2026年大数据平台数据处理能力考核题

2026年大数据平台数据处理能力考核题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理大规模分布式数据时，下列哪种并行计算框架最适合用于迭代式机器学习任务？A.SparkCoreB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Storm2.某电商平台需要实时分析用户行为日志，以下哪种存储引擎最适合作为中间层缓存？A.HBaseB.RedisC.MongoDBD.Elasticsearch3.在数据清洗过程中，如何处理缺失值？以下哪种方法最适用于数值型数据？A.填充均值B.使用众数填充C.删除缺失行D.插值法4.某金融机构需要监控交易数据的异常行为，以下哪种算法最适合用于实时异常检测？A.AprioriB.IsolationForestC.K-MeansD.PageRank5.在数据仓库设计中，星型模型的层数通常包括？A.1层（事实表）B.2层（事实表+维度表）C.3层（事实表+维度表+中间层）D.4层（包括ETL层）6.某政府部门需要分析城市交通流量数据，以下哪种数据库最适合存储时序数据？A.PostgreSQLB.MySQLC.InfluxDBD.Cassandra7.在数据迁移过程中，如何确保数据一致性？以下哪种方法最可靠？A.事务日志B.增量同步C.双写策略D.校验和比对8.某电商公司需要优化商品推荐算法，以下哪种技术最适合用于协同过滤？A.深度学习B.决策树C.矩阵分解D.K-NearestNeighbor9.在数据脱敏过程中，以下哪种方法最适用于身份证号码？A.随机替换B.部分遮盖C.哈希加密D.模糊化处理10.某制造企业需要分析设备运行数据，以下哪种分析方法最适合用于趋势预测？A.关联规则挖掘B.回归分析C.聚类分析D.文本挖掘二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在大数据平台中，以下哪些组件属于Hadoop生态系统？A.HiveB.HBaseC.FlinkD.YARNE.Kafka2.在数据预处理过程中，以下哪些方法属于异常值处理技术？A.3σ法则B.基于密度的异常检测C.主成分分析D.四分位数法E.箱线图3.在实时数据流处理中，以下哪些技术可以提高系统容错性？A.CheckpointB.StatefulStreamProcessingC.RedundantCopyD.EventualConsistencyE.Backpressure4.在数据可视化设计时，以下哪些原则可以提高图表可读性？A.合理使用颜色B.避免过度装饰C.明确标注坐标轴D.使用动态效果E.保持简洁明了5.在数据安全合规场景中，以下哪些措施属于GDPR要求？A.数据最小化原则B.用户同意机制C.数据本地化存储D.完整性保护E.跨境传输审查三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述MapReduce计算模型的三个核心阶段及其作用。2.某医疗机构需要存储患者电子病历，如何设计数据模型才能兼顾查询效率和数据扩展性？3.在数据ETL过程中，如何解决数据质量不一致的问题？请列举三种常见方法。4.某零售企业需要分析用户购买行为，如何使用关联规则挖掘技术发现潜在的销售机会？5.在数据脱敏场景中，如何平衡数据可用性与隐私保护？请说明两种常用策略。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合中国《数据安全法》的要求，论述大数据平台在数据跨境传输时应如何设计合规架构。2.对比Spark和Flink两种实时计算框架的优缺点，并说明在哪些场景下选择哪种框架更合适。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.Storm解析：Storm适合实时流处理，特别适用于迭代式任务，如在线机器学习。SparkCore和Flink更偏向批处理或微批处理，HadoopMapReduce则不适用于实时场景。2.B.Redis解析：Redis内存存储速度快，适合作为中间层缓存，满足高并发读取需求。HBase适合列式存储，MongoDB和Elasticsearch更偏向文档和搜索场景。3.A.填充均值解析：数值型数据缺失值处理常用均值填充，众数填充适用于分类数据，删除行会导致数据损失，插值法适用于时间序列数据。4.B.IsolationForest解析：IsolationForest适合实时异常检测，效率高且适用于高维数据。Apriori用于关联规则，K-Means用于聚类，PageRank用于网络分析。5.B.2层（事实表+维度表）解析：星型模型核心是事实表和维度表，中间层（如桥接表）是可选的，ETL层不属于模型本身。6.C.InfluxDB解析：InfluxDB专为时序数据设计，支持高效写入和查询。PostgreSQL和MySQL通用性强，但优化程度不如InfluxDB；Cassandra适合分布式存储，但查询性能较弱。7.C.双写策略解析：双写策略（写入目标系统同时更新源系统）最可靠，事务日志和校验和比对是辅助手段，增量同步适用于同步场景但易出错。8.C.矩阵分解解析：协同过滤核心是矩阵分解技术，深度学习适用于更复杂的推荐场景，决策树和KNN不适用于协同过滤。9.B.部分遮盖解析：身份证号码脱敏常用部分遮盖（如显示前6位后4位），随机替换和哈希加密会丢失部分数据，模糊化处理不适用于结构化数据。10.B.回归分析解析：趋势预测属于统计预测，回归分析最直接；关联规则、聚类和文本挖掘不适用于数值型趋势分析。二、多选题答案与解析1.A.Hive,B.HBase,D.YARN解析：Hadoop生态系统包括Hive（数据仓库）、HBase（列式存储）、YARN（资源管理），Flink和Kafka属于其他生态系统。2.A.3σ法则,B.基于密度的异常检测,D.四分位数法解析：异常值处理方法包括统计方法（3σ法则、四分位数）、机器学习方法（基于密度的异常检测），PCA和箱线图属于降维或可视化工具。3.A.Checkpoint,B.StatefulStreamProcessing,C.RedundantCopy解析：Checkpoint和冗余备份提高容错性，状态化流处理需考虑故障恢复，最终一致性是设计目标而非技术，背压是性能控制手段。4.A.合理使用颜色,B.避免过度装饰,C.明确标注坐标轴,E.保持简洁明了解析：动态效果可能分散注意力，不属于设计原则。5.A.数据最小化原则,B.用户同意机制,E.跨境传输审查解析：C选项属于特定地区要求（如中国），D选项是通用安全措施，非GDPR特定要求。三、简答题答案与解析1.MapReduce三阶段及其作用：-Map阶段：对输入数据进行并行处理，输出键值对（K-V）。-Shuffle阶段：按键排序并分组，将数据转移至Reduce节点。-Reduce阶段：对分组后的数据进行聚合或统计，输出最终结果。2.医疗机构电子病历数据模型设计：-采用关系型数据库存储结构化数据（如患者基本信息、检查记录）。-使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储非结构化数据（如影像报告）。-建立索引优化查询，采用分区设计提高扩展性。3.ETL数据质量解决方案：-数据清洗：去重、格式标准化、缺失值处理。-数据验证：通过规则校验（如邮箱格式、数值范围）。-数据标准化：统一编码、单位、命名规范。4.关联规则挖掘销售机会：-使用Apriori算法分析购买记录，发现频繁项集（如“购买牛奶的用户常买面包”）。-设计交叉营销策略，如捆绑销售或优惠券推送。5.数据脱敏策略：-部分遮盖：身份证显示部分数字，保留关键信息。-假名化：用随机ID替代真实姓名或地址。四、论述题答案与解析1.数据跨境传输合规架构：-数据分类分级：敏感数据（如身份证）需本地化存储，非敏感数据可传输。-加密传输：使用TLS/SSL确保传输安全。-协议设计：遵循《数据安全法》要求，签订跨境数据传输协