2026年大数据架构师面试题集数据仓库与处理技术

2026年大数据架构师面试题集：数据仓库与处理技术一、单选题（共10题，每题2分）考察核心：数据仓库基本概念与设计原则1.题干：在数据仓库设计中，以下哪项是维度建模中“星型模式”的核心特征？A.多个事实表通过外键关联B.一个中心事实表连接多个维度表C.尽量减少冗余数据D.所有数据存储在关系型数据库中答案：B解析：星型模式以一个中心事实表为核心，连接多个维度表，结构简单，易于理解和实现。2.题干：以下哪种数据清洗方法适用于处理缺失值？A.数据归一化B.数据离散化C.均值/中位数/众数填充D.数据采样答案：C解析：均值/中位数/众数填充是处理缺失值的常用方法，适用于数值型数据。3.题干：在数据仓库中，以下哪个指标最能反映查询性能？A.数据冗余度B.数据压缩率C.查询响应时间D.表连接数量答案：C解析：查询响应时间是衡量数据仓库性能的关键指标，直接影响用户体验。4.题干：Snowflake模式相比星型模式的主要优势是什么？A.更高的数据冗余B.更复杂的ETL流程C.支持更细粒度的数据分区D.不支持数据压缩答案：C解析：Snowflake模式通过进一步分区维度表，减少冗余并提升查询效率。5.题干：以下哪种技术最适合处理大规模日志数据的实时分析？A.MapReduceB.SparkStreamingC.HiveQLD.HBase答案：B解析：SparkStreaming支持高吞吐量的实时数据处理，适用于日志分析场景。6.题干：数据仓库中“粒度”的定义是什么？A.数据表的数量B.数据存储的物理位置C.事实表中记录的详细程度D.维度表的关联关系答案：C解析：粒度指事实表中记录的详细程度，如按天/按小时聚合。7.题干：以下哪个工具最适合用于数据仓库的ETL开发？A.TensorFlowB.FlinkC.TalendD.Keras答案：C解析：Talend是专业的ETL工具，支持多种数据源和目标系统。8.题干：数据仓库中的“数据钻取”功能指的是什么？A.数据去重B.数据聚合与分解C.数据加密D.数据分区答案：B解析：数据钻取支持从宏观到微观的层次分析，如从年级别到月级别。9.题干：在数据仓库中，以下哪个指标用于衡量数据一致性问题？A.数据完整率B.数据倾斜度C.数据冗余率D.数据新鲜度答案：A解析：数据完整率反映数据是否存在缺失或错误，影响一致性。10.题干：以下哪种索引类型最适合数据仓库的宽表查询？A.B树索引B.哈希索引C.GIN索引D.全文索引答案：A解析：B树索引支持范围查询，适合数据仓库的聚合分析。二、多选题（共5题，每题3分）考察核心：数据仓库高级设计与优化技术1.题干：以下哪些是数据仓库分层模型的优势？A.提高数据复用率B.简化ETL开发C.增加数据冗余D.优化查询性能答案：A、B、D解析：分层模型通过逻辑分离数据，提升复用率和查询性能，但可能增加冗余。2.题干：以下哪些技术可用于数据仓库的增量加载？A.CDC（ChangeDataCapture）B.LogstashC.SparkDeltaD.Sqoop答案：A、C解析：CDC和SparkDelta支持增量数据同步，适合实时数据仓库场景。3.题干：数据仓库中的“维度退化”指的是什么？A.将维度属性嵌入事实表B.减少维度表数量C.增加事实表冗余D.优化数据分区答案：A解析：维度退化将维度属性直接存储在事实表中，简化关联但增加冗余。4.题干：以下哪些是数据仓库性能优化的方法？A.数据分区B.索引优化C.查询缓存D.数据压缩答案：A、B、C、D解析：以上方法均能有效提升数据仓库查询性能。5.题干：以下哪些场景适合使用数据湖？A.历史日志存储B.实时数据流处理C.大规模数据探索D.业务报表生成答案：A、C解析：数据湖适合原始数据存储和探索，实时处理及报表生成更适合数据仓库。三、简答题（共5题，每题5分）考察核心：数据仓库实践与问题解决能力1.题干：简述数据仓库与数据湖的区别。答案：-数据仓库：结构化存储，面向主题，支持OLAP分析；数据湖：原始存储，非结构化/半结构化，支持探索性分析。-粒度：数据仓库粒度固定（如按天），数据湖粒度灵活。-用途：数据仓库用于报表和决策，数据湖用于大数据挖掘。2.题干：如何解决数据仓库中的数据倾斜问题？答案：-分区加载：按字段（如ID范围）分区。-并行处理：使用Spark/MAPREDUCE的动态分区。-调整参数：优化连接数和内存分配。3.题干：简述数据仓库的“ETL”流程。答案：-E（Extract）：抽取源系统数据。-T（Transform）：清洗、转换、聚合数据。-L（Load）：加载目标数据仓库。4.题干：什么是数据仓库的“维度表爆炸”问题？如何缓解？答案：-维度表爆炸：维度属性过多导致表臃肿。-缓解方法：维度归一化、共享维度表、使用退化维度。5.题干：在数据仓库设计中，如何保证数据质量？答案：-建立数据质量规则（如非空、唯一性）。-使用数据质量工具（如Informatica）。-定期审计和监控数据。四、论述题（共2题，每题10分）考察核心：数据仓库架构设计能力1.题干：设计一个适用于电商业务的数据仓库架构，包括数据源、分层模型和关键技术。答案：-数据源：用户行为日志（ELK）、订单系统（MySQL）、商品库（Oracle）。-分层模型：-ODS层：原始数据仓库，存入HDFS。-DWD层：清洗和标准化数据，使用Spark处理。-DWS层：聚合数据，支持业务主题（如销售分析）。-ADS层：报表数据，存入Snowflake。-关键技术：CDC同步、SparkSQL、Kafka接入、数据分区。2.题干：如何设计一个支持实时数据仓库的架构？对比传统数据仓库的优缺点。答案：-实时架构：-数据采集：Kafka/Flume。-处理：Flink/SparkStreaming。-存储：HBase/Redis。-对比传统数据仓库：-实时优点：低延迟、支持动态分析。-传统优点：高一致性、成熟生态。-缺点：实时架构复杂度高，成本更高。答案与解析（单独列出）一、单选题答案与解析1.B：星型模式的核心是中心事实表+维度表。2.C：均值/中位数填充适用于数值型缺失值。3.C：查询响应时间是数据仓库性能的关键指标。4.C：Snowflake模式通过分区减少冗余。5.B：SparkStreaming适合实时日志分析。6.C：粒度指事实表记录的详细程度。7.C：Talend是主流ETL工具。8.B：数据钻取支持层次分析。9.A：数据完整率反映一致性。10.A：B树索引支持范围查询。二、多选题答案与解析1.A、B、D：分层模型提升复用率和性能，但可能冗余。2.A、C：CDC和SparkDelta支持增量加载。3.A：维度退化将属性嵌入事实表。4.A、B、C、D：以上均优化性能。5.A、C：数据湖适合日志存储和探索。三、简答题答案与解析1.数据仓库与数据湖区别：-结构：仓库结构化，湖非结构化。-用途：仓库面向决策，湖面向探索。-粒度：仓库固定，湖灵活。2.解决数据倾斜：-分区、并行处理、参数调整。3.ETL流程：-抽取→转换→加载，支持数据清洗和聚合。4.维度表爆炸：-问题：属性过多导致表臃肿。-缓解：归一化、共享维度表。5.数据质量控制：-规则定义、工具审计