2026年大数据平台资源管理考核试题

2026年大数据平台资源管理考核试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年大数据平台资源管理考核试题考核对象：大数据技术专业学生、行业从业者题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）请判断下列说法的正误。1.大数据平台资源管理的主要目标是最大化资源利用率，同时保证数据处理的实时性。2.在云原生大数据平台中，资源调度器（Scheduler）负责分配计算资源，而资源管理器（ResourceManager）负责监控资源使用情况。3.Kubernetes（K8s）中的节点（Node）是物理或虚拟机，而Pod是K8s中最小的部署单元。4.大数据平台中的资源隔离技术可以防止不同应用之间的资源争抢，但会影响整体性能。5.HadoopYARN的ResourceManager分为两个组件：NodeManager和ApplicationMaster。6.在大数据平台中，资源预留（ResourceReservation）可以提高关键任务的优先级，但会增加系统开销。7.容器化技术（如Docker）可以简化大数据平台的部署，但会增加资源管理复杂性。8.大数据平台中的资源监控工具（如Prometheus）主要用于收集资源使用数据，但不支持自动扩缩容。9.在分布式计算框架中，资源竞争（ResourceContention）会导致任务延迟增加，但可以通过负载均衡缓解。10.大数据平台中的资源回收机制（如GracefulTermination）可以确保资源在任务结束时被正确释放，但会影响任务终止速度。二、单选题（每题2分，共20分）请选择最符合题意的选项。1.以下哪种技术最适合用于大数据平台中的资源动态扩缩容？A.手动扩容B.自动扩缩容（AutoScaling）C.资源预留D.资源隔离2.在HadoopYARN中，哪个组件负责管理集群中的节点资源？A.NodeManagerB.ResourceManagerC.ApplicationMasterD.Scheduler3.大数据平台中的资源竞争主要发生在哪种场景？A.单节点任务执行B.分布式任务调度C.数据存储操作D.资源监控4.以下哪种工具最适合用于大数据平台的资源性能分析？A.JMXB.GrafanaC.PrometheusD.ELK5.在Kubernetes中，哪个资源对象用于定义应用所需的计算资源？A.PodB.ServiceC.DeploymentD.Namespace6.大数据平台中的资源隔离技术主要解决什么问题？A.提高资源利用率B.防止资源争抢C.增加系统开销D.降低任务延迟7.在云原生大数据平台中，哪个组件负责管理应用的生命周期？A.KubernetesControllerManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.ResourceManager8.大数据平台中的资源回收机制主要目的是什么？A.提高资源利用率B.确保资源安全释放C.增加系统复杂性D.降低任务执行速度9.以下哪种技术最适合用于大数据平台的资源监控？A.JMXB.PrometheusC.ELKD.Grafana10.大数据平台中的资源调度器（Scheduler）主要做什么？A.分配计算资源B.监控资源使用情况C.管理应用生命周期D.收集资源使用数据三、多选题（每题2分，共20分）请选择所有符合题意的选项。1.大数据平台资源管理的主要挑战包括哪些？A.资源竞争B.资源隔离C.资源利用率低D.自动扩缩容困难2.在HadoopYARN中，哪些组件参与资源管理？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.Scheduler3.大数据平台中的资源监控工具有哪些？A.PrometheusB.GrafanaC.ELKD.JMX4.容器化技术（如Docker）在大数据平台中的应用优势包括哪些？A.简化部署B.资源隔离C.提高灵活性D.增加系统开销5.大数据平台中的资源回收机制包括哪些？A.GracefulTerminationB.ResourceCleanupC.AutomaticScalingD.ManualIntervention6.资源竞争可能导致哪些问题？A.任务延迟增加B.资源利用率下降C.系统性能下降D.资源浪费7.大数据平台中的资源调度策略有哪些？A.FairSchedulerB.CapacitySchedulerC.FIFOSchedulerD.RoundRobinScheduler8.Kubernetes中的哪些资源对象与资源管理相关？A.PodB.ServiceC.DeploymentD.Namespace9.大数据平台中的资源隔离技术包括哪些？A.CgroupsB.NamespacesC.ResourceQuotasD.PriorityClasses10.大数据平台中的资源管理工具有哪些？A.KubernetesB.HadoopYARNC.DockerSwarmD.ApacheMesos四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某大数据公司正在搭建一个云原生大数据平台，计划使用Kubernetes进行资源管理。平台需要同时运行批处理任务（如HadoopMapReduce）和实时计算任务（如ApacheFlink）。公司希望确保实时计算任务的高优先级，同时避免批处理任务影响系统性能。请分析以下问题：（1）Kubernetes中如何实现资源隔离和优先级管理？（2）如何设计资源调度策略以满足不同任务的需求？案例2：某电商公司的大数据平台使用HadoopYARN进行资源管理。平台目前存在资源竞争严重的问题，导致实时计算任务的延迟增加。公司计划通过优化资源调度策略来缓解这一问题。请分析以下问题：（1）HadoopYARN中哪些组件参与资源管理？（2）如何优化资源调度策略以减少资源竞争？案例3：某金融公司的大数据平台需要支持高并发数据查询，同时确保资源利用率最大化。平台目前使用Docker容器化技术进行部署，但资源回收机制不完善，导致部分资源无法及时释放。请分析以下问题：（1）Docker容器化技术在大数据平台中的优势是什么？（2）如何改进资源回收机制以提高资源利用率？五、论述题（每题11分，共22分）1.请论述大数据平台资源管理的核心挑战及其解决方案。2.请论述云原生大数据平台与传统大数据平台的资源管理差异。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（ResourceManager负责分配资源，Scheduler负责调度任务）3.√4.×（资源隔离可以提高性能）5.×（ResourceManager包含Scheduler）6.√7.√8.×（Prometheus支持自动扩缩容）9.√10.√二、单选题1.B2.B3.B4.B5.C6.B7.A8.B9.B10.A三、多选题1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C5.A,B6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D四、案例分析案例1：（1）Kubernetes中通过ResourceQuotas和PriorityClasses实现资源隔离和优先级管理。ResourceQuotas限制Pod组的使用资源，而PriorityClasses定义Pod的优先级。（2）设计调度策略时，可以为实时计算任务分配更高的优先级，同时为批处理任务设置资源限制，避免资源争抢。案例2：（1）HadoopYARN中，ResourceManager负责分配资源，NodeManager负责管理节点资源，ApplicationMaster负责管理任务资源。（2）优化资源调度策略可以通过调整队列优先级、增加资源预留等方式减少资源竞争。案例3：（1）Docker容器化技术可以简化部署、提高灵活性，同时实现资源隔离。（2）改进资源回收机制可以通过设置合理的超时时间、自动清理无用容器等方式提高资源利用率。五、论述题1.大数据平台资源管理的核心挑战及其解决方案大数据平台资源管理的核心挑战包括：资源竞争、资源利用率低、自动扩缩容困难、资源隔离等。解决方案包括：-资源隔离：通过Cgroups、Namespaces等技术实现资源隔离，防止不同应用之间的资源争抢。-资源利用率优化：通过自动扩缩容、资源预留等技术提高资源利用率。-自动扩缩容：通过云原生技术（如Kubernetes）实现资源的动态调整，满足不同负载需求。-资源监控：通过Prometheus、Grafana等工具实时监控资源使用情况，及时发现并解决问题。2.云原生大数据平台与传统大数据平台的资源管理差异云原生大数据平台与传统大数据平台的资源管理差异主要体现在：-资源调度：云原生平台（