2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据框架基础）技能测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据框架基础）技能测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种大数据框架常用于批处理计算？（）A.SparkB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Storm2.在Hadoop生态系统中，用于存储大量数据的分布式文件系统是（）。A.HBaseB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper3.Spark中用于分布式数据集的基本抽象是（）。A.RDDB.DataFrameC.DatasetD.GraphX4.Flink的核心数据结构是（）。A.DataStreamB.TableC.WindowD.State5.以下哪个不是HadoopMapReduce的组件？（）A.JobTrackerB.TaskTrackerC.NameNodeD.DataNode6.Spark中用于SQL查询的接口是（）。A.SparkSQLB.DataFrameC.DatasetD.RDD7.Flink中用于窗口计算的函数是（）。A.windowAllB.windowC.reduceD.map8.在Hadoop生态系统中，用于数据仓库的工具是（）。A.HBaseB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper9.Spark中用于机器学习的库是（）。A.SparkMLlibB.SparkSQLC.DataFrameD.Dataset10.Flink中用于流处理的执行环境是（）。A.StreamExecutionEnvironmentB.TableEnvironmentC.WindowD.State二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选均不得分）1.以下哪些是大数据框架的特点？（）A.高可靠性B.高可扩展性C.高性能D.高容错性2.在Hadoop生态系统中，以下哪些组件用于数据存储？（）A.HBaseB.HiveC.HDFSD.ZooKeeper3.Spark中可以用于数据处理的操作有（）。A.mapB.filterC.reduceD.join4.Flink中可以用于流处理的窗口类型有（）。A.TumblingWindowB.SlidingWindowC.SessionWindowD.GlobalWindow5.以下哪些是HadoopMapReduce作业的阶段？（）A.MapB.ShuffleC.ReduceD.Cleanup三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内填写“√”或“×”）1.大数据框架只能处理结构化数据。（）2.HadoopMapReduce是一种实时计算框架。（）3.Spark可以在内存中进行数据处理提高效率。（）4.Flink只能处理流数据，不能处理批数据。（）5.HDFS是一种分布式文件系统，具有高可靠性。（）6.SparkSQL只能用于查询关系型数据库。（）7.Flink的窗口计算只能基于时间。（）8.HBase是一种分布式数据库，适合存储结构化数据。（）9.SparkMLlib可以用于数据挖掘和机器学习任务。（）10.Flink的State可以用于流处理中的状态管理。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述HadoopMapReduce的工作原理。2.说明Spark中RDD和DataFrame的区别。3.简述Flink中窗口计算的作用及常见窗口类型。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请结合所学知识解决实际问题）假设你有一个电商交易数据集，包含订单号、商品名称、价格、购买时间等字段。请设计一个使用Spark框架进行数据处理的方案，实现以下功能：1.统计每个商品的总销售额。2.找出购买金额最高的前10个订单。3.按照购买时间统计每天的订单数量。答案：一、单项选择题1.C2.C3.A4.A5.D6.A7.B8.B9.A10.A二、多项选择题1.ABCD2.AC3.ABCD4.ABCD5.ABC三、判断题1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.√10.√四、简答题1.HadoopMapReduce工作原理：首先Mapper将输入数据进行处理，输出键值对。然后进入Shuffle阶段，对Mapper输出进行分区、排序等操作。最后Reducer接收来自各个Mapper的输出，对相同键的数据进行聚合计算，输出最终结果。2.RDD是分布式数据集的基本抽象，是只读的分区集合，操作基于函数式编程。DataFrame是一种以命名列方式组织的数据集合，更接近传统数据库的二维表结构，支持更丰富的数据分析操作，底层基于RDD实现。3.窗口计算作用：对流数据按时间或其他条件进行分组处理。常见窗口类型：TumblingWindow（滚动窗口），固定大小无重叠；SlidingWindow（滑动窗口），固定大小有重叠；SessionWindow（会话窗口），基于事件间隔划分；GlobalWindow（全局窗口），包含所有数据，需结合其他函数处理。五、综合应用题首先使用SparkSQL读取电商交易数据集，创建DataFrame。对于统计每个商品总销售额，使用groupBy商品名称并agg(sum(价格))进行计算。找出购买金额最高的前10个订单，先按价格降序排序，再取前10条记录。按照购买时间统计每天订单数量，使用groupBy购买时间的日期部分并count()。具体代码示例：```scalaimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("EcommerceDataProcessing").master("local[]").getOrCreate()valdf=spark.read.csv("path/to/ecommerce_data.csv")df.createOrReplaceTempView("ecommerce")//统计每个商品总销售额valtotalSales=spark.sql("SELECT商品名称,SUM(价格)AStotal_salesFROMecommerceGROUPBY商品名称")//找出购买金额最高的前10个订单valtopOrders=spark.sql("SELECTFROMecommerceORDERBY价格DESCLIMIT10")//按照购买时间统计每天订单数量valdailyOrderCou