2026年大数据技术与云计算应用实操考核题

2026年大数据技术与云计算应用实操考核题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在大数据处理中，Hadoop生态系统中的________主要用于分布式存储和管理海量数据。A.SparkB.HiveC.HDFSD.YARN2.以下哪种云服务模型属于IaaS（InfrastructureasaService）？A.AWSElasticBeanstalkB.MicrosoftAzureFunctionsC.GoogleComputeEngineD.SalesforceCRM3.在分布式数据库中，________技术可以有效解决数据分区和负载均衡问题。A.数据湖B.分区表C.数据仓库D.NoSQL4.以下哪种算法适用于大规模数据集的聚类分析？A.决策树B.K-MeansC.逻辑回归D.神经网络5.在云原生架构中，________用于实现容器化应用的管理和编排。A.DockerSwarmB.KubernetesC.JenkinsD.Ansible6.以下哪种数据挖掘技术适用于关联规则分析？A.聚类分析B.回归分析C.关联规则挖掘D.分类算法7.在云安全中，________主要用于防止未经授权的访问。A.加密B.访问控制C.防火墙D.VPN8.大数据中的________技术可以将非结构化数据转化为结构化数据。A.ETLB.数据清洗C.数据聚合D.数据采样9.在AWS中，________服务用于提供可扩展的数据库解决方案。A.RDSB.LambdaC.S3D.SQS10.以下哪种技术适用于实时大数据处理？A.MapReduceB.SparkStreamingC.HiveD.Pig二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.Hadoop生态系统中的主要组件包括________。A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARNE.Spark2.云计算的主要优势包括________。A.可扩展性B.成本效益C.数据安全D.灵活性E.低延迟3.大数据处理的常见挑战包括________。A.数据量巨大B.数据多样性C.数据速度快D.数据价值密度低E.数据实时性要求高4.云服务模型中，________属于PaaS（PlatformasaService）。A.AWSEC2B.GoogleAppEngineC.MicrosoftAzureKubernetesServiceD.HerokuE.AWSLambda5.数据挖掘的常见任务包括________。A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归分析E.时间序列分析三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.HadoopMapReduce适用于实时数据处理。（√/×）2.云计算可以降低企业的IT成本。（√/×）3.大数据技术可以应用于金融、医疗、交通等多个行业。（√/×）4.数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。（√/×）5.Docker是一种容器化技术，可以提高应用的可移植性。（√/×）6.分布式数据库可以提高数据处理的并发性能。（√/×）7.云原生架构强调微服务、容器化和DevOps。（√/×）8.数据湖是存储原始数据的存储系统，不需要结构化处理。（√/×）9.数据清洗是大数据处理的重要步骤。（√/×）10.机器学习不属于大数据技术的范畴。（√/×）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述Hadoop生态系统的核心组件及其功能。2.解释什么是云原生架构，并列举其主要特点。3.大数据处理的“3V”特征是什么？简述其含义。4.什么是数据湖？与数据仓库的区别是什么？5.简述Kubernetes在云原生架构中的作用。五、操作题（共4题，每题10分，合计40分）1.AWSEC2实例配置：请描述如何在AWS中创建一个EC2实例，并配置安全组规则以允许HTTP（端口80）和SSH（端口22）访问。2.Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作：请简述如何使用Hadoop命令行工具在HDFS中创建目录、上传文件、查看文件列表，并删除文件。3.Spark数据处理：请编写一个SparkSQL查询，从名为“sales”的表中筛选出2023年销售额超过10000的记录，并按销售额降序排列。4.云安全策略设计：请设计一个云安全策略，包括身份认证、访问控制和数据加密三个方面的措施。答案与解析一、单选题答案1.C2.C3.B4.B5.B6.C7.B8.A9.A10.B解析：1.HDFS是Hadoop的核心组件，用于分布式存储。2.AWSComputeEngine是IaaS服务，提供虚拟机实例。3.分区表是分布式数据库的负载均衡技术。4.K-Means适用于大规模聚类分析。5.Kubernetes是云原生架构的核心编排工具。6.关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联性。7.访问控制用于限制用户权限。8.ETL（Extract,Transform,Load）用于数据清洗和转换。9.AWSRDS是可扩展的数据库服务。10.SparkStreaming适用于实时数据处理。二、多选题答案1.A,B,C,D2.A,B,D,E3.A,B,C,D,E4.B,D5.A,B,C,D,E解析：1.Hadoop的核心组件包括HDFS、MapReduce、Hive、YARN。2.云计算的优势包括可扩展性、成本效益、灵活性、低延迟。3.大数据挑战包括数据量大、多样性、速度快、价值密度低、实时性要求高。4.PaaS服务包括GoogleAppEngine和Heroku。5.数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则、回归分析、时间序列分析。三、判断题答案1.×2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.×解析：1.HadoopMapReduce适用于批处理，不适合实时处理。2.云计算通过资源池化和按需付费降低成本。3.大数据应用广泛，涵盖金融、医疗、交通等行业。4.数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。5.Docker是容器化技术，提高应用可移植性。6.分布式数据库通过分区和并行处理提高并发性能。7.云原生架构强调微服务、容器化和DevOps。8.数据湖存储原始数据，可能需要后续处理。9.数据清洗是大数据处理的重要步骤。10.机器学习是大数据技术的重要组成部分。四、简答题答案1.Hadoop生态系统的核心组件及其功能：-HDFS：分布式存储系统，用于存储海量数据。-MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。-YARN：资源管理器，负责资源分配和任务调度。-Hive：数据仓库工具，提供SQL接口查询Hadoop数据。-Pig：数据流语言，简化MapReduce编程。2.云原生架构及其特点：-定义：云原生架构是指基于云计算的微服务、容器化、动态编排和DevOps的架构模式。-特点：弹性伸缩、快速部署、自动化运维、容错性高。3.大数据的“3V”特征：-Volume（数据量）：数据规模巨大。-Velocity（数据速度）：数据生成速度快。-Variety（数据多样性）：数据类型多样。4.数据湖与数据仓库的区别：-数据湖：存储原始数据，无需结构化处理。-数据仓库：存储处理后的结构化数据，面向主题。5.Kubernetes的作用：-管理容器化应用，实现自动部署、扩展和负载均衡。五、操作题答案1.AWSEC2实例配置：bash创建EC2实例awsec2run-instances--image-idami-0c55b159cbfafe1f0--instance-typet2.micro--security-group-idssg-0123456789abcdef0配置安全组规则awsec2authorize-security-group-ingress--group-idsg-0123456789abcdef0--protocoltcp--port80--cidr/0awsec2authorize-security-group-ingress--group-idsg-0123456789abcdef0--protocoltcp--port22--cidr/02.HDFS操作：bash创建目录hdfsdfs-mkdir/user/data上传文件hdfsdfs-putlocal_file/user/data查看文件列表hdfsdfs-ls/user/data删除文件hdfsdfs-rm/user/data/local_file3.SparkSQL查询：sqlSELECTFROMs