大数据与云计算技术实践考试题库2026年

大数据与云计算技术实践考试题库2026年一、单选题（每题2分，共20题）1.在分布式存储系统中，HDFS的NameNode的主要功能是？A.管理文件系统元数据B.存储数据块C.负责数据块的数据分布D.处理客户端的文件操作请求2.以下哪种技术最适合处理大规模日志数据？A.关系型数据库B.SparkSQLC.MongoDBD.Redis3.在云计算环境中，IaaS、PaaS、SaaS的层级关系从低到高依次是？A.IaaS→PaaS→SaaSB.SaaS→PaaS→IaaSC.PaaS→IaaS→SaaSD.IaaS→SaaS→PaaS4.Kafka主要用于哪种场景？A.数据仓库B.实时流处理C.分布式数据库D.分布式文件系统5.在Hadoop生态系统中，YARN的核心作用是？A.数据存储B.资源调度C.数据分析D.文件分发6.以下哪种加密算法属于非对称加密？A.AESB.DESC.RSAD.3DES7.在云安全中，"零信任"模型的核心思想是？A.所有用户必须通过身份验证才能访问资源B.允许所有用户访问所有资源C.仅允许本地用户访问资源D.无需身份验证即可访问资源8.以下哪种云服务模式最适合需要快速迭代开发的企业？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.BaaS（BackendasaService）9.在分布式数据库中，分片（Sharding）的主要目的是？A.提高数据安全性B.提高数据查询效率C.减少数据冗余D.降低存储成本10.以下哪种工具最适合进行分布式机器学习？A.TensorFlowB.PyTorchC.SparkMLlibD.Keras二、多选题（每题3分，共10题）1.Hadoop生态系统中的主要组件包括哪些？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARNE.Kafka2.云计算的主要优势包括哪些？A.高可用性B.弹性伸缩C.降低成本D.增加复杂性E.提高安全性3.在大数据存储中，NoSQL数据库的特点包括哪些？A.非关系型B.分布式存储C.高可扩展性D.支持复杂查询E.数据一致性优先4.分布式计算框架中，Spark与HadoopMapReduce的区别包括哪些？A.Spark支持内存计算B.Spark支持实时处理C.Spark的MapReduce模型更复杂D.Spark的运行效率更高E.Spark不支持批处理5.云安全的主要威胁包括哪些？A.DDoS攻击B.数据泄露C.恶意软件D.身份盗窃E.系统崩溃6.在云原生架构中，主要的技术包括哪些？A.容器化（Docker）B.微服务C.KubernetesD.无服务器计算E.传统单体应用7.大数据分析的主要流程包括哪些阶段？A.数据采集B.数据存储C.数据处理D.数据分析E.数据展示8.在云服务中，SLA（服务等级协议）通常包含哪些内容？A.响应时间B.数据备份C.服务可用性D.知识产权E.费用条款9.分布式数据库的常见一致性模型包括哪些？A.强一致性B.弱一致性C.最终一致性D.一致性无关E.可靠性优先10.在大数据实时处理中，常用到的技术包括哪些？A.KafkaB.FlinkC.SparkStreamingD.StormE.HadoopMapReduce三、判断题（每题1分，共10题）1.Hadoop的MapReduce模型只能进行批处理，无法支持实时计算。（√/×）2.云计算中的IaaS模式允许用户完全控制操作系统和应用程序。（√/×）3.Kafka的吞吐量比HDFS更高。（√/×）4.大数据的4V特征包括Volume、Velocity、Variety和Veracity。（√/×）5.YARN可以管理多个MapReduce作业。（√/×）6.非对称加密算法的公钥和私钥可以互换使用。（√/×）7.云原生架构的核心思想是尽可能利用传统IT基础设施。（√/×）8.分布式数据库的分片可以提高数据查询的并发性能。（√/×）9.大数据分析的主要目标是挖掘数据中的模式。（√/×）10.SLA（服务等级协议）是云服务提供商的法律约束文件。（√/×）四、简答题（每题5分，共6题）1.简述HDFS的优缺点。（请简述）2.解释什么是云计算的"弹性伸缩"特性。（请简述）3.大数据分析的主要流程包括哪些阶段？请简述。（请简述）4.简述Kafka的主要应用场景。（请简述）5.云安全中，"零信任"模型的核心思想是什么？（请简述）6.简述分布式数据库分片的主要作用。（请简述）五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述大数据技术在金融行业的应用价值。（请论述）2.分析云计算在中小企业数字化转型中的作用及挑战。（请论述）答案与解析一、单选题答案与解析1.A解析：NameNode是HDFS的管理节点，负责维护文件系统的元数据，如文件目录结构和数据块位置。2.B解析：SparkSQL适合处理大规模日志数据，支持Spark的批处理和流处理能力。3.A解析：云计算的服务模式层级从低到高依次是IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）。4.B解析：Kafka主要用于实时流处理，支持高吞吐量的数据传输。5.B解析：YARN（YetAnotherResourceNegotiator）的核心作用是资源调度，管理集群资源分配。6.C解析：RSA是一种非对称加密算法，公钥和私钥用于加密和解密。7.A解析："零信任"模型要求对所有用户和设备进行身份验证，无论其位置如何。8.B解析：PaaS模式提供开发平台，支持快速迭代和部署。9.B解析：分片的主要目的是提高数据查询效率，通过分散数据到不同节点。10.C解析：SparkMLlib是Spark的机器学习库，适合分布式机器学习任务。二、多选题答案与解析1.A,B,C,D解析：Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、Hive、YARN等，Kafka不属于核心组件。2.A,B,C解析：云计算的优势包括高可用性、弹性伸缩和降低成本，复杂性增加和安全性降低不是优势。3.A,B,C解析：NoSQL数据库是非关系型、分布式存储、高可扩展性，但查询能力和一致性模型与传统数据库不同。4.A,B,D解析：Spark支持内存计算、实时处理，运行效率更高，但MapReduce模型更简单。5.A,B,C,D解析：云安全的主要威胁包括DDoS攻击、数据泄露、恶意软件和身份盗窃。6.A,B,C,D解析：云原生技术包括容器化、微服务、Kubernetes和无服务器计算，传统单体应用不属于云原生。7.A,B,C,D,E解析：大数据分析流程包括数据采集、存储、处理、分析和展示。8.A,C,E解析：SLA通常包括响应时间、可用性和费用条款，数据备份和知识产权不是SLA的核心内容。9.A,B,C解析：分布式数据库的一致性模型包括强一致性、弱一致性和最终一致性。10.A,B,C,D解析：大数据实时处理技术包括Kafka、Flink、SparkStreaming和Storm，HadoopMapReduce属于批处理。三、判断题答案与解析1.×解析：Hadoop2.x后的MapReduce支持实时计算，如Spark。2.√解析：IaaS模式提供底层基础设施，用户可以控制操作系统和应用程序。3.√解析：Kafka通过分布式架构实现高吞吐量，优于HDFS的批处理性能。4.√解析：大数据的4V特征包括Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Veracity（真实性）。5.√解析：YARN可以管理多个MapReduce和Spark等作业。6.×解析：非对称加密的公钥和私钥不能互换使用。7.×解析：云原生架构的核心思想是利用容器、微服务等现代技术，而非传统IT。8.√解析：分片通过分散数据到不同节点，提高查询并发性能。9.√解析：大数据分析的主要目标是挖掘数据中的模式和洞察。10.√解析：SLA是云服务提供商的法律约束文件，规定服务标准和责任。四、简答题答案与解析1.HDFS的优缺点优点：高容错性（数据块冗余存储）、高吞吐量（适合批处理）、适合大数据存储。缺点：不适合低延迟访问、数据更新效率低、单点故障风险（NameNode）。2.云计算的"弹性伸缩"特性指云服务可以根据需求自动增加或减少资源，如CPU、内存等，以适应业务变化。3.大数据分析的主要流程数据采集（收集数据）、数据存储（如HDFS）、数据处理（清洗、转换）、数据分析（统计分析、机器学习）、数据展示（可视化）。4.Kafka的主要应用场景实时日志收集、消息队列、流处理平台、数据集成等。5."零信任"模型的核心思想健全的权限控制，要求对所有用户和设备进行身份验证，无论其位置如何，强调最小权限原则。6.分布式数据库分片的主要作用通过将数据分散到不同节点，提高查询效率和并发性能，避免单点瓶颈。五、论述题答案与解析1.大数据技术在金融行业的应用价值金融行业可以利用大数据进行风险评估（如信用评分）、欺诈检测（实时交易监控）、客户画像（精准营销）、