2026年数据工程师面试题目及数据处理能力测试

2026年数据工程师面试题目及数据处理能力测试一、选择题（共5题，每题2分，总分10分）题目要求：以下每题提供四个选项，请选择最符合题意的答案。1.在处理大规模数据时，以下哪种技术最适合用于分布式计算框架？A.MapReduceB.SparkC.HadoopMapReduceD.Alloftheabove2.以下哪种数据仓库模型最适合用于快速查询和分析？A.StarSchemaB.SnowflakeSchemaC.GalaxySchemaD.FactConstellationSchema3.在数据清洗过程中，以下哪种方法最适合处理缺失值？A.ImputationusingmeanB.ImputationusingmedianC.DeletionofmissingrecordsD.Alloftheabove4.以下哪种数据湖存储格式最适合用于非结构化数据处理？A.ParquetB.AvroC.ORCD.JSON5.在实时数据流处理中，以下哪种技术最适合用于状态管理？A.ApacheFlinkB.ApacheKafkaC.ApacheStormD.ApacheSparkStreaming二、简答题（共4题，每题5分，总分20分）题目要求：请用简洁的语言回答以下问题，无需长篇大论。6.简述数据湖与数据仓库的区别，并说明各自的应用场景。7.解释什么是“数据管道”，并列举三种常见的数据管道工具。8.在数据预处理阶段，如何处理重复数据？请说明至少两种方法。9.什么是“特征工程”？请简述其在机器学习中的重要性。三、编码题（共2题，每题15分，总分30分）题目要求：请使用Python或SQL完成以下编程任务，确保代码逻辑正确且高效。10.使用Python编写代码，实现以下功能：-读取CSV文件中的数据，并计算每列的缺失值比例。-对于缺失值比例超过30%的列，删除该列。-输出处理后的数据。11.使用SQL编写代码，实现以下功能：-查询一个星型模型数据仓库中，事实表和维度表的连接条件。-假设事实表名为`fact_sales`，维度表名为`dim_product`和`dim_time`，请写出连接查询语句。四、设计题（共1题，25分）题目要求：请设计一个数据处理流程，解决以下业务场景。12.假设你是一家电商公司的数据工程师，需要设计一个数据处理流程，实现以下目标：-从多个数据源（如用户行为日志、订单数据、商品信息）中采集数据。-清洗和整合数据，去除无效记录和重复数据。-构建数据仓库，存储清洗后的数据，并支持快速查询和分析。-设计至少两个报表或指标，用于业务决策（如用户购买转化率、商品热销度）。-说明如何保证数据处理的实时性和准确性。答案与解析一、选择题答案与解析1.D.Alloftheabove-解析：MapReduce、Spark和HadoopMapReduce都是分布式计算框架，适用于大规模数据处理。Spark在性能和易用性上更优，但HadoopMapReduce仍是经典选择。2.A.StarSchema-解析：StarSchema结构简单，查询效率高，适合快速分析。SnowflakeSchema虽然扩展性好，但查询性能较低。3.D.Alloftheabove-解析：处理缺失值的方法包括均值/中位数填充和删除记录，具体选择需根据数据特点决定。4.D.JSON-解析：JSON适合存储非结构化数据，如日志、配置文件等。Parquet和ORC更适用于结构化数据。5.A.ApacheFlink-解析：Flink支持高吞吐量实时数据处理，并具备强大的状态管理能力。Kafka是消息队列，Storm是早期流处理框架，SparkStreaming适用性较广但Flink更优。二、简答题答案与解析6.数据湖与数据仓库的区别及应用场景-区别：-数据湖存储原始、未处理的数据，无需预先定义模式；数据仓库存储经过处理的结构化数据，用于分析。-应用场景：-数据湖：适用于探索性分析、机器学习等场景，如存储日志、图片等非结构化数据。-数据仓库：适用于业务报告、决策支持，如销售数据分析、用户行为分析。7.数据管道及其工具-定义：数据管道是自动化数据传输和处理的工作流，将数据从源系统传输到目标系统。-工具：-ApacheAirflow：任务调度工具。-AWSGlue：ETL服务。-AzureDataFactory：云平台数据集成工具。8.处理重复数据的方法-方法一：使用SQL中的`GROUPBY`和`HAVINGCOUNT()>1`查询重复记录，然后删除或合并。-方法二：使用Python的Pandas库，通过`df.drop_duplicates()`删除重复行。9.特征工程的重要性-作用：提高模型性能，减少数据噪声，使数据更符合机器学习算法需求。-重要性：好的特征工程能显著提升模型预测精度，节省模型训练时间。三、编码题答案与解析10.Python代码示例pythonimportpandasaspd读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')计算每列缺失值比例missing_ratio=df.isnull().mean()100删除缺失值比例超过30%的列df=df.drop(columns=[colforcolindf.columnsifmissing_ratio[col]>30])输出处理后的数据print(df.head())-解析：使用Pandas库读取CSV，计算缺失值比例，删除超标列，最后输出结果。11.SQL代码示例sqlSELECTfs.,dp.,dt.FROMfact_salesASfsJOINdim_productASdpONduct_id=duct_idJOINdim_timeASdtONfs.time_id=dt.time_id;-解析：通过`JOIN`语句连接事实表和维度表，使用`product_id`和`time_id`作为连接条件。四、设计题答案与解析12.电商数据处理流程设计-数据采集：-使用ApacheKafka采集用户行为日志（如点击、浏览、购买）。-通过AWSS3存储订单数据和商品信息（CSV/Parquet格式）。-数据清洗与整合：-使用ApacheSpark读取多个数据源，去除无效记录（如空值、异常值）。-合并数据，统一时间戳和用户ID。-数据仓库构建：-使用星型模型，`fact_sales`作为事实表，`dim_user`、`dim_product`、`dim_time`作为维度表。-存储至AmazonRedshift或GoogleBigQuery。-报表与指标设计：-用户购买转化率：`(购买用户数/浏览用户数)