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文档简介

数据中台架构设计师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题(共10题,每题1分)1.数据中台的核心目标是实现数据______,支撑业务快速创新。2.ODS层的主要作用是存储______的原始数据。3.数据仓库分层中,DWD层通常指______数据层。4.常用开源元数据管理工具是______。5.数据治理关键要素包括数据质量、安全、______等。6.支持流批一体计算的主流实时框架是______。7.数据服务化的核心是将数据封装为______供业务调用。8.数据中台架构分为采集层、______、服务层三层。9.数据质量核心维度含准确性、完整性、______、一致性。10.CDP的全称是______。二、单项选择题(共10题,每题2分)1.不属于数据中台核心组件的是()A.数据采集工具B.元数据系统C.业务系统D.数据服务平台2.支持毫秒级低延迟的实时框架是()A.SparkStreamingB.FlinkC.MapReduceD.Hive3.元数据管理不包括的作用是()A.资产盘点B.血缘追踪C.数据加密D.lineage分析4.ODS层的下一层是()A.DWDB.DWSC.ADSD.DM5.数据服务化的主要形式是()A.原始文件B.API接口C.数据库直连D.临时报表6.数据中台与数据湖的本质区别是()A.存储类型B.处理能力C.服务化能力D.存储规模7.不属于实时数仓典型架构的是()A.Flink+KafkaB.SparkStreaming+RedisC.Hive+ParquetD.Doris+Kafka8.数据安全不包括的技术是()A.脱敏B.权限控制C.加密D.压缩9.数据中台不具备的价值是()A.降冗余B.提复用率C.减开发成本D.替代业务系统10.属于数据治理范畴的是()A.需求分析B.血缘管理C.代码开发D.服务器运维三、多项选择题(共10题,每题2分,多选少选不得分)1.数据中台核心能力包括()A.数据采集B.数据治理C.数据服务D.业务开发2.数据仓库常见分层有()A.ODSB.DWDC.DWSD.ADS3.元数据管理内容含()A.技术元数据B.业务元数据C.操作元数据D.质量元数据4.数据治理关键环节含()A.标准制定B.质量监控C.安全管控D.资产盘点5.实时计算应用场景含()A.实时报表B.异常检测C.离线分析D.实时推荐6.数据服务化好处含()A.提复用率B.降耦合度C.保一致性D.增冗余7.数据中台关键组件含()A.采集层B.存储计算层C.服务层D.应用层8.数据质量控制手段含()A.清洗B.校验C.脱敏D.备份9.数据安全管控维度含()A.权限B.加密C.脱敏D.审计10.CDP功能含()A.客户数据整合B.画像构建C.行为分析D.业务开发四、判断题(共10题,每题2分,√/×)1.数据中台就是传统数据仓库()2.ODS层原始数据无需清洗()3.Flink支持流批一体计算()4.元数据管理是数据中台可选功能()5.数据服务化核心是API封装()6.数据中台与业务系统强耦合()7.实时数仓无需分层()8.数据治理仅需技术团队参与()9.数据中台核心是存储而非服务()10.CDP仅存储客户数据()五、简答题(共4题,每题5分)1.简述数据中台的核心价值。2.数据仓库分层(ODS/DWD/DWS/ADS)各层作用?3.元数据管理在数据中台的重要性?4.数据治理包含哪些关键环节?六、讨论题(共2题,每题5分)1.如何平衡数据中台的“通用化”与业务个性化需求?2.实时数仓与离线数仓的融合架构设计思路?---答案部分一、填空题答案1.资产化(或共享复用)2.业务系统原始(或近实时)3.明细4.ApacheAtlas5.数据标准(或血缘、资产)6.ApacheFlink7.服务(或API接口)8.存储计算层9.及时性(或唯一性)10.CustomerDataPlatform二、单项选择题答案1.C2.B3.C4.A5.B6.C7.C8.D9.D10.B三、多项选择题答案1.ABC2.ABCD3.ABD4.ABCD5.ABD6.ABC7.ABC8.AB9.ABCD10.ABC四、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×五、简答题答案1.核心价值:①数据资产化,整合分散数据为复用资产;②提复用率,减少重复建设;③支撑业务创新,降低调用成本;④保一致性,统一数据口径;⑤优化治理,提升质量与安全。2.分层作用:①ODS:存储原始/近实时数据;②DWD:清洗后存明细数据;③DWS:聚合明细为主题宽表;④ADS:生成业务报表/结果。3.重要性:①资产盘点,明确数据分布;②血缘追踪,便于问题排查;③支撑治理,落地标准与监控;④提复用,快速找可用数据;⑤保安全,明确权限与敏感信息。4.关键环节:①标准制定;②质量管控;③安全管控;④元数据管理;⑤生命周期管理;⑥资产盘点。六、讨论题答案1.平衡思路:①通用优先,搭统一框架沉淀共性资产;②个性化适配,用可配置组件(规则引擎等)满足差异;③分层设计,通用层沉淀共性,个性化层支撑特殊需求;④迭代优化,将高频个性需求转通用能力;⑤明确边界,避免过度定制。2.融合思路:①统一采集层,用Kafka接入实时/离

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