2025年数据科学与大数据技术专业综合能力考试试卷及答案

2025年数据科学与大数据技术专业综合能力考试试卷及答案1.单项选择题（每题2分，共20分）1.1在HDFS中，NameNode的主要职责是A.存储实际数据块B.管理文件系统元数据C.执行Map任务D.执行Reduce任务答案：B1.2下列关于SparkRDD的描述正确的是A.RDD支持细粒度原地修改B.RDD的lineage信息在checkpoint后自动丢失C.RDD的partition数量决定并行度上限D.RDD只能通过HDFS文件创建答案：C1.3在Pythonpandas中，执行df.groupby('city')['sales'].agg(['sum','mean'])后返回对象的索引是A.原始行索引B.无索引C.以city为索引的DataFrameD.多级索引，第一级city，第二级sum/mean答案：C1.4若随机变量X服从参数λ=3的泊松分布，则P(X=2)等于A.(3^2/2!)e^(3)B.(2^3/3!)e^(2)C.(3^2/3!)e^(3)D.(2^2/2!)e^(2)答案：A1.5在Kmeans算法中，若初始质心选择不当最可能导致的异常现象是A.收敛速度加快B.聚类轮廓系数突然增大C.空簇出现D.目标函数单调不减答案：C1.6Flink的checkpoint机制基于A.分布式快照B.两阶段提交协议C.Paxos算法D.主从复制日志答案：A1.7在HiveQL中，下列语句不会触发MapReduce作业的是A.SELECTCOUNT()FROMtB.SELECTFROMtLIMIT10C.SELECTcity,SUM(sales)FROMtGROUPBYcityD.SELECTFROMtWHEREdt='20250101'答案：B1.8当特征矩阵X存在严格多重共线时，线性回归系数的OLS估计A.方差为零B.无偏但方差无限大C.有偏但方差减小D.无法唯一确定答案：D1.9在Kafka中，保证同一分区消息顺序性的最佳生产配置是A.acks=0B.retries=0C.max.in.flight.requests.per.connection=1D.batch.size=0答案：C1.10使用梯度提升树时，增加学习率η并保持其它参数不变，模型往往会A.过拟合风险降低B.训练误差下降更快但易过拟合C.树的数量必须减少D.特征重要性趋于均匀答案：B2.多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）2.1下列属于NoSQL数据库CAP理论中“可用性”表现的有A.读写操作总能返回结果，不保证最新B.系统出现网络分区时拒绝服务C.允许短暂读取旧数据D.所有节点在同一时刻看到相同数据答案：A、C2.2在特征工程中，可有效降低高维稀疏文本维度的方法有A.TFIDF+截断SVDB.Word2Vec求平均C.OneHotEncoding+PCAD.HashingTrick答案：A、B、D2.3关于A/B测试，下列做法正确的有A.实验组与对照组用户必须互斥B.指标提升0.5%即可立即全量发布C.使用双尾t检验需验证方差齐性D.多重比较需进行Bonferroni校正答案：A、C、D2.4在深度学习模型serving阶段，以下技术能够减少延迟的有A.模型蒸馏B.权重量化到INT8C.增加Dropout率D.TensorRT优化答案：A、B、D2.5下列Python代码段可正确实现DataFrame行归一化（每行和为1）的有A.df.div(df.sum(axis=1),axis=0)B.df.apply(lambdax:x/x.sum(),axis=1)C.df/df.sum(axis=0)D.df.multiply(1/df.sum(axis=1),axis=0)答案：A、B、D3.填空题（每空2分，共20分）3.1在HBase中，用于实现Region自动分裂的参数是________，默认大小为________GB。答案：hbase.hregion.max.filesize，103.2给定时间序列模型X_t=0.7X_{t1}+ε_t，其平稳条件为特征方程根的模________1。答案：小于3.3在SQL优化中，谓词下推的英文术语是________。答案：predicatepushdown3.4若卷积神经网络输入为32×32×3，使用10个5×5卷积核，stride=1，padding=0，则输出特征图尺寸为________×________×________。答案：28，28，103.5在Pythonsklearn中，使用交叉网格搜索的类名是________。答案：GridSearchCV3.6分布式训练参数服务器架构里，worker节点主要完成________，server节点主要完成________。答案：前向与梯度计算，参数存储与更新3.7若随机森林OOB误差为0.15，则袋外估计的准确率等于________。答案：0.853.8在Airflow中，任务实例状态为upstream_failed表示________。答案：上游任务失败导致本任务无法运行4.判断题（每题1分，共10分，正确写“T”，错误写“F”）4.1SparkSQL的catalyst优化器能自动把子查询展开为连接操作。答案：T4.2L1正则化在逻辑回归中不可产生稀疏解。答案：F4.3在Kafka中，consumergrouprebalance必然导致分区消费位移丢失。答案：F4.4使用PythonGIL导致多线程无法提高CPU密集型任务速度。答案：T4.5当深度学习模型训练损失持续下降而验证损失上升时，应降低批大小。答案：F4.6在Hive中，ORC格式支持谓词下推而Parquet不支持。答案：F4.7若两个随机变量独立，则它们一定不相关。答案：T4.8在XGBoost中，设置reg_lambda为0表示不对叶子权重进行L2正则化。答案：T4.9使用Elasticsearch进行聚合查询时，doc_values必须关闭以节省磁盘。答案：F4.10在时间序列交叉验证中，训练集窗口可以随机打乱以增加泛化性。答案：F5.简答题（封闭型，每题6分，共18分）5.1简述MapReduce中“数据本地性”概念，并给出Hadoop提升数据本地性的两项具体机制。答案：数据本地性指计算任务尽可能在存储有目标数据的节点上执行，减少网络传输。机制1：JobTracker调度时优先匹配同节点本地任务；机制2：HDFS块默认三副本分布在不同机架，增加本地命中概率。5.2写出使用Pythonpandas检测并删除重复行的代码，要求保留首次出现行。答案：df=df.drop_duplicates(keep='first')5.3说明随机森林与梯度提升树在训练方式上的根本区别。答案：随机森林为Bagging并行训练多棵独立树，最终投票或平均；梯度提升树为Boosting串行训练，每棵树拟合前序残差，结果加权累加。6.简答题（开放型，每题8分，共16分）6.1某电商公司日活1000万，拟实时推荐商品，延迟要求<200ms。请给出技术选型和架构草图，并说明如何权衡一致性、可用性与分区容错。答案：选型：Kafka+Flink+Redis+微服务推荐API。架构：客户端埋点→Kafka→FlinkCEP处理行为流→特征写入Redis→推荐服务读取用户特征与商品向量做近实时计算→返回TopN。CAP权衡：推荐场景容忍短暂旧数据，优先AP；Redis异步副本，Flinkcheckpoint保证最终一致；网络分区时Redis继续提供缓存读，写入队列延迟回放，牺牲强一致换取可用性。6.2描述一次你解决模型上线后性能衰减的真实或模拟案例，包括问题定位、根因、解决方案与复盘。答案：案例：点击率模型上线一周后AUC从0.82降至0.75。定位：监控显示特征分布漂移，发现新渠道用户占比30%，该渠道缺失历史特征。根因：训练集未覆盖新渠道，导致模型外推失效。解决：1)收集新渠道一周数据重标样本；2)采用迁移学习，用原模型做预训练，微调最后两层；3)上线灰度，AUC恢复0.81。复盘：建立特征监控Dashboard，设置PSI>0.2自动告警；训练数据每周滚动更新；引入域适应正则项提高鲁棒性。7.计算题（共30分）7.1给定线性回归模型y=Xβ+ε，其中X为n×p矩阵，秩为p，ε~N(0,σ^2I)。请推导β的极大似然估计，并证明其等于最小二乘估计。（10分）答案：似然函数L(β,σ^2)=(2πσ^2)^(n/2)exp{1/(2σ^2)||yXβ||^2}。对β求导得∂lnL/∂β=(1/σ^2)X'(yXβ)。令导数为零得X'Xβ=X'y，故β_hat=(X'X)^(1)X'y，与最小二乘正规方程一致，得证。7.2某数据集含100万条样本，特征维度2×10^5，采用随机梯度下降训练逻辑回归，批大小为200，学习率0.03，L2正则系数λ=1e4。若权重用32位浮点存储，求：(1)单轮迭代参数所需的内存字节数；(2)若采用增量更新w:=wη(g+λw)，写出单次参数更新所需浮点运算次数（乘加分开计）。（10分）答案：(1)参数向量200000×4字节=800000字节≈0.76MB；(2)梯度g维度200000，更新式含λw乘法200000次，g+λw加法200000次，η(...)乘法200000次，w减法200000次，共浮点乘400000次，浮点加200000次。7.3使用Apriori算法对事务数据库进行频繁项集挖掘，最小支持度阈值minsup=0.4。给定事务：T1{A,B,C}，T2{B,C}，T3{A,C}，T4{B,D}，T5{A,B,C,D}。(1)列出所有1频繁项集及其支持度计数；(2)列出所有2频繁项集；(3)写出由2频繁项集生成的强关联规则，满足最小置信度minconf=0.7。（10分）答案：(1)A:4,B:4,C:3,D:2→1频繁{A,B,C}(2)AB:3,AC:3,BC:3→2频繁{AB,AC,BC}(3)规则：A→B，置信度3/4=0.75>0.7；B→A，3/4=0.75；A→C，3/4=0.75；C→A，3/3=1；B→C，3/4=0.75；C→B，3/3=1。共6条满足。8.综合分析题（共41分）8.1某市地铁闸机每天产生20亿条刷卡记录，字段：card_id,station,time,type(0=进，1=出)。需在次日8点前完成以下任务：a)计算任意两站间OD矩阵（出行量）；b)找出高峰时段（7:009:00）每个站点的净流入量；c)检测异常滞留乘客（刷卡进站后超过6小时无出站记录）。请给出基于Hadoop/Spark的完整数据流程，含ETL、分区策略、关键代码片段、性能估算。（15分）答案：ETL：Flume采集→Kafka→SparkStreaming落地HDFS按dt=yyyyMMdd分区，Snappy压缩。OD矩阵：Map阶段映射(key=(ostation,dstation),value=1)，ReduceByKey求和，输出ORC。高峰净流入：filterhour∈[7,9]，map(station,type==0?1:1)，reduceByKey求和。异常滞留：map(card_id,(time,type,station))，groupByKey后排序，配对进出记录，无匹配且max(time_in)+6h<now标记异常，输出Parquet。分区策略：原始数据按station哈希1000分区，避免倾斜；中间结果按card_id哈希。性能：20亿条≈2TB，Spark200executor×4core×8GB，预计1.5小时完成。关键代码：rdd.map(x=>((x(1),x(3)),1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/od")stationFlow=rdd.filter(x=>h>=7&&h<9).map(x=>(x(1),if(x(3)==0)1else1)).reduceByKey(_+_)8.2某金融风控模型采用XGBoost，训练集正负样本比例1:99，特征500维。上线后precision@top1%=0.12，远低于离线评估0.35。请系统分析可能原因，提出诊断步骤与改进方案。（13分）答案：原因：1)时间穿越，特征含未来信息；2)样本选择偏差，训练集与线上分布差异；3)标签定义不一致；4)超参过拟合。诊断：a)检查特征生成时间戳；b)计算线上最近一周PSI>0.3特征列表；c)重新标注1000条线上样本验证标签。改进：采用时间切分交叉验证；删除高PSI特征；使用FocalLoss调权；上线前做shadowmode，收集真实标签再迭代；引入对抗验证检测分布漂移。8.3设计一个基于深度学习的多模态欺诈检测系统，输入包含用户交易文本备注、商品图片、交易金额序列。请给出模型结构图、损失函数、训练策略、推理优化方案，并说明如何解释模型决策。（13分）答案：结构：文本BERTBase→768维向量；图片EfficientNetB0→1280维；金额序列用1DCNN+BiLSTM→256维；三模态向量拼接→FC→sigmoid输出欺诈概率。损失：加权二元交叉熵，正样本权重=50。训练：冻结BERT前三层微调，图片网络用ImageNet预训练，多模态联合训练，学习率3e5，earlystoppingpatience=3。推理：模型蒸馏到TinyBERT+MobileNetV3，TensorRT量化INT8，批大小=64，GPUT4延迟12ms。解释：集成GradCAM高亮图片可疑区域；BERT采用IntegratedGradient给出重要token；金额序列用attention权重可视化。提供SHAP值报告给业务，满足监管可解释要求。9.设计题（共20分）9.1