Python大数据处理技术考核试卷及答案

Python大数据处理技术考核试卷及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：Python大数据处理技术考核试卷考核对象：大数据技术专业学生、行业从业者题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析（3题，每题6分）总分18分-论述题（2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.Pandas库中的DataFrame数据结构可以存储不同类型的数据。2.在大数据处理中，MapReduce模型主要用于数据的分布式存储。3.Spark的RDD（弹性分布式数据集）是不可变的。4.Hadoop的HDFS（分布式文件系统）适用于高吞吐量的数据访问场景。5.Python的NumPy库主要用于科学计算，不支持大数据处理。6.PySpark可以无缝集成Pandas进行分布式数据处理。7.大数据处理的“3V”特征包括规模性、多样性和实时性。8.Hive是Hadoop生态系统中的数据仓库工具，支持SQL查询。9.Python的Dask库适用于中小规模数据集的处理。10.大数据处理的“4V”特征包括规模性、多样性、实时性和复杂性。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪个库是Python中用于数据清洗和转换的主要工具？A.MatplotlibB.Scikit-learnC.PandasD.TensorFlow2.在Spark中，以下哪个操作属于转换操作？A.`filter()`B.`collect()`C.`map()`D.`reduce()`3.Hadoop的HDFS中，NameNode的主要功能是？A.数据块管理B.元数据管理C.数据压缩D.任务调度4.以下哪个是分布式计算框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.SparkD.Keras5.在Pandas中，以下哪个函数用于读取CSV文件？A.`read_excel()`B.`read_sql()`C.`read_csv()`D.`read_json()`6.PySpark中，以下哪个组件用于调度任务？A.DriverB.ExecutorC.RDDD.DataFrame7.大数据处理的“5V”特征不包括？A.规模性B.实时性C.复杂性D.可扩展性8.Hive中，以下哪个文件定义了表的结构？A.HDFS文件B.Metastore数据库C.HDFS文件D.SparkSession配置9.在Spark中，以下哪个模式适用于交互式数据分析？A.RDD模式B.DataFrame模式C.Dataset模式D.SQL模式10.Python的Dask库与Pandas的主要区别是？A.Dask支持并行计算B.Dask不支持数据清洗C.Dask适用于小数据集D.Dask没有Pandas功能强大三、多选题（每题2分，共20分）1.以下哪些是Hadoop生态系统的组件？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.SparkE.TensorFlow2.在Spark中，以下哪些操作属于转换操作？A.`map()`B.`filter()`C.`collect()`D.`reduceByKey()`E.`cache()`3.Pandas中，以下哪些函数用于数据聚合？A.`mean()`B.`sum()`C.`max()`D.`sort_values()`E.`groupby()`4.大数据处理的挑战包括？A.数据存储B.数据处理速度C.数据安全D.数据可视化E.数据模型5.PySpark中，以下哪些组件属于Spark集群？A.DriverB.ExecutorC.SparkContextD.RDDE.DataFrame6.Hadoop的HDFS特点包括？A.高吞吐量B.高容错性C.低延迟D.可扩展性E.数据压缩7.Python的大数据处理库包括？A.PandasB.NumPyC.DaskD.SciPyE.Matplotlib8.Hive中，以下哪些功能支持SQL查询？A.数据仓库B.SQL-on-HadoopC.数据湖D.元数据管理E.数据分区9.Spark的RDD特点包括？A.可恢复性B.可并行化C.不可变D.可持久化E.可缓存10.大数据处理的“4V”特征包括？A.规模性B.多样性C.实时性D.复杂性E.可扩展性四、案例分析（每题6分，共18分）1.场景：某电商公司需要分析用户购买行为数据，数据存储在HDFS上，包含用户ID、商品ID、购买时间、金额等信息。请简述使用PySpark进行数据处理的步骤，并说明如何使用DataFrameAPI进行数据清洗和聚合。2.场景：某金融机构需要处理海量交易数据，数据格式为CSV文件，包含交易ID、用户ID、交易金额、交易时间等信息。请设计一个Pandas脚本，实现以下功能：-读取CSV文件，筛选交易金额大于1000的记录。-按用户ID分组，计算每个用户的总交易金额。-将结果保存为新的CSV文件。3.场景：某公司使用Spark进行实时日志分析，日志数据存储在Kafka中，需要使用SparkStreaming进行处理。请简述SparkStreaming的工作原理，并说明如何实现以下功能：-从Kafka读取日志数据。-对日志数据进行词频统计。-将结果实时输出到HDFS。五、论述题（每题11分，共22分）1.请论述Pandas与Spark在数据处理中的优缺点，并说明在哪些场景下选择使用Pandas或Spark。2.请论述大数据处理的“5V”特征，并说明如何应对大数据处理的挑战。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（MapReduce是计算模型，HDFS是存储系统）3.√4.√5.×（NumPy支持大数据处理，但效率不如Spark或Dask）6.√7.√8.√9.×（Dask适用于大规模数据集）10.√解析：-1.DataFrame支持混合类型数据。-2.MapReduce是计算模型，HDFS是存储系统。-3.RDD是不可变的，这是其设计特点。-5.NumPy主要用于科学计算，但Pandas和Spark更适用于大数据。-9.Dask是分布式计算库，适用于大规模数据集。二、单选题1.C2.C3.B4.C5.C6.A7.D8.B9.B10.A解析：-1.Pandas是数据清洗和转换的主要工具。-6.Driver是Spark集群的调度中心。-7.“5V”特征包括规模性、多样性、实时性、复杂性、可扩展性。三、多选题1.A,B,C,D2.A,B,D,E3.A,B,C,E4.A,B,C,D5.A,B,E6.A,B,D,E7.A,B,C8.A,B,D,E9.A,B,C,D,E10.A,B,C,D,E解析：-1.Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等。-9.RDD的特点包括可恢复性、可并行化、不可变、可持久化、可缓存。四、案例分析1.解析：-读取数据：`spark.read.csv("hdfs://path/to/data.csv")`。-数据清洗：使用`dropna()`去除缺失值，`fillna()`填充缺失值。-聚合：使用`groupBy("user_id")`计算每个用户的总金额。2.解析：```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("path/to/data.csv")filtered_data=data[data["amount"]>1000]grouped_data=filtered_data.groupby("user_id")["amount"].sum().reset_index()grouped_data.to_csv("path/to/output.csv",index=False)```3.解析：-读取Kafka数据：`spark.readStream.fromKafka("kafka_topic")`。-词频统计：使用`flatMap()`分割日志，`groupBy()`统计词频。-输出结果：`writeStream.toDF().write().saveAsTable("hdfs_tab