数据工程师专业技能评估试题及答案

数据工程师专业技能评估试题及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：数据工程师专业技能评估试题考核对象：数据工程师行业从业者题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.数据湖是集中存储结构化、半结构化、非结构化数据的存储仓库。2.ETL流程中，T（Transform）阶段主要负责数据清洗和转换。3.SparkSQL是Spark中用于处理结构化数据的模块，不支持分布式计算。4.数据仓库的OLAP操作比OLTP操作更注重实时性。5.HiveQL是一种类SQL查询语言，用于操作Hadoop生态系统中的数据。6.数据脱敏的目的是保护用户隐私，通常采用加密或哈希算法实现。7.Kafka是一种分布式流处理平台，不支持持久化消息存储。8.数据质量评估的维度包括准确性、完整性、一致性和时效性。9.数据湖仓一体是结合数据湖和数据仓库优势的架构设计。10.数据工程师需要具备机器学习知识，但不是必须技能。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种技术最适合处理大规模数据集？A.MySQLB.MongoDBC.SparkD.Redis2.在数据ETL流程中，T（Transform）阶段的核心任务是什么？A.数据采集B.数据清洗和转换C.数据存储D.数据展示3.以下哪种工具最适合实时数据流处理？A.HadoopMapReduceB.SparkStreamingC.HiveD.Flink4.数据仓库中的星型模型通常包含多少层？A.1层B.2层C.3层D.4层5.以下哪种算法不属于数据脱敏方法？A.K-匿名B.L-多样性C.决策树D.T-接近6.Kafka的默认消息存储机制是什么？A.内存缓存B.磁盘持久化C.云存储D.分布式文件系统7.数据质量评估中，“完整性”指的是什么？A.数据无重复B.数据无错误C.数据字段齐全D.数据格式统一8.以下哪种架构属于云原生数据架构？A.单体数据仓库B.数据湖仓一体C.本地服务器集群D.传统数据仓库9.数据工程师在数据治理中主要负责什么？A.数据建模B.数据安全C.数据分析D.数据采集10.以下哪种技术最适合数据实时监控？A.ELKB.KafkaC.SparkD.Hadoop三、多选题（每题2分，共20分）1.数据湖的优势包括哪些？A.成本低B.扩展性强C.支持多种数据格式D.实时性高2.ETL流程中，E（Extract）阶段可能涉及哪些操作？A.数据抽取B.数据过滤C.数据转换D.数据加载3.SparkSQL的核心功能包括哪些？A.读取结构化数据B.支持SQL查询C.分布式计算D.数据可视化4.数据仓库的OLAP操作类型包括哪些？A.上卷B.下钻C.切片D.旋转5.数据脱敏的常见方法有哪些？A.哈希加密B.数据泛化C.令牌化D.随机替换6.Kafka的典型应用场景包括哪些？A.消息队列B.实时日志收集C.数据同步D.流处理7.数据质量评估的维度包括哪些？A.准确性B.完整性C.一致性D.时效性8.数据湖仓一体的优势包括哪些？A.统一数据管理B.降低存储成本C.提高数据处理效率D.增强数据安全性9.数据工程师需要掌握的技能包括哪些？A.编程语言（Python/Java）B.大数据框架（Spark/Hadoop）C.数据库知识（SQL）D.云平台（AWS/Azure）10.数据实时监控的常用工具包括哪些？A.PrometheusB.GrafanaC.ELKD.Kafka四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司需要构建一个数据湖，存储用户行为日志、交易数据和市场调研数据。公司要求数据湖支持多种数据格式（JSON、CSV、Parquet），并能够与现有数据仓库进行数据同步。数据工程师需要设计一个数据湖架构，并说明如何实现数据同步。案例2：某金融机构需要实时监控交易数据，检测异常交易行为。数据工程师需要设计一个实时数据流处理方案，并说明如何实现异常检测。案例3：某制造企业需要评估其生产数据的完整性，发现部分传感器数据缺失。数据工程师需要提出解决方案，并说明如何验证数据完整性。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述数据湖与数据仓库的区别，并说明数据湖仓一体的优势。2.结合实际场景，论述数据工程师在数据治理中的角色和职责。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（SparkSQL支持分布式计算）4.×（OLAP注重分析，OLTP注重实时性）5.√6.√7.×（Kafka支持持久化消息存储）8.√9.√10.√解析：-第3题：SparkSQL基于RDD，天然支持分布式计算。-第4题：OLAP（在线分析处理）用于多维数据分析，强调灵活性而非实时性；OLTP（在线事务处理）强调高并发和低延迟。-第7题：Kafka采用分布式日志存储，支持持久化。二、单选题1.C2.B3.B4.C5.C6.B7.C8.B9.B10.A解析：-第1题：Spark基于内存计算，适合大规模数据集。-第5题：决策树是机器学习算法，不属于数据脱敏方法。-第9题：数据工程师的核心职责是数据安全，包括权限控制、加密等。三、多选题1.A,B,C2.A,B,D3.A,B,C4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C9.A,B,C,D10.A,B,C,D解析：-第1题：数据湖成本低、扩展性强、支持多种格式，但实时性相对较低。-第9题：数据工程师需掌握编程、大数据框架、数据库和云平台技能。四、案例分析案例1：参考答案：1.数据湖架构设计：-使用HadoopHDFS或云存储（如AWSS3）作为存储层。-采用DeltaLake或ApacheIceberg进行数据格式管理。-通过ApacheSqoop或Kafka将数据同步到数据仓库。2.数据同步方案：-使用Sqoop定时抽取数据湖数据到数据仓库。-通过Kafka将实时数据流同步到数据仓库的特定主题。案例2：参考答案：1.实时数据流处理方案：-使用Kafka作为消息队列，收集交易数据。-使用Flink或SparkStreaming进行实时计算。2.异常检测实现：-通过Flink的窗口函数检测高频交易。-使用机器学习模型（如IsolationForest）识别异常模式。案例3：参考答案：1.解决方案：-使用数据插补方法（如均值填充、模型预测）。-通过Kafka重新采集缺失数据。2.验证完整性：-使用SQL查询统计数据行数，对比传感器数量。-使用数据质量工具（如GreatExpectations）定义完整性规则。五、论述题1.数据湖与数据仓库的区别及数据湖仓一体的优势参考答案：-区别：-数据湖：原始数据存储，格式不固定，适合探索性分析。-数据仓库：结构化数据存储，格式固定