2025年大数据工程师分布式系统运维测试试题

2025年大数据工程师分布式系统运维测试试题考试时长：120分钟满分：100分考核对象：大数据工程师初级/中级从业者及相关专业学生题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析（3题，每题6分）总分18分-论述题（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.分布式系统中的CAP定理表明系统在任何时刻只能满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（PartitionTolerance）中的两项。2.ZooKeeper的高可用部署通常采用五节点集群，其中至少需要三台服务器处于正常状态才能保证服务可用。3.HDFS的NameNode负责管理文件系统的元数据，而DataNode负责存储实际的数据块。4.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop2.x版本中用于资源管理和任务调度的框架。5.分布式系统中的故障注入测试可以通过模拟节点宕机、网络延迟等方式评估系统的容错能力。6.Kryo序列化框架比Java默认的序列化方式更高效，但会牺牲部分兼容性。7.分布式事务通常采用两阶段提交（2PC）协议来保证数据一致性，但该协议会引入较高的性能开销。8.etcd是Kubernetes中用于存储配置信息和元数据的分布式键值存储系统。9.分布式缓存Redis的高可用方案通常采用RedisSentinel或集群模式。10.分布式系统中的负载均衡器可以通过轮询、最少连接数等算法实现请求分发。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种数据存储格式最适合用于HDFS？A.JSONB.AvroC.XMLD.YAML2.在Kubernetes中，用于管理Pod副本的控制器是？A.DeploymentB.StatefulSetC.DaemonSetD.Job3.分布式系统中的“脑裂”问题通常由以下哪种情况引发？A.网络分区B.数据一致性问题C.节点宕机D.资源竞争4.Hadoop生态中的MapReduce框架适用于处理哪种类型的数据？A.实时数据流B.小规模数据集C.大规模分布式数据集D.图计算任务5.ZooKeeper的“Znode”是指？A.分布式锁B.节点目录C.事务日志D.监控指标6.分布式系统中的“一致性哈希”算法主要用于？A.数据分片B.负载均衡C.故障转移D.事务管理7.YARN的资源调度器（ResourceManager）负责？A.存储数据块B.管理集群资源C.序列化数据D.监控节点状态8.etcd的“Leader选举”机制基于？A.Raft共识算法B.Paxos共识算法C.Quorum机制D.gossip协议9.分布式缓存Redis的持久化方式“RDB”是指？A.按时间间隔快照B.持续写入日志C.内存缓存D.按需同步10.分布式系统中的“分布式锁”通常用于？A.数据同步B.资源隔离C.事务管理D.负载均衡三、多选题（每题2分，共20分）1.分布式系统的高可用方案包括哪些？A.主从复制B.冗余部署C.故障转移D.数据分片2.HDFS的NameNode面临的主要问题有哪些？A.元数据内存压力B.单点故障风险C.数据块管理D.客户端请求调度3.YARN的资源管理组件包括？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.DataNode4.分布式事务的挑战包括？A.性能开销B.一致性问题C.网络延迟D.回滚复杂性5.etcd的典型应用场景包括？A.配置管理B.服务发现C.分布式锁D.事务协调6.分布式缓存Redis的优缺点包括？A.高性能B.内存存储C.数据持久化D.分布式扩展性7.分布式系统中的负载均衡算法包括？A.轮询B.最少连接数C.加权轮询D.哈希8.ZooKeeper的典型应用包括？A.分布式锁B.配置管理C.节点监控D.分布式事务9.分布式数据分片策略包括？A.范围分片B.哈希分片C.范围+哈希混合分片D.轮询分片10.分布式系统中的监控指标包括？A.响应时间B.资源利用率C.故障率D.网络延迟四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司部署了Hadoop集群用于处理每日订单数据，集群包含3台NameNode、6台DataNode和2台ResourceManager。近期发现NameNode频繁出现内存溢出，导致客户端请求响应缓慢。请分析可能的原因并提出解决方案。案例2：某金融公司需要构建一个分布式事务系统，支持跨多个数据库的订单和支付操作。系统要求保证数据一致性，但性能不能低于秒级。请说明该场景下可行的解决方案及其优缺点。案例3：某互联网公司使用Kubernetes管理微服务集群，近期发现部分Pod频繁重启，导致服务不稳定。通过监控发现，问题可能源于节点资源不足。请提出排查步骤和优化建议。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述分布式系统中的“一致性”与“可用性”之间的权衡关系，并结合实际场景说明如何在CAP定理下设计系统。2.比较HDFS与分布式文件系统（如Ceph）的优缺点，并说明在哪些场景下更适合使用哪种方案。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√解析：1.CAP定理是分布式系统的基本理论，任何分布式系统只能同时满足C、A、P中的两项。5.故障注入测试是评估系统容错能力的重要手段，通过模拟故障场景验证系统的鲁棒性。7.2PC协议通过两阶段提交保证分布式事务一致性，但会牺牲部分可用性。二、单选题1.B2.A3.A4.C5.B6.A7.B8.A9.A10.B解析：4.MapReduce是为大规模分布式数据集设计的计算框架，适用于批处理任务。6.一致性哈希算法通过哈希函数将数据均匀分配到节点，常用于分布式缓存和数据库分片。三、多选题1.A,B,C2.A,B3.A,B,C4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D解析：4.分布式事务的挑战包括性能开销、网络延迟、回滚复杂性以及一致性问题。9.数据分片策略包括范围分片、哈希分片、范围+哈希混合分片和轮询分片。四、案例分析案例1：可能原因：-NameNode内存配置过低。-客户端请求过多，导致元数据访问压力增大。-元数据缓存未合理配置。解决方案：1.升级NameNode内存配置。2.引入联邦NameNode（Hadoop2.x）分散负载。3.优化元数据缓存策略。案例2：可行方案：1.2PC协议：保证一致性，但性能较差。2.TCC（Try-Confirm-Cancel）：基于业务补偿的分布式事务。优缺点：-2PC：一致性高，但扩展性差。-TCC：性能较好，但实现复杂。案例3：排查步骤：1.检查节点资源利用率（CPU、内存、磁盘）。2.分析Pod重启日志。3.调整Pod资源请求限制。优化建议：1.增加节点资源或使用NodePool。2.优化Pod反亲和性规则。