（满足隐私法规）。4.K8s作用：①容器编排（统一管理组件）；②弹性伸缩（负载适配资源）；③高可用（Pod故障自动重启）；④服务发现（组件间通信）；⑤资源隔离（业务数据隔离）；⑥简化运维（统一操作界面）。六、讨论题1.处理延迟：①链路优化（实时CDC替代离线同步）；②调度调整（离线任务提前执行）；③引擎调优（Spark并行度、Flink优化）；④减少冗余（压缩、分区）；⑤阈值监控（超阈值告警）；⑥业务缓存（热点数据缓存）。多维度联动