2025年大数据算法工程师职业资格考试试题及答案

2025年大数据算法工程师职业资格考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Hadoop生态中，负责资源调度与任务监控的守护进程是A.NameNode B.ResourceManager C.DataNode D.NodeManager答案：B2.若某SparkRDD的血缘关系为rdd3=rdd1.join(rdd2)，则rdd3的依赖类型属于A.窄依赖 B.宽依赖 C.无依赖 D.以上都不是答案：B3.在Flink的时间语义中，用于处理乱序事件且可触发窗口计算的时间类型是A.处理时间 B.摄入时间 C.事件时间 D.系统时间答案：C4.给定一维数组x=[1,2,3,4,5]，使用NumPy计算其标准差（ddof=1）的结果为A.1.58 B.1.41 C.2.5 D.1.87答案：A5.在GBDT中，用于抑制过拟合的参数learning_rate典型取值范围是A.0.0001~0.001 B.0.01~0.3 C.0.5~1 D.1~10答案：B6.若某Hive表分区字段为dt，下列语句可正确删除20250601分区的命令是A.DROPPARTITIONdt='20250601' B.ALTERTABLEDROPdt='20250601'C.ALTERTABLEDROPPARTITION(dt='20250601') D.TRUNCATEPARTITIONdt='20250601'答案：C7.在Kafka中，保证同一分区消息顺序性的最小配置单元是A.consumergroup B.partition C.topic D.broker答案：B8.若使用MinHash签名估算Jaccard相似度，签名长度k与估算误差ε的关系近似为A.ε正比于1/k B.ε正比于sqrt(1/k) C.ε正比于k D.无关答案：B9.在PageRank迭代公式中，阻尼系数d通常设为0.85，其作用是A.加速收敛 B.保证矩阵可逆 C.防止悬挂节点导致排名泄漏 D.降低计算量答案：C10.在TensorFlow2.x中，关闭eagerexecution的代码片段是A.pat.v1.disable_eager_execution() B.tf.disable_eager_execution()C.tf.eager.disable() D.无法关闭答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列属于HDFS写数据流程中客户端行为的有A.向NameNode申请block位置 B.将数据流式写入DataNode管道 C.确认packet校验和 D.负责block副本复制因子动态调整答案：ABC12.关于LSMTree，正确的描述有A.写入为顺序IO B.读放大随层级增加而增加 C.合并策略包括sizetiered与leveled D.删除操作通过墓碑标记实现答案：ABCD13.在SparkSQL中，以下函数可用于窗口函数OVER子句的聚合有A.row_number() B.rank() C.collect_list() D.first()答案：ABCD14.下列属于FlinkCheckpointing一致性快照机制组成部分的有A.Barrier注入 B.状态异步快照 C.可重放数据源 D.两阶段提交答案：ABCD15.以下关于XGBoost正则项的描述，正确的有A.包含L1与L2 B.正则项作用于叶子节点输出值 C.正则项系数越大模型越保守 D.正则项与分裂增益无关答案：ABC三、填空题（每空2分，共20分）16.在HBase中，数据版本号默认使用________（填“时间戳”或“随机UUID”）。答案：时间戳17.若MapReduce作业中map输出压缩格式为Snappy，需在配置中设置press.codec=________。答案：press.SnappyCodec18.给定矩阵A形状(3,4)与矩阵B形状(4,5)，则Mat表达式A@B结果形状为________。答案：(3,5)19.在Spark中，将RDD转为DataFrame需导入spark.implicits._并调用rdd的________方法。答案：toDF20.若Flink使用EventTime，数据流中元素迟到超过allowedLateness，则默认触发________（填“丢弃”或“侧输出”）。答案：侧输出21.在Hive中，将字符串'2025060112:00:00'转为时间戳的函数为________。答案：unix_timestamp22.Kafkaconsumer通过参数________（填“mit”或“session.timeout.ms”）控制是否自动提交offset。答案：mit23.在TensorFlow中，tf.keras.callbacks.EarlyStopping的monitor参数默认监控________（填“loss”或“accuracy”）。答案：val_loss24.若使用LSH近似最近邻搜索，签名矩阵行置换次数r与band数b满足关系r×b=签名长度，则候选对概率近似为________（填“1(1s^r)^b”或“s^r”）。答案：1(1s^r)^b25.在PageRank的MapReduce实现中，每次迭代需将danglingnode质量均摊到所有节点，其总量为________（填“1d”或“d”）。答案：1d四、判断题（每题1分，共10分，正确写“T”，错误写“F”）26.HDFS的block大小一旦设定，后续无法在线修改。答案：T27.Spark的shuffle操作一定触发宽依赖。答案：T28.Flink的Checkpoint屏障是严格按数据流顺序注入的。答案：T29.在XGBoost中，当样本权重为0时，该样本仍参与分裂点统计。答案：F30.Kafka的partition副本数可小于broker数。答案：T31.Hive支持事务表的前提是表格式必须为ORC且开启事务管理。答案：T32.LSMTree的compaction过程会减少读放大但增加写放大。答案：F33.在DataFrameAPI中，selectExpr方法可直接写SQL表达式字符串。答案：T34.使用MinHash时，签名矩阵行数越多，估算Jaccard相似度误差越小。答案：T35.TensorFlow的GradientTape默认会持久化计算图供多次求导。答案：F五、简答题（封闭型，每题5分，共15分）36.简述Spark中广播变量与累加器的设计目的及使用限制。答案：广播变量用于将只读数据集高效分发到各节点，避免多次序列化传输，限制为只读；累加器用于全局聚合指标，任务端仅可add，Driver端读取，限制为写一次读多次，且不能保证转换操作中精确一次性。37.写出FlinkExactlyOnce语义实现的三要素并简要解释。答案：1.可重放数据源（如Kafka），故障后可回溯；2.状态一致性快照（Checkpoint），屏障对齐保证状态原子；3.两阶段提交Sink，预提交与提交对齐checkpoint，失败可回滚。38.说明HBaseRegionServer中MemStore触发flush的三种条件。答案：1.内存使用超过hbase.hregion.memstore.flush.size阈值；2.整个RegionServer级别MemStore占用超过全局内存比例阈值；3.WAL文件数量超过hbase.regionserver.max.logs限制，强制flush释放日志。六、简答题（开放型，每题10分，共20分）39.某电商公司每日新增500GB用户行为日志，需构建实时推荐系统，要求：延迟<200ms，支持小时级模型更新，且保证ExactlyOnce。请给出技术选型、数据链路、关键参数调优及可能瓶颈。答案：技术选型：Kafka+Flink+Redis+TensorFlowSavedModel；链路：日志→Kafka→FlinkCEP清洗→特征工程→Kafka→Flink训练作业（parameterserver架构）→写Redis特征库→在线TFServing；调优：Kafkapartition=broker×2，Flink并行度=cpu核×1.5，checkpoint30s，RocksDB状态后端，增量快照；瓶颈：大状态checkpoint耗时，解决用rescale+localrecovery；特征热点用Rediscluster+hashtag；模型热更新用warmrestarts+canary。40.某金融风控系统需每日离线训练GBDT模型，样本量2亿×1000维，正负比1:99，训练时间窗口4小时。请设计采样、特征工程、分布式训练及评估方案，并说明如何防止标签泄漏。答案：采样：负样本随机下采至1:5，正样本全量，使用XGBoostscale_pos_weight校正；特征工程：时间滑窗统计、类别编码、分箱WOE，剔除与y同时间戳字段；分布式：XGBoost4JSpark，200executors×4cores，tree_method=hist，max_depth=6，subsample=0.6；评估：AUC、KS、PR曲线，使用timebased交叉验证，最新一天测试；防泄漏：特征构造截止时点早于样本标签时点，剔除未来信息，代码review+单元测试。七、计算题（共20分）41.（8分）给定文本集合S1={a,b,c,d}，S2={b,c,e}，使用MinHash估算Jaccard相似度。签名长度k=120，随机置换采用120个独立哈希函数。若实验得到相同MinHash值个数为84，请计算：(1)估算Jaccard相似度；(2)估算标准误差。答案：(1)J≈84/120=0.7；(2)标准误差ε=sqrt(J(1J)/k)=sqrt(0.7×0.3/120)=0.0418。42.（12分）某Spark作业处理1TB文本文件，HDFSblock大小128MB，输入格式text，每记录约100字节。集群20节点，每节点16核64GB。作业逻辑：map阶段解析字段，filter掉90%记录，剩余执行groupByKey+mapGroups，最终输出1.2亿条记录。已知：map输出压缩率0.3，序列化100字节/记录；shuffleread聚合度80%；网络带宽10Gbps，磁盘顺序读100MB/s，写50MB/s；不考虑CPU瓶颈。求：(1)map阶段输出数据量；(2)shufflewrite数据量；(3)估算shuffle阶段耗时；(4)若将groupByKey替换为reduceByKey预聚合，压缩率0.2，重新估算shufflewrite数据量并给出优化比。答案：(1)输入记录数=1TB/100B=1e10条，filter后1e9条，map输出=1e9×100B×0.3=30GB；(2)groupByKey无预聚合，shufflewrite=30GB；(3)单节点shufflewrite=30GB/20=1.5GB，网络传输1.5GB/10Gbps=1.2s，磁盘写1.5GB/50MB/s=30s，取瓶颈30s；(4)reduceByKey预聚合后，数据量=30GB×0.2=6GB，优化比=30/6=5倍。八、综合设计题（共30分）43.背景：某短视频平台日活1亿，每秒上传视频3万条，需在30分钟内完成内容审核（色情、暴恐、广告）。审核模型为CNN，单张GPU(V100)推理延迟50ms，吞吐20qps。要求：(1)计算所需GPU数量；(2)设计基于Kafka+Flink+TensorRT的实时推理架构，含流量削峰、背压、失败重试、模型热更新；(3)给出资源估算与成本优化策略；(4)说明如何在不中断服务情况下完成灰度发布与回滚。答案：(1)峰值3万条/秒，单GPU吞吐20qps，需GPU=30000/20=1500块；(2)架构：客户端→Kafka(300partition)→Flink(1500并行度)→TensorRTGRPC服务池；流量削峰：Kafkaretention10min，Flink反压阈值networkbuffers0.9；失败重试：FlinkAsyncIO+exponentialbackoff，死信队列DLQ；热更新：TensorRT使用多版本模型目录，通过consul下发切换信号，零拷贝；(3)资源：GPU池化k8s+nvidiadeviceplugin，共享GPU用MIG，将模型batch=8，吞吐提升至160qps，GPU降至187块；成本：采用抢占式实例+混合云，夜间离线训练复用同一批卡；(4)灰度：k8sdeployment双版本，标签路由5%流量，指标（误杀、延迟）正常后全量；回滚：立即切换trafficlabel，旧版本pod延迟下线5min，保证窗口内可回退。44.背景：某市政府开放数据平台需对外提供10PB地理空间栅格数据查询，查询类型为任意矩形区域聚合（均值、最大值），要求QPS5000，P99延迟1秒。数据为NetCDF格式，单文件2GB，全球分块1km×1km，时间跨度30年，每年365层。设计一套基于HBase+GeoMesa+Alluxio的存储与计算分离方案，并回答：(1)数据模型与rowkey设计；(2)预聚合与索引策略；(3)冷热分层与缓存机制；(4)查询执行计划及并发控制；(5)扩容与容灾方案。答案：(1)采用空间填充曲线Zorder，rowkey=z_value+time_layer，列族d存均值、max、count，使用Snappy压缩；(2)预聚合：离线SparkJob按10×10块聚合生成多层立方体，存储到HBase二级表，rowkey=z_parent；索引：GeoMesa创建XZ2索引，支持空间范围过滤；(3)热数据：最近5年放Alluxio+SSD池，命中率>90%；冷数据：存放到HDD+ErasureCode(6,3)；缓存：Alluxio层级存储，LRU+TTL；(4)查询：客户端→APIGateway→FlinkSQLGateway，解析后下推谓词到HBaseCoprocessor，本地聚合后返回；并发：使用HBaseregionreplica+readloadbalancer，锁行级别为row级readwritelock；(5)扩容：预分区2×region数=节点数×2，动态split阈值10GB；容灾：HBase跨机房主备，WAL异步复制，RPO<5min，故障切换通过DNS+ZK协调。九、编程题（共20分）45.使用PySpark实现基于矩阵分解的协同过滤，输入为user_id,item_id,rating的CSV，输出用户隐向量与物品隐向量。要求：使用ALS算法，rank=50，maxIter=20，regParam=0.01；将结果分别保存为Parquet，并按user_id、item_id分区；计算RMSE并打印；代码需含缓存与checkpoint，防止重复计算。答案：frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.evaluationimportRegressionEvaluatorfrompyspark.ml.recommendationimportALSspark=SparkSession.builder.appNa