2026年大数据开发与鸿蒙系统分布式存储与处理技术题库

2026年大数据开发与鸿蒙系统：分布式存储与处理技术题库一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在分布式存储系统中，HDFS（HadoopDistributedFileSystem）的默认副本数是多少？A.1B.2C.3D.42.以下哪种技术最适合处理大规模数据集的分布式存储？A.SQL数据库B.NoSQL数据库（如MongoDB）C.HDFSD.Redis3.在分布式处理框架中，Spark的核心调度器是什么？A.YARNB.MesosC.SparkSchedulerD.Kubernetes4.以下哪种数据分区策略适用于数据倾斜问题？A.Round-RobinB.RangePartitionC.HashPartitionD.Alloftheabove5.在分布式存储系统中，哪种技术可以动态调整数据副本的数量？A.RAIDB.ErasureCodingC.ReplicationFactorAdjustmentD.DataStriping6.在鸿蒙分布式存储中，以下哪个组件负责数据的多设备同步？A.DistributedDataManagement(DDM)B.DistributedFileSystem(DFS)C.DistributedCacheService(DCS)D.DistributedSessionManagement(DSM)7.在分布式处理中，MapReduce模型的主要缺点是什么？A.低延迟B.高资源消耗C.高扩展性D.易于调试8.以下哪种技术可以提高分布式存储系统的容错性？A.RAID0B.RAID1C.RAID5D.RAID109.在鸿蒙分布式存储中，以下哪种机制可以减少数据传输的延迟？A.DataLocalityB.DataReplicationC.DataCachingD.DataSharding10.在分布式处理中，哪种算法可以优化数据分区以减少负载均衡问题？A.Min-MaxB.K-MeansC.PageRankD.Dijkstra二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些是HDFS的特点？A.高容错性B.高吞吐量C.低延迟D.适合实时分析2.在分布式处理中，以下哪些技术可以提高数据处理的效率？A.DataPartitioningB.DataCachingC.DataReplicationD.DataCompression3.在鸿蒙分布式存储中，以下哪些组件可以参与数据同步？A.DeviceAB.DeviceBC.DistributedDataManagement(DDM)D.DistributedFileSystem(DFS)4.在分布式存储系统中，以下哪些技术可以解决数据倾斜问题？A.RangePartitionB.HashPartitionC.SamplingD.DataSkewDetection5.在分布式处理中，以下哪些是MapReduce模型的阶段？A.MapB.ShuffleC.ReduceD.Sort三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.HDFS适合存储小文件。（正确/错误）2.Spark比HadoopMapReduce更适用于实时数据处理。（正确/错误）3.数据分区可以提高分布式存储系统的性能。（正确/错误）4.鸿蒙分布式存储支持多设备数据同步。（正确/错误）5.数据副本越多，分布式存储系统的容错性越高。（正确/错误）6.MapReduce模型不适合处理小数据集。（正确/错误）7.数据压缩可以提高分布式存储系统的效率。（正确/错误）8.分布式存储系统不需要考虑数据一致性。（正确/错误）9.Spark支持内存计算，可以提高数据处理速度。（正确/错误）10.数据倾斜会导致分布式处理系统的性能下降。（正确/错误）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述HDFS的架构特点及其适用场景。2.简述分布式存储系统中数据分区的目的和方法。3.简述鸿蒙分布式存储的核心组件及其功能。4.简述MapReduce模型的三个主要阶段及其作用。5.简述分布式存储系统中数据一致性的挑战和解决方案。五、论述题（共1题，10分）1.结合鸿蒙系统的特点，论述分布式存储与处理技术在移动设备上的应用优势及面临的挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.3解析：HDFS默认副本数为3，以保证高容错性。2.C.HDFS解析：HDFS专为大规模数据集设计，适合分布式存储。3.C.SparkScheduler解析：Spark的核心调度器负责任务分配和资源管理。4.D.Alloftheabove解析：Round-Robin、RangePartition和HashPartition均可解决数据倾斜问题。5.C.ReplicationFactorAdjustment解析：动态调整副本数可以提高存储效率和容错性。6.A.DistributedDataManagement(DDM)解析：DDM负责鸿蒙系统的多设备数据同步。7.B.高资源消耗解析：MapReduce模型需要多次读写磁盘，资源消耗高。8.C.RAID5解析：RAID5通过奇偶校验提高容错性。9.A.DataLocality解析：DataLocality减少数据传输延迟。10.A.Min-Max解析：Min-Max算法可以优化数据分区，减少负载均衡问题。二、多选题答案与解析1.A.高容错性，B.高吞吐量解析：HDFS适合批处理，不适合低延迟和实时分析。2.A.DataPartitioning，B.DataCaching，D.DataCompression解析：数据分区、缓存和压缩可提高处理效率。3.A.DeviceA，B.DeviceB，C.DistributedDataManagement(DDM)解析：DDM协调多设备数据同步。4.A.RangePartition，B.HashPartition，C.Sampling解析：RangePartition、HashPartition和Sampling可解决数据倾斜。5.A.Map，B.Shuffle，C.Reduce解析：MapReduce的三个主要阶段是Map、Shuffle和Reduce。三、判断题答案与解析1.错误解析：HDFS适合大文件存储，小文件存储效率低。2.正确解析：Spark支持内存计算，适合实时数据处理。3.正确解析：数据分区可提高并行处理效率。4.正确解析：鸿蒙分布式存储支持多设备同步。5.正确解析：数据副本越多，容错性越高。6.错误解析：MapReduce也适用于小数据集。7.正确解析：数据压缩可减少存储空间和传输时间。8.错误解析：分布式存储需要考虑数据一致性。9.正确解析：Spark使用内存计算，提高效率。10.正确解析：数据倾斜会导致任务不平衡，性能下降。四、简答题答案与解析1.HDFS的架构特点及其适用场景-特点：NameNode管理元数据，DataNode存储数据；高容错性（副本机制）；高吞吐量（适合批处理）。-适用场景：大规模数据存储（如日志分析、大数据处理）。2.分布式存储系统中数据分区的目的和方法-目的：提高并行处理效率，减少数据倾斜。-方法：RangePartition（按范围分区）、HashPartition（按哈希分区）、Sampling（抽样分区）。3.鸿蒙分布式存储的核心组件及其功能-DistributedDataManagement(DDM)：管理多设备数据同步。-DistributedFileSystem(DFS)：存储数据。-DistributedCacheService(DCS)：缓存热点数据。4.MapReduce模型的三个主要阶段及其作用-Map阶段：处理输入数据，生成中间键值对。-Shuffle阶段：排序并分组中间键值对。-Reduce阶段：聚合相同键的值，生成输出结果。5.分布式存储系统中数据一致性的挑战和解决方案-挑战：数据更新延迟、网络分区。-解决方案：强一致性协议（如Paxos）、最终一致性模型（如Raft）。五、论述题答案与解析结合鸿蒙系统的特点，论述分布式存储与处理技术在移动设备上的应用优势及面临的挑战应用优势1.多设备协同：鸿蒙系统支持多设备数据同步，分布式存储可扩展至多终端，提高用户体验。2.资源优化：移动设备资源有限，分布式存储可利用集群资源，降低单设备负载。3.实时性：分布式处理框架（如Spark）可加速移动设备上