2026年二级数据工程师水平提升题库

2026年二级数据工程师水平提升题库一、单选题（共10题，每题2分）1.在处理大规模数据时，以下哪种技术最适合用于高效的数据分区和分桶？A.MapReduceB.SparkRDDC.Hive分区D.HBaseRowKey设计解析：Hive分区通过元数据管理数据分布，自动优化查询性能，特别适合大数据场景。MapReduce和SparkRDD需要手动编程处理，HBaseRowKey设计更偏向存储优化。2.以下哪种指标最能反映数据清洗的效果？A.数据完整率B.数据一致性C.数据缺失率D.数据准确率解析：数据清洗的核心目标是提升数据质量，准确率（Accuracy）最能体现清洗后数据与真实值的符合程度。完整率、一致性、缺失率是清洗过程中的辅助指标。3.在设计数据湖架构时，以下哪种架构最能支持实时数据处理？A.S3+HDFSB.Iceberg+DeltaC.Kafka+HDFSD.RedshiftSpectrum解析：Kafka作为流处理中间件，配合HDFS可构建高吞吐量的实时数据处理链路。其他选项更偏向批处理或数据仓库场景。4.以下哪种SQL窗口函数最适合用于计算滚动同比？A.SUM()OVER()B.AVG()OVER()C.LAG()OVER()D.RANK()OVER()解析：LAG()函数可获取前N期数据，配合计算周期差可实现同比分析。SUM()和AVG()计算聚合值，RANK()用于排序。5.在数据ETL过程中，以下哪个环节最需要考虑数据血缘？A.数据采集B.数据转换C.数据加载D.数据校验解析：数据转换环节涉及复杂计算和逻辑变更，是数据血缘断裂的高风险区域，需要重点追踪。6.以下哪种技术最适合用于数据质量监控的告警触发？A.SparkStreamingB.FlinkCheckpointC.AirflowTriggerD.ELKStack解析：SparkStreaming的实时计算能力配合阈值判断，可精准触发告警。FlinkCheckpoint更侧重一致性，Airflow用于调度，ELK是日志分析工具。7.在设计数据仓库分层架构时，以下哪种说法最准确？A.数据集市属于底层B.预览层属于中间层C.暗层属于顶层D.数据细节层属于业务层解析：标准三层架构为：底层（ODS），中间层（DWD/DWS），顶层（ADS）。预览层（PDM）介于DWS和ADS之间，数据细节层属于DWD层。8.以下哪种索引最适合用于宽表的数据查询优化？A.倒排索引B.B+树索引C.全文索引D.哈希索引解析：宽表（宽行存储）适合使用B+树索引，可支持多列组合查询。倒排索引用于文本检索，哈希索引适合精确匹配。9.在数据湖仓一体架构中，以下哪种技术最适合实现存储层的数据治理？A.GlueDataCatalogB.DeltaLakeC.IcebergD.Kudu解析：DeltaLake通过ACID事务保证数据一致性，配合GlueCatalog可实现元数据统一管理，是湖仓一体的理想方案。10.以下哪种数据集成方式最适合跨云平台的数据同步？A.SqoopB.KafkaConnectC.DataXD.GlueETL解析：DataX支持多种云平台数据迁移，可配置灵活的同步策略，其他工具主要局限于特定云生态。二、多选题（共5题，每题3分）1.在设计数据湖存储策略时，以下哪些因素需要考虑？A.数据访问频率B.数据更新周期C.数据安全要求D.存储成本预算E.数据版本管理解析：完整存储策略需覆盖性能、成本、安全、版本等多个维度，是数据湖架构设计的核心要素。2.以下哪些技术可用于数据质量异常检测？A.Z-Score统计B.IsolationForestC.Apriori算法D.LDA主题模型E.空间自相关解析：异常检测方法包括统计方法（Z-Score）、机器学习（IsolationForest）、地理空间分析（空间自相关）等。Apriori和LDA用于关联规则和主题挖掘。3.在数据仓库ETL过程中，以下哪些环节需要实施数据血缘追踪？A.数据抽取B.数据转换逻辑C.数据过滤条件D.数据加载目标表E.数据聚合函数解析：血缘追踪需覆盖所有可能影响数据准确性的环节，包括抽取源变更、转换逻辑、过滤条件、聚合方式等。4.以下哪些指标可用于评估数据管道的稳定性？A.任务成功率B.处理延迟率C.资源利用率D.数据偏差率E.重试间隔时间解析：数据管道稳定性评估需综合多个维度，包括执行可靠性（成功率）、时效性（延迟率）、资源效率（利用率）等。5.在设计数据湖仓一体架构时，以下哪些技术可实现数据生命周期管理？A.Iceberg生命周期策略B.GlueDataCatalog标签管理C.S3存储生命周期D.DeltaTableTTL设置E.Hudicompaction策略解析：完整的数据生命周期管理需覆盖存储（TTL）、元数据（标签）、计算（compaction）等多个层面。三、判断题（共5题，每题2分）1.数据湖和数据仓库的主要区别在于数据组织形式。（正确）2.数据脱敏属于数据清洗的范畴。（正确）3.数据血缘只与数据ETL过程相关。（错误，数据血缘贯穿数据全生命周期）4.数据分区可以提高所有类型查询的性能。（错误，分区适用于过滤条件包含分区列的查询）5.数据质量评估只需要关注数据准确率。（错误，需综合完整性、一致性、时效性等多维度）四、简答题（共3题，每题5分）1.简述数据湖和数据仓库在数据治理方面的主要差异。答：数据湖治理侧重元数据管理（通过DataCatalog实现）、数据分类分级（基于业务场景）、访问控制（基于权限矩阵）；数据仓库治理更强调业务术语表、数据标准统一、数据质量规则库建设。数据湖强调存储原始性，治理以发现和利用为主；数据仓库强调业务适用性，治理以规范和控制为主。2.简述数据管道监控的关键指标及监控方法。答：关键指标包括：任务成功率、处理延迟（TPS/QPS）、资源利用率（CPU/内存）、数据偏差（与预期值的差值）。监控方法包括：日志分析（ELK/Fluentd）、指标告警（Prometheus/Grafana）、数据验证（校验和/抽样比对）、自动化测试（单元/集成测试）。3.简述数据湖仓一体架构的设计要点。答：设计要点包括：统一数据标准（元数据、业务术语）、分层存储（冷热数据分离）、计算引擎兼容（支持Spark/Flink等）、数据治理集成（Catalog与元数据湖对接）、安全体系打通（跨平台权限同步）。核心在于解决数据孤岛，实现数据在湖仓间自由流动。五、综合应用题（共2题，每题10分）1.某电商平台需要构建实时用户画像系统，请设计数据架构方案。答：架构方案：①数据采集层：使用Kafka采集用户行为日志（UserBehaviorLogs），接入数据接入层（如DataHub/Informatica）。②数据处理层：采用Flink进行实时计算，输出宽表（UserProfileWideTable，存储在DeltaLake中），包括：-用户基本信息（关联CRM系统）-实时行为标签（浏览/加购/购买）-聚合特征（近期活跃度、消费能力评分）③数据应用层：为业务系统提供API服务（如用户标签推荐、流失预警），通过FlinkSQL或SparkSQL实现计算。④数据治理：使用GlueDataCatalog管理元数据，设置数据质量规则（如行为数据延迟<5分钟），配置用户权限。2.某金融客户需要实现跨部门数据整合，请设计数据整合方案。答：整合方案：①需求分析：梳理业务需求（客户画像、风险监控），确定整合范围（CRM、交易、征信数据）。②技术选型：-数据源：CRM（MySQL）、交易（Oracle）、征信（API接口）-数据湖：S3存储原始数据（DeltaLake格式）-中间层：使用Spark+Kudu构建数据整合平台-目标层：数据仓库（Snowflake）存储整合结果③实施步骤：a.抽取：使用DataX实现全量抽取+增量同步b.转换：开发ETL脚本（PySpark），处理数据清洗、主外键关联、数据标准化c.加载：将整合结