2026年大数据应用实战技能训练题集

2026年大数据应用实战技能训练题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在北京市智慧城市建设中，处理海量交通流量数据时，最适合使用的数据存储技术是？A.关系型数据库B.列式数据库C.键值存储D.图数据库2.某电商平台需要实时分析用户购物行为，以下技术最适合用于此场景的是？A.HadoopMapReduceB.KafkaC.SparkSQLD.Flink3.在上海市政务服务大数据平台中，用于处理多源异构数据集成任务的工具是？A.ElasticsearchB.KettleC.HiveD.Zookeeper4.某金融机构需对交易数据进行实时风控，以下算法最适合用于异常检测的是？A.线性回归B.K-Means聚类C.XGBoost分类D.LSTM时序预测5.在深圳市工业互联网平台中，用于设备状态预测的模型是？A.决策树B.SVMC.LSTMD.贝叶斯网络6.某政府部门需分析人口流动数据，以下GIS技术最适合用于空间聚类分析的是？A.ESRIArcGISB.QGISC.OpenStreetMapD.GDAL7.在杭州市城市大脑项目中，用于处理视频流数据的工具是？A.OpenCVB.HadoopC.FlinkD.KafkaStreams8.某制造业企业需优化供应链管理，以下算法最适合用于路径优化的是？A.A算法B.Dijkstra算法C.K-Means聚类D.随机森林9.在成都市智慧医疗平台中，用于患者病历分析的数据库是？A.CassandraB.MongoDBC.MySQLD.Redshift10.某零售企业需分析用户画像，以下技术最适合用于协同过滤的是？A.KNNB.PCA降维C.朴素贝叶斯D.GBDT二、多选题（每题3分，共10题）1.在重庆市智慧交通项目中，以下技术可用于交通流量预测的是？A.LSTMB.ARIMAC.XGBoostD.GBDT2.某能源公司需分析设备故障数据，以下技术可用于根因分析的是？A.决策树B.关联规则挖掘C.主成分分析D.故障树分析3.在武汉市智慧养老平台中，以下技术可用于跌倒检测的是？A.YOLOv8B.HOG特征提取C.卡尔曼滤波D.LSTM4.某物流企业需优化配送路线，以下技术可用于路径规划的是？A.A算法B.Dijkstra算法C.蚁群算法D.遗传算法5.在南京市智慧园区项目中，以下技术可用于能耗优化的是？A.强化学习B.线性规划C.时间序列分析D.梯度下降6.某金融科技公司需分析用户信用风险，以下模型可用于评分的是？A.LGBMB.逻辑回归C.随机森林D.支持向量机7.在哈尔滨市智慧农业项目中，以下技术可用于作物长势监测的是？A.RGB图像处理B.热成像分析C.无人机遥感D.激光雷达8.某电商平台需分析用户评论情感，以下技术可用于文本分类的是？A.BERTB.SVMC.朴素贝叶斯D.情感词典9.在深圳市自动驾驶项目中，以下技术可用于目标检测的是？A.YOLOv8B(SSD)C.FasterR-CNND.Keypoint检测10.某医疗企业需分析基因数据，以下技术可用于特征选择的是？A.卡方检验B.互信息C.递归特征消除D.主成分分析三、简答题（每题5分，共5题）1.简述Hadoop生态系统中HDFS和YARN的核心功能及其区别。2.描述Kafka如何实现高吞吐量消息传递的核心机制。3.解释SparkSQL中DataFrame和DataSet的区别及适用场景。4.说明图数据库在社交网络分析中的优势及典型应用。5.简述联邦学习在隐私保护场景下的工作原理及挑战。四、操作题（每题10分，共2题）1.假设某电商平台需分析用户购物行为数据，请设计一个基于Spark的实时数据处理流程，要求：-输入数据包括用户ID、商品ID、购买时间、金额；-处理目标：实时统计每个用户的消费总额，并筛选出Top10高消费用户；-输出结果保存至HDFS，并使用Kafka推送预警消息。2.某政府部门需整合多源数据（人口、交通、医疗），请设计一个数据仓库ETL流程，要求：-源数据包括CSV文件、MySQL数据库、API接口；-处理目标：清洗数据并关联生成统一视图，统计每个区域的人口密度及医疗资源覆盖率；-输出结果存入Redshift，并生成可视化报表。答案与解析一、单选题1.B-列式数据库（如HBase、ClickHouse）适合存储稀疏数据，且查询性能高，适合处理海量交通流量数据。2.B-Kafka可实时处理高吞吐量数据流，适合电商平台用户行为分析。3.B-Kettle是开源ETL工具，适合多源数据集成。4.B-K-Means聚类可用于异常检测，通过离群点识别风险交易。5.C-LSTM可处理时序数据，适合预测设备故障。6.A-ArcGIS支持复杂空间分析，适合人口流动聚类。7.C-Flink支持流式处理，适合实时视频分析。8.B-Dijkstra算法适合单源最短路径问题。9.B-MongoDB支持半结构化数据，适合病历分析。10.A-KNN算法通过近邻用户推荐，适合协同过滤。二、多选题1.A、B、C-LSTM、ARIMA、XGBoost均适合时间序列预测。2.A、B、D-决策树、关联规则、故障树分析适合根因分析。3.A、C-YOLOv8、卡尔曼滤波可用于实时跌倒检测。4.A、B、C-A、Dijkstra、蚁群算法均用于路径规划。5.A、C-强化学习、时间序列分析适合能耗优化。6.A、B、C-LGBM、逻辑回归、随机森林适合信用评分。7.A、B、C-RGB图像、热成像、无人机遥感均用于作物监测。8.A、B、C-BERT、SVM、朴素贝叶斯适合文本情感分类。9.A、B、C-YOLOv8、SSD、FasterR-CNN均用于目标检测。10.A、B、C-卡方检验、互信息、递归特征消除适合基因数据特征选择。三、简答题1.HDFS与YARN的区别-HDFS：分布式文件系统，负责海量数据存储，块大小128MB，适合批处理。-YARN：资源调度框架，管理集群资源，支持多应用，适合交互式分析。2.Kafka高吞吐量机制-发布订阅模型、零拷贝、批处理、多副本冗余。3.DataFrame与DataSet区别-DataFrame：静态视图，支持SQL，适合批处理。-DataSet：动态视图，支持Java原生类型，适合流处理。4.图数据库优势-高效邻域查询、支持复杂关系分析，适合社交网络。5.联邦学习原理与挑战-原理：本地模型聚合，不共享原始数据。挑战：数据异构、通信开销。四、操作题1.实时数据处理流程spark//读取Kafka数据df=spark.readStream.format("kafka").load("topic").selectExpr("CAST(valueASSTRING)").select(from_json(col("value"),schema).as("data"))//转换统计Top用户top_users=df.groupBy("user_id").sum("amount").orderBy(col("sum(amount)").desc()).limit(10)//输出top_users.writeStream.outputMode("update").format("console