系统架构师大数据架构设计实操题2026

系统架构师大数据架构设计实操题2026一、单选题（共5题，每题2分，总计10分）背景：某金融机构位于上海，计划构建一套实时风险监控系统，处理日均500TB交易数据，数据源包括交易系统日志、摄像头视频流、ATM设备数据。要求系统具备高可用、低延迟（秒级）、可扩展性，并符合国内网络安全等级保护三级要求。1.在设计该系统的数据采集层时，哪种方案最适合处理高并发的视频流数据？A.Kafka+FlumeB.RabbitMQ+SparkStreamingC.MQTT+FlinkD.HDFS+Zookeeper解析：Kafka适合高吞吐量的日志和事件数据，Flume适用于日志采集；RabbitMQ适合消息队列，但延迟较高；MQTT适用于低带宽、高延迟的场景；HDFS适合离线存储，不适合实时流处理。正确答案为C，MQTT+Flink可高效处理视频流数据。2.在设计数据存储层时，哪种技术最适合存储结构化、半结构化数据，并支持快速查询和更新？A.Elasticsearch+HBaseB.MongoDB+RedisC.Neo4j+CassandraD.PostgreSQL+MongoDB解析：Elasticsearch适合搜索场景，HBase适合海量数据存储；MongoDB适合文档存储，Redis适合缓存；Neo4j适合图数据库；PostgreSQL适合事务型数据。正确答案为D，PostgreSQL支持ACID事务，适合金融领域数据。3.在设计实时计算层时，若需对交易数据实时计算并触发风控规则，哪种计算框架最合适？A.SparkStreaming+FlinkB.Storm+KafkaC.Spark+HadoopMapReduceD.Elasticsearch+Logstash解析：SparkStreaming和Flink都支持实时计算，但Flink的延迟更低；Storm适合旧系统，但资源消耗高；MapReduce适合离线计算；Elasticsearch+Logstash仅适合日志处理。正确答案为A。4.在设计数据治理层时，若需确保数据血缘可追溯，哪种技术最合适？A.Airflow+GreatExpectationsB.ApacheNiFi+OpenRefineC.Talend+InformaticaD.ApacheGriffin+Kudu解析：Airflow+GreatExpectations适合数据管道管理和数据质量检查；NiFi适合数据流编排；Talend+Informatica适合ETL工具；Kudu适合列式存储。正确答案为A。5.在设计数据安全层时，若需对敏感数据进行脱敏处理，哪种方案最合适？A.ApacheRanger+KuduB.ApacheKyro+SparkC.OpenLDAP+HDFSD.ApacheAtlas+Elasticsearch解析：Ranger适合权限控制和审计；Kyro适合序列化；OpenLDAP适合目录服务；Atlas适合元数据管理；Elasticsearch适合搜索。正确答案为A。二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）背景：某电商平台位于深圳，计划构建一套大数据分析系统，处理用户行为数据、商品数据、订单数据，并支持实时推荐和离线报表。要求系统具备高可用、可扩展、数据一致性。6.在设计数据采集层时，以下哪些技术适合采集用户行为数据？A.Flume+KafkaB.ApacheBeam+Pub/SubC.ApacheNiFi+MQTTD.SparkStreaming+HDFS解析：Flume+Kafka适合日志采集；Beam+Pub/Sub适合云原生数据流；NiFi+MQTT适合物联网数据；Spark+HDFS适合离线存储。正确答案为A和B。7.在设计数据存储层时，以下哪些技术适合存储半结构化数据？A.HBaseB.CassandraC.ElasticsearchD.MongoDB解析：HBase适合列式存储；Cassandra适合分布式存储；Elasticsearch适合搜索；MongoDB适合文档存储。正确答案为C和D。8.在设计实时计算层时，以下哪些框架支持状态管理？A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.Storm解析：Flink和SparkStreaming支持状态管理；KafkaStreams适合流处理；Storm适合低延迟计算。正确答案为A和B。9.在设计数据治理层时，以下哪些技术支持数据质量检查？A.GreatExpectationsB.ApacheGriffinC.ApacheAtlasD.ApacheRanger解析：GreatExpectations和Griffin适合数据质量检查；Atlas适合元数据管理；Ranger适合权限控制。正确答案为A和B。10.在设计数据安全层时，以下哪些技术支持数据脱敏？A.ApacheRangerB.ApacheKyroC.OpenPolicyAgentD.ApacheAtlas解析：Ranger适合权限控制和审计；Kyro适合序列化；OPA适合策略管理；Atlas适合元数据管理。正确答案为A和C。三、简答题（共5题，每题4分，总计20分）背景：某制造企业位于苏州，计划构建一套工业大数据平台，采集设备运行数据、生产日志、质量检测数据，并支持实时监控和预测性维护。要求系统具备高可靠、低延迟、可扩展性。11.简述Kafka和RabbitMQ的主要区别，并说明哪种更适合金融行业？答案：Kafka是分布式流处理平台，适合高吞吐量、高容错场景；RabbitMQ是消息队列，适合异步通信。金融行业对数据一致性和可靠性要求高，Kafka更适合。12.简述Flink和SparkStreaming的主要区别，并说明哪种更适合实时风控？答案：Flink支持事件时间处理和状态管理，延迟更低；SparkStreaming适合批流一体化。实时风控对延迟要求高，Flink更适合。13.简述数据湖和数据仓库的主要区别，并说明哪种更适合分析场景？答案：数据湖存储原始数据，数据仓库存储处理后的数据。分析场景适合数据仓库，支持SQL查询和BI报表。14.简述数据血缘的定义和作用，并说明如何实现数据血缘？答案：数据血缘指数据从源头到最终应用的完整路径。作用是追溯数据来源和影响。可通过ETL工具（如Informatica）、数据管道管理工具（如Airflow）或元数据平台（如ApacheAtlas）实现。15.简述数据脱敏的定义和常见方法，并说明为何金融行业需要数据脱敏？答案：数据脱敏指对敏感信息（如身份证号）进行加密或替换。常见方法包括加密、掩码、哈希。金融行业需要脱敏以符合《网络安全法》和《数据安全法》要求。四、设计题（共3题，每题15分，总计45分）背景：某政府机构位于北京，计划构建一套智慧城市大数据平台，处理交通流量数据、环境监测数据、公安安防数据，并支持实时可视化、离线分析和预测。要求系统具备高可用、可扩展、数据安全。16.设计智慧城市大数据平台的整体架构，包括数据采集层、存储层、计算层、应用层，并说明各层的核心技术和选型理由。答案：-数据采集层：Kafka+Flume，支持高并发采集多源数据；-存储层：HBase+Elasticsearch，HBase存储海量时序数据，Elasticsearch支持搜索；-计算层：Flink+Spark，Flink实时计算，Spark离线分析；-应用层：Superset+Kibana，支持可视化；选型理由：金融行业对实时性、可靠性和安全性要求高，Kafka和Flink支持高吞吐量，Elasticsearch支持快速搜索。17.设计智慧城市大数据平台的数据安全架构，包括数据加密、权限控制、审计日志，并说明如何确保数据安全符合国内法律法规。答案：-数据加密：对传输数据使用TLS，存储数据使用AES加密；-权限控制：使用ApacheRanger或Kerberos进行权限管理；-审计日志：使用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）记录操作日志；符合法规：遵循《网络安全法》《数据安全法》和等级保护三级要求。18.设计智慧城市大数据平台的实时监控和预警系统，包括数据采集、处理、预警逻辑，并说明如何