2025年公需科目大数据考核题库完整版(含答案)

精编2025年公需科目大数据考核题库完整版(含答案)一、单项选择题1.以下哪项不属于大数据的“4V”特征？A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多样（Variety）D.高价（Value）答案：D2.分布式文件系统HDFS的默认块大小是？A.32MBB.64MBC.128MBD.256MB答案：C3.以下哪种技术用于解决分布式系统中节点之间的协调问题？A.HBaseB.ZooKeeperC.SparkD.Kafka答案：B4.数据清洗中处理缺失值的常用方法不包括？A.删除缺失值所在行B.用均值填充C.用随机数填充D.用回归模型预测填充答案：C5.以下哪项属于非结构化数据？A.关系型数据库表B.日志文件C.Excel表格D.财务报表答案：B6.联邦学习的核心目标是？A.集中所有数据训练模型B.在不共享原始数据的前提下联合建模C.提高单个节点的计算能力D.降低数据存储成本答案：B7.以下哪项是Spark的核心抽象？A.RDD（弹性分布式数据集）B.DataFrameC.DatasetD.DStream答案：A8.《数据安全法》规定，重要数据的处理者应当按照规定对其数据处理活动定期开展？A.数据加密B.风险评估C.数据备份D.数据脱敏答案：B9.以下哪种算法属于监督学习？A.K-means聚类B.决策树分类C.关联规则挖掘D.主成分分析答案：B10.数据可视化工具Tableau主要支持的数据源不包括？A.ExcelB.SQLServerC.HadoopD.区块链账本答案：D11.以下哪项是流式计算框架Flink的特点？A.基于微批处理B.支持事件时间（EventTime）C.仅适用于离线计算D.不支持状态管理答案：B12.数据要素市场化配置的核心是？A.数据所有权确权B.数据流通交易C.数据存储技术提升D.数据采集范围扩大答案：B13.隐私计算中的“安全多方计算”主要解决的问题是？A.数据加密传输B.多参与方在不共享数据的情况下协同计算C.数据脱敏D.数据备份冗余答案：B14.以下哪项不属于大数据应用中的伦理风险？A.算法歧视B.数据泄露C.数据价值挖掘D.隐私侵犯答案：C15.Hadoop生态中负责资源管理和任务调度的组件是？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive答案：C16.数据仓库（DataWarehouse）的主要特点是？A.支持实时事务处理B.面向主题、集成、非易失、随时间变化C.存储原始交易数据D.仅支持单表查询答案：B17.以下哪种数据清洗操作用于解决数据不一致问题？A.去重B.标准化（如统一日期格式）C.填充缺失值D.纠正错误值答案：B18.以下哪项是Kafka的核心功能？A.分布式消息队列B.内存计算框架C.列式存储数据库D.搜索引擎答案：A19.《个人信息保护法》规定，处理个人信息应当遵循的原则不包括？A.合法、正当、必要B.最小必要C.完全匿名化D.公开透明答案：C20.以下哪种场景最适合使用实时计算？A.月度销售报表提供B.电商平台实时推荐C.历史用户行为分析D.年度财务审计答案：B二、多项选择题1.大数据技术架构通常包括以下哪些层次？A.数据采集层B.数据存储层C.数据处理层D.数据应用层答案：ABCD2.以下属于NoSQL数据库的有？A.MySQLB.HBaseC.RedisD.MongoDB答案：BCD3.数据质量的评估维度包括？A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性答案：ABCD4.隐私保护技术包括？A.匿名化（如k-匿名）B.脱敏（如掩码）C.差分隐私D.数据加密答案：ABCD5.以下哪些是Spark的优势？A.内存计算，速度快B.支持多种编程语言（Scala、Python、Java等）C.仅支持批处理D.与Hadoop生态兼容答案：ABD6.数据治理的核心内容包括？A.数据标准制定B.数据质量管控C.数据安全管理D.数据生命周期管理答案：ABCD7.以下属于流式计算框架的有？A.ApacheFlinkB.ApacheSparkStreamingC.ApacheStormD.ApacheHive答案：ABC8.大数据在智慧城市中的应用场景包括？A.交通拥堵预测B.智能电网调度C.公共安全监控D.医疗资源优化配置答案：ABCD9.数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse）的区别在于？A.数据湖存储原始数据，数据仓库存储结构化数据B.数据湖支持多种数据类型，数据仓库以结构化为主C.数据湖面向分析人员，数据仓库面向业务用户D.数据湖强调灵活性，数据仓库强调规范性答案：ABD10.《数据安全法》规定的数据分类分级保护制度中，数据分类的依据包括？A.数据来源B.数据重要程度C.数据处理风险D.数据应用场景答案：BCD三、判断题1.大数据的“价值密度低”是指数据总量大但有效信息占比小。（）答案：√2.Hadoop的MapReduce是一种分布式计算模型，适用于实时计算场景。（）答案：×（MapReduce适用于离线批处理）3.数据可视化的主要目的是将复杂数据转化为直观的图形，帮助用户快速理解信息。（）答案：√4.机器学习中的无监督学习需要标注数据作为输入。（）答案：×（无监督学习不需要标注数据）5.区块链技术与大数据的结合可以提升数据的可追溯性和可信度。（）答案：√6.数据脱敏是指通过技术手段将敏感信息变形，使其无法直接识别特定个体。（）答案：√7.分布式系统的“CAP定理”指的是一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（PartitionTolerance）三者不可兼得。（）答案：√8.数据仓库中的数据是动态变化的，支持频繁的增删改操作。（）答案：×（数据仓库数据是非易失的，主要支持查询）9.联邦学习适用于医疗、金融等数据隐私要求高的行业。（）答案：√10.大数据时代，数据的所有权、使用权和收益权可以分离。（）答案：√四、简答题1.简述大数据处理的典型流程。答案：大数据处理典型流程包括：（1）数据采集：通过ETL工具、传感器、日志收集等方式获取数据；（2）数据存储：使用分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase）或关系型数据库存储；（3）数据清洗：处理缺失值、重复值、错误值，解决不一致问题；（4）数据建模：应用机器学习、统计分析等方法挖掘模式或预测；（5）数据可视化：通过图表、仪表盘等展示结果；（6）数据应用：将分析结果用于决策支持、产品优化等场景。2.对比HadoopMapReduce与Spark的适用场景。答案：HadoopMapReduce基于磁盘计算，适合离线批处理，对内存要求低，但处理迭代计算（如机器学习）或交互式查询效率低；Spark基于内存计算（RDD缓存），支持批处理、流处理（SparkStreaming）、图计算等，适合需要多次迭代的算法（如K-means）、实时分析或交互式查询，速度比MapReduce快10-100倍，但对内存资源要求较高。3.列举数据安全的主要防护措施。答案：数据安全防护措施包括：（1）加密技术：对存储和传输中的数据进行加密（如AES、RSA）；（2）访问控制：通过角色权限管理（RBAC）限制数据访问；（3）脱敏处理：对敏感信息（如身份证号、手机号）进行掩码、替换等处理；（4）审计日志：记录数据操作行为，便于追溯；（5）备份与容灾：定期备份数据，防止丢失；（6）合规性管理：遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，开展风险评估。4.说明“差分隐私”的核心思想及其应用场景。答案：差分隐私的核心思想是在数据查询或分析结果中添加可控噪声，使得单个个体的数据是否被包含在数据集中无法被推断，从而保护隐私。其应用场景包括政府统计（如人口普查）、医疗数据共享（如疾病研究）、企业用户行为分析（如用户偏好统计）等需要在数据利用与隐私保