大数据课程期末考试题库合集

大数据课程期末考试题库合集一、课程考核定位与题库价值大数据课程以“理论+实践”为核心考核方向，需掌握数据采集与存储、分布式计算框架、数据分析算法、数据可视化等模块知识。本题库整合多所高校历年真题、企业级案例与核心知识点，覆盖选择题、简答题、应用题、编程题四大题型，既满足“基础概念辨析”需求，也适配“工程实践能力”考核，助力考生系统梳理知识体系、精准突破高频考点。二、题型结构与考核重点（一）选择题（20-30分）考核方向：大数据基础概念（特征、技术栈）、工具组件辨析（Hadoop/Spark生态模块）、算法原理（聚类/分类算法区别）、场景匹配（数据清洗工具、存储选型）。典型例题：1.以下不属于大数据4V特征的是（）A.VolumeB.VarietyC.VelocityD.Value*（注：4V定义需结合教材版本，若教材采用“Veracity（真实性）”则选D；若采用“Value（价值）”则无正确选项，需关注教材对特征的表述）*2.Hadoop生态中负责资源调度的组件是（）A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Zookeeper（二）简答题（30-40分）考核方向：技术原理（如MapReduce执行流程）、架构设计（HDFS副本策略）、工具对比（Hadoop与Spark的适用场景）、流程设计（数据挖掘步骤）。典型例题：简述HDFS的副本放置策略及其设计目的。分析SparkStreaming与Flink在实时计算场景的技术差异。（三）应用题（20-30分）考核方向：数据处理流程设计（如电商用户行为分析）、算法应用（K-means聚类解决客户分群）、工具实操（用HiveSQL统计TopN商品）。典型例题：某电商平台需分析用户购买行为（浏览→加购→下单），请设计基于Spark的数据分析流程，包含数据采集、清洗、分析、可视化环节。给定某银行客户交易数据集（含年龄、收入、消费频次），请用K-means算法完成客户分群，并说明评估聚类效果的指标。（四）编程题（10-20分）考核方向：MapReduce/Spark代码实现（词频统计、TopN筛选）、HiveSQL脚本编写（多表关联、窗口函数）、Python/R数据分析（数据清洗、可视化）。典型例题：用Scala编写Spark程序，统计文本文件中每个单词的出现次数（需处理停用词）。编写HiveSQL，从订单表（order_id,user_id,amount,time）和用户表（user_id,age,gender）中，统计“25-35岁女性用户”的平均订单金额。三、核心知识点题库（按模块分类）（一）大数据基础理论1.概念与特征单选：大数据的核心价值体现在（）A.数据量大小B.数据存储成本C.数据挖掘与分析D.数据传输速度简答：对比大数据与传统数据的本质区别（从处理模式、价值密度、应用场景分析）。2.技术栈与架构多选：属于大数据存储层的技术有（）A.HDFSB.HBaseC.KafkaD.Redis简答：简述“采集-存储-处理-分析-可视化”大数据pipeline的关键环节与工具选型。（二）分布式计算框架1.Hadoop生态单选：MapReduce的Shuffle阶段主要负责（）A.数据分区B.数据排序与合并C.任务调度D.结果输出简答：绘制HadoopYARN的架构图（ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container），并说明各组件功能。2.Spark框架单选：Spark中RDD的持久化级别不包括（）A.MEMORY_ONLYB.DISK_ONLYC.MEMORY_DISK_SERD.NETWORK_ONLY应用：用Python的PySpark库，读取CSV文件（含“user_id,click_time,product_id”），统计每个用户的日点击量（需处理时间格式转换）。（三）数据处理与分析1.数据清洗单选：以下不属于数据清洗操作的是（）A.缺失值填充B.异常值检测C.数据标准化D.数据加密应用：给定含缺失值、重复项的Excel数据集，设计Python（pandas）数据清洗流程（步骤：读取→去重→缺失值处理→格式转换→输出）。2.机器学习算法多选：属于无监督学习的算法有（）A.K-meansB.决策树C.PCAD.朴素贝叶斯简答：解释K-means算法的“手肘法”原理，并说明如何用Python（sklearn）实现手肘法选择K值。（四）数据可视化与应用1.可视化工具单选：适合实时大屏可视化的工具是（）A.TableauB.PowerBIC.EChartsD.Matplotlib应用：用ECharts绘制某城市全年PM2.5折线图（需包含x轴（月份）、y轴（浓度）、标题、工具箱）。2.行业应用简答：结合“智慧医疗”场景，说明大数据在“疾病预测”中的应用流程（数据来源、处理方法、模型选型、价值输出）。四、典型题目深度解析例题1：HDFS副本放置策略（简答题）题目：简述HDFS的副本放置策略及其设计目的。解析：策略：1.第一个副本：与客户端同节点（若客户端在集群外，随机选节点），减少网络传输；2.第二个副本：不同机架的节点，提升容灾性；3.第三个副本：与第二个副本同机架的不同节点，平衡性能与冗余。设计目的：机架感知（RackAwareness）：通过“同机架优先”减少跨机架带宽消耗，提升读取速度；冗余度（默认3副本）：容忍节点/机架故障，保证数据可靠性；读写效率：客户端本地副本加速读取，多机架分布保证写入时的并行性。考点：HDFS架构设计的核心思想（可靠性、性能、成本的平衡）。例题2：Spark词频统计（编程题）题目：用Scala编写Spark程序，统计文本文件中每个单词的出现次数（需处理停用词）。解析：1.步骤：读取文本文件：`vallines=sc.textFile("input.txt")`分词+过滤停用词：`valwords=lines.flatMap(_.split("")).filter(!stopWords.contains(_))`（`stopWords`为停用词集合，需提前定义，如`valstopWords=Set("the","a","an",...)`）词频统计：`valwordCounts=words.map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)`输出结果：`wordCounts.collect.foreach(println)`2.考点：RDD的转换算子（`flatMap`、`map`、`reduceByKey`）与行动算子（`collect`）的使用；停用词处理的业务逻辑（需避免将大文件`collect`到Driver节点，可结合广播变量优化）；分布式计算的并行化思想（拆分任务到Executor节点执行）。五、备考策略与使用建议1.分层复习：基础层：掌握选择题、简答题的概念（如4V特征、组件功能）；进阶层：拆解应用题的流程逻辑（数据流向、工具衔接）；实战层：动手复现编程题（Scala/Python+Spark、HiveSQL），关注代码的“容错性”（如空值处理、分区优化）。2.知识点串联：将“数据采集（Kafka）→存储（HDFS/HBase）→处理（Spark）→分析（MLlib）→可视化（ECharts）”串联成完整流程，结合企业案例（如电商推荐、金融风控）理解技术选型逻辑。3.错题归因：标记“概念混淆题”（如Hadoop与