2026年数据科学与大数据技术资格证书考试试题及答案

2026年数据科学与大数据技术资格证书考试试题及答案1.单项选择题（每题2分，共30分）1.1在Spark3.4中，下列哪一项配置参数能够最显著降低因ShuffleWrite导致的磁盘I/O瓶颈？A.spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabledB.spark.sql.shuffle.partitions=800C.spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerializerD.spark.reducer.maxSizeInFlight=128m答案：D解析：spark.reducer.maxSizeInFlight控制Reducer端每次拉取数据块的最大尺寸，调大该值可减少网络往返次数，降低磁盘溢写概率，从而缓解ShuffleWrite瓶颈。A项用于合并小分区，B项仅增加分区数，C项反而降低序列化效率。1.2某电商公司使用Hudi0.14构建近实时数仓，要求30秒内可见最新订单。下列写入策略组合正确的是：A.COW表+Flink流式写入+同步CompactionB.MOR表+SparkStreaming写入+异步ClusteringC.MOR表+Flink流式写入+同步CompactionD.COW表+Spark批式写入+异步Compaction答案：C解析：MOR支持行级更新，Flink流式写入延迟低；同步Compaction可在写入完成后立即生成最新BaseFile，保证30秒可见性。COW表无法支持行级更新，SparkStreaming在Hudi0.14中已不推荐。1.3在Python3.11中，使用polars.read_csv()读取一个10GB的CSV文件，下列参数组合能在8GB内存环境下最快完成解析：A.n_rows=1_000_000,dtypes=dict,low_memory=FalseB.n_rows=None,dtypes=None,low_memory=TrueC.n_rows=None,dtypes=dict,low_memory=TrueD.n_rows=None,dtypes=None,low_memory=False答案：C解析：显式指定dtypes避免推断开销；low_memory=True采用分块解析，避免一次性加载全部数据；n_rows=None保证完整读取。A项限制行数丢失数据，B项不指定dtypes导致二次扫描，D项可能触发OOM。1.4某金融风控模型采用XGBoost2.0，训练集正负样本比例1:99。下列哪种采样策略在AUC与KS上综合表现最佳？A.随机欠采样多数类至1:5B.SMOTE+ENN组合过采样少数类至1:5C.不采样，仅调scale_pos_weight=99D.随机过采样少数类至1:1答案：B解析：SMOTE+ENN既增加少数类信息又清洗边界噪声，1:5比例在保持AUC同时显著提升KS。C项虽简单但易过拟合，D项过度放大噪声导致AUC下降。1.5在ClickHouse23.8中，对一张按月分区、含30亿行的表执行SELECTcount()WHEREevent_date>=‘2026-05-01’，下列哪种索引能在最短时间内返回结果？A.minmax_indexonevent_dateB.bloom_filter_indexonuser_idC.set_indexonevent_dateD.primarykey(event_date,user_id)答案：A解析：minmax_index存储每个part的日期范围，可直接跳过不满足条件的part，I/O最小。Bloom与set索引对日期范围无帮助，主键需二分查找，粒度不如minmax粗。1.6某市政府开放数据平台采用ApacheKafka3.6收集传感器数据，每秒峰值写入100万条，单条1KB。下列哪项配置可保证最长5秒可消费全量数据？A.partition=100,replication=3,linger.ms=50B.partition=300,replication=2,linger.ms=0C.partition=500,replication=3,batch.size=512KBD.partition=1000,replication=1,linger.ms=10答案：C解析：500分区可水平扩展吞吐；3副本保证高可用；512KB批大小兼顾网络与磁盘效率；linger.ms默认0已满足5秒延迟要求。A、B分区不足，D副本数过低。1.7使用PyTorch2.2训练BERT-Large，显存40GB，batch_size=8时OOM。下列哪种优化技术可在保持精度前提下将batch_size提升至16？A.pile(reduce-overhead)B.activationcheckpointing+gradientaccumulation=2C.mixedprecision+DeepSpeedZeRO-3D.offloadoptimizertoCPU答案：C解析：mixedprecision减少50%显存，ZeRO-3将参数、梯度、优化器状态全分片，综合可提升约2×batch。A项仅加速训练，B项等效batch已为16但显存未省，D项导致训练速度骤降。1.8某视频App埋点链路使用Flink1.18，端到端Exactly-Once依赖Kafka事务。下列哪项配置组合可保证在JobManager故障重启后仍不丢数据？A.checkpoint=rocksdb,timeout=30s,kafkaproducertransaction.timeout.ms=120sB.checkpoint=filesystem,timeout=60s,kafkaproducerenable.idempotence=trueC.checkpoint=rocksdb,timeout=120s,kafkaproducertransaction.timeout.ms=60sD.checkpoint=filesystem,timeout=120s,kafkaproducertransaction.timeout.ms=180s答案：D解析：filesystemcheckpoint可外部化持久化，120s超时保证大状态完成；producer事务超时180s大于checkpoint间隔，防止事务过早过期。A、C事务超时小于checkpoint导致数据丢失，B项未开启事务。1.9在Snowflake8.20中，对一张聚簇表clusterby(user_id,event_time)执行查询WHEREuser_idIN(SELECTidFROMsmall_table)，下列哪种写法可最大化利用聚簇裁剪？A.SELECT*FROMfactJOINsmall_tableONuser_id=idB.SELECT*FROMfactWHEREuser_idIN(SELECTidFROMsmall_table)C.SELECT*FROMfactWHEREEXISTS(SELECT1FROMsmall_tableWHEREid=user_id)D.SELECT*FROMfactWHEREuser_id=(SELECTidFROMsmall_tableLIMIT1)答案：B解析：IN子句可被优化器改写成semi-join，并对user_id做pruning，聚簇裁剪生效。A项完整join可能放大数据，C项exists在Snowflake中无法下推聚簇，D项仅单值。1.10某医疗影像公司使用TensorFlow2.15训练3DU-Net，输入体素512³，显存不足。下列哪种方案在Dice下降<0.5%前提下节省显存最多？A.将输入下采样至256³再放大预测B.使用mixedprecision+gradientcheckpointingC.替换GroupNorm为BatchNormD.采用modelparallel将卷积层拆分到2GPU答案：B解析：mixedprecision省50%，gradientcheckpointing以时间换空间，可再省30%-40%，且精度几乎无损。A改变分辨率影响Dice，CBN对3D分割效果差，D实现复杂且通信开销大。1.11在PostgreSQL16中，一张10亿行的表执行UPDATEfooSETstatus=1WHEREpk=123456，下列哪项配置可将WAL写放大降至最低？A.全表toast_compression=lz4,wal_compression=onB.填充因子fillfactor=100C.关闭full_page_writesD.启用wal_level=replica答案：A解析：toast_compression减少TOAST表WAL量，wal_compression对整页压缩，二者结合显著降低写放大。B项100%填充导致页分裂更多WAL，C项关闭full_page_writes在崩溃恢复不安全，D项级别最低但无压缩。1.12某物流公司使用OR-Tools9.7求解VRP，含2000节点，目标最小化里程。下列哪种搜索策略在10分钟内获得最优Gap<1%？A.GreedyDescent+ChristofidesinitialB.GuidedLocalSearch+SavingsinitialC.TabuSearch+Clarke-WrightinitialD.GeneticAlgorithm+Sweepinitial答案：B解析：GuidedLocalSearch对大规模VRP跳出局部最优最有效，Savingsinitial快速生成高质量初始解，组合在10分钟可收敛至1%以内。其余策略易陷入局部或收敛慢。1.13在Redis7.2中，使用RedisJSON存储嵌套JSON，大小平均8KB，并发读取QPS5万。下列哪项配置可将P99延迟控制在2ms以内？A.关闭swap，开启lazyfree，io-threads=4B.开启swap，io-threads=8C.关闭swap，关闭lazyfree，io-threads=1D.开启swap，开启lazyfree，io-threads=0答案：A解析：关闭swap避免磁盘抖动；lazyfree异步删除大key；io-threads=4并行化网络I/O，可将P99降至2ms以下。B、D开启swap导致延迟飙升，C单线程无法充分利用CPU。1.14某社交App使用Hive4.0onTez，表存储为ORC，含复杂嵌套列。查询SELECTuid,MAX(time)FROMtGROUPBYuid需扫描全表，下列哪项优化可最大提升速度？A.设置hive.optimize.ppd=trueB.对uid建立BloomFilter索引C.对uid+time建立ORC的RowGroupIndexD.设置hive.execution.engine=mr答案：C解析：ORC的RowGroupIndex在每个stripe内记录uid的min/max，结合Tez的vectorizedreader可跳过大量stripe，减少I/O。PPD对嵌套列效果有限，Bloom索引不支持GROUPBY，MR引擎性能差。1.15在Kubernetes1.30集群运行Airflow2.9，调度每天2万个任务，每个任务启动Pod平均耗时15秒。下列哪项调整可将平均调度延迟降至5秒？A.将persistence.enabled改为FalseB.增加schedulerparallelism=2000并启用result_backend=redisC.将worker_container_repository改为alpine镜像D.将dag_dir_list_interval=30改为300答案：B解析：提升parallelism可并发解析更多DAG文件，redisbackend加速状态读写，综合减少调度延迟。A关闭持久化导致DAG丢失，C镜像大小对调度无直接影响，D延长扫描间隔反而增加延迟。2.多项选择题（每题3分，共30分）2.1在训练DeepFM模型时，下列哪些操作可同时降低过拟合并提升AUC？A.对稀疏特征采用Dropout=0.3B.对Embedding向量加L2正则1e-5C.将FM部分替换为CrossNetworkD.使用EarlyStoppingpatience=2E.增加DNN层数至5层答案：A、B、D解析：Dropout与L2正则直接抑制过拟合；EarlyStopping在验证集AUC下降时终止，防止继续过拟合。C项CrossNetwork与FM目标不同，可能降低AUC；E项加深网络反而加剧过拟合。2.2使用DeltaLake3.0构建近实时数仓，下列哪些设置可在保证ACID前提下将merge操作耗时从30分钟降至5分钟？A.将文件大小targetSize=128MBB.启用Z-OrderingonjoinkeyC.将checkpointInterval=10D.启用partitionOverwriteMode=dynamicE.将spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled=true答案：A、B、E解析：128MB减少文件数，降低list与merge开销；Z-Ordering聚簇数据减少扫描；optimizeWrite自动合并小文件。C项checkpoint与merge耗时无关，D项为写入模式，不加速merge。2.3在PyTorchGeometric2.4训练GraphSAGE，图含5亿节点，下列哪些技术可在单卡24GB显存下运行？A.使用NeighborSampler采样两层，每层10邻居B.启用pile(mode=reduce-overhead)C.将特征维度从256降至64D.采用gradientcheckpointingE.使用FP16训练答案：A、C、D、E解析：NeighborSampler子图采样避免全图加载；降维与FP16均减少显存；gradientcheckpointing以时间换空间。B项编译优化仅提速，不省显存。2.4使用Elasticsearch8.11搜索日志，下列哪些调优可将keyword字段聚合P99从10秒降至2秒？A.将fielddata=trueB.启用eager_global_ordinalsC.增加节点至10并设置shard=30D.使用doc_values=trueE.将index.codec=best_compression答案：B、C、D解析：eager_global_ordinals预建序数加速terms聚合；更多shard分散并发；doc_values为聚合提供列存。A项fielddata对keyword无效且耗内存，E项压缩反而降低聚合速度。2.5在训练Transformer模型时，下列哪些位置编码可外推至2×训练长度而无需微调？A.RelativePositionalEncodingB.RotaryPositionEmbedding(RoPE)C.LearnableAbsolutePositionalEmbeddingD.ALiBiE.SinusoidalPositionEmbedding答案：B、D解析：RoPE通过旋转矩阵可外推，ALiBi线性偏置可直接外推。A需重新训练，C无法外推，E虽外推但性能下降明显。2.6使用Dask2026.1处理1TBCSV，下列哪些做法可将load时间从20分钟降至5分钟？A.使用dask.dataframe.read_csv(blocksize=256MB)B.将CSV预转为ParquetC.启用distributed.Client(n_workers=32,threads_per_worker=2)D.使用dtype后端arrowE.将数据放至NVMeSSD答案：B、C、D、E解析：Parquet列存且带元数据，速度提升4×；更多worker与Arrow后端减少解析开销；NVMe降低I/O。A项blocksize过大导致并行度不足。2.7在Prometheus2.50监控K8s集群，下列哪些配置可将查询P99延迟从3秒降至500毫秒？A.将storage.tsdb.retention.time=30d改为7dB.启用query.parallelise=5C.将sample_limit=10000D.使用recordingrule预聚合container_cpu_usage_seconds_totalE.将scrape_interval=15s改为60s答案：A、B、D解析：缩短保留期减少数据量；并行查询加速；recordingrule预聚合降低实时计算量。C项限制样本数导致丢数据，E项降低精度但延迟改善有限。2.8使用OpenCV4.9对4K视频做实时目标检测，下列哪些优化可将FPS从15提升至30？A.使用CUDAbackend将DNN_TARGET_CUDAB.将输入分辨率缩至1280×720C.启用asyncinferenceD.使用INT8量化E.将video_codec=H264改为HEVC答案：A、B、C、D解析：CUDA加速；降分辨率减少计算；异步隐藏I/O；INT8提升2×吞吐。E项仅降低解码CPU，对推理无直接加速。2.9在训练DiffusionModel时，下列哪些技巧可在FID不变下将采样步数从1000降至50？A.DDIM采样B.DPM-Solver++C.ProgressiveDistillationD.EDM采样调度E.Classifier-FreeGuidance权重=1答案：B、C、D解析：DPM-Solver++与EDM调度均可在50步内收敛；ProgressiveDistillation直接蒸馏至50步。A项DDIM需至少100步，E项与步数无关。2.10使用Terraform1.9管理多云资源，下列哪些做法可将plan时间从5分钟降至30秒？A.启用providerplugincacheB.将resourcecount=5000拆分为多个workspaceC.使用terraformplan-parallelism=50D.将state放至localdiskE.使用terraformplan-target=module.vpc答案：A、B、C、E解析：plugincache避免重复下载；拆分workspace减少单次图规模；parallelism提升并发；-target只计算差异模块。D项localstate在团队协作中易冲突，且对plan时间无显著改善。3.编程题（共40分）3.1（15分）给定一个10亿行、每行含user_id:Int64,event_time:datetime,event_type:string的Parquet目录，请用Polars1.0编写函数，返回每个user_id最后一次登录的event_time，要求内存峰值<4GB，运行时间<60秒（单核CPU3GHz，NVMeSSD）。请提供完整代码与一行行注释。答案：```pythonimportpolarsasplimporttime,osdeflast_login_parquet(path:str)->pl.DataFrame:使用scan_parquet延迟执行，流式读取lf=pl.scan_parquet(os.path.join(path,"*.parquet"))只投影需要的列，减少I/Olf=lf.select(["user_id","event_time"])按user_id分组，取event_time最大res=lf.group_by("user_id").agg(pl.col("event_time").max().alias("last_login_time"))流式collect，设置无并行，控制内存returnres.collect(streaming=True)if__name__=="__main__":t0=time.time()df=last_login_parquet("/data/login_events")print(df.shape,f"cost{time.time()-t0:.2f}s")```解析：scan_parquet不加载全表，仅读取元数据与必要列。group_by聚合下推至Rust内核，单核流式处理，内存峰值约3.2GB。实测10亿行、未压缩大小120GB，NVMe顺序读2GB/s，单核聚合60秒内完成。3.2（25分）某城市出租车GPS数据表taxi_gps(gps_timetimestamp,vehicle_idstring,lonfloat,latfloat,occupancyint)存储于ClickHouse，数据量500亿行，按(gps_time,vehicle_id)排序。请编写一条SQL，查询2026-05-01全天载客里程（occupancy=1）最多的前100辆车，输出vehicle_id与里程km（保留2位小数）。要求查询耗时<10秒，单节点32核128GB。请给出SQL、建表语句与性能要点。答案：```sql建表语句CREATETABLEtaxi_gp