2026年大数据分析笔试题库Hadoop与Spark技术应用

2026年大数据分析笔试题库：Hadoop与Spark技术应用一、单选题（每题2分，共10题）1.Hadoop生态系统中，负责数据存储的核心组件是？A.YARNB.MapReduceC.HDFSD.Hive2.Spark中，RDD的容错机制是基于什么实现的？A.数据冗余B.副本机制C.恢复算法D.以上都是3.以下哪个不是Spark的核心组件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.HDFSD.MLlib4.在Hadoop中，MapReduce任务的生命周期通常包括哪两个阶段？A.Map和ReduceB.Shuffle和SortC.Setup和CleanupD.以上都是5.Spark中，DataFrame与RDD的主要区别是什么？A.DataFrame支持SQL查询，RDD不支持B.DataFrame是RDD的升级版C.DataFrame性能更高D.以上都是6.Hadoop的NameNode在集群中扮演什么角色？A.数据存储B.任务调度C.元数据管理D.客户端接口7.Spark的Shuffle过程主要发生在哪个阶段？A.Map阶段B.Reduce阶段C.Shuffle阶段D.Action阶段8.以下哪种存储格式适合Spark的分布式计算？A.JSONB.AvroC.ParquetD.以上都是9.Hadoop的YARN架构中，ResourceManager负责什么？A.任务调度B.资源管理C.数据存储D.以上都是10.Spark的RDD持久化机制主要解决什么问题？A.性能优化B.容错性C.内存管理D.以上都是二、多选题（每题3分，共5题）1.Hadoop生态系统中的常用组件包括哪些？A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARNE.Spark2.Spark中，以下哪些操作属于Transformation操作？A.`map()`B.`filter()`C.`reduce()`D.`collect()`E.`persist()`3.Hadoop的HDFS架构有哪些特点？A.高容错性B.高吞吐量C.低延迟D.分布式存储E.集中式管理4.Spark的DataFrameAPI有哪些优势？A.强类型检查B.SQL支持C.性能优化D.易于调试E.仅限批处理5.以下哪些场景适合使用Spark而不是HadoopMapReduce？A.实时数据处理B.交互式查询C.大规模数据分析D.批量数据处理E.内存计算三、判断题（每题2分，共10题）1.Hadoop的HDFS适合高延迟、低吞吐量的应用场景。（×）2.Spark的RDD是不可变的。（√）3.Hadoop的MapReduce框架是Spark的基础。（√）4.YARN是Hadoop2.0的核心组件，负责资源管理和任务调度。（√）5.Spark的DataFrame是Spark2.0引入的新特性。（√）6.HDFS的数据块默认大小是128MB。（√）7.Spark的Shuffle过程会产生大量网络流量。（√）8.Avro是一种列式存储格式，适合Spark的分布式计算。（√）9.Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库工具。（√）10.Spark的MLlib库主要用于机器学习任务。（√）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述HDFS与Spark的适用场景差异。-答：HDFS适合高吞吐量的批量数据处理，适合离线分析；Spark适合低延迟、内存计算场景，如实时数据处理、交互式查询等。HDFS的数据块大（128MB），适合大文件存储；Spark支持多种数据源和计算模式，性能更高。2.解释Spark的RDD容错机制。-答：Spark的RDD通过数据分区和副本机制实现容错。每个分区在集群中有多份副本，当某个节点失败时，Spark会从其他节点恢复数据。3.比较HadoopMapReduce与Spark在性能上的差异。-答：Spark通过内存计算和优化的执行引擎，性能比HadoopMapReduce更高，尤其是对于迭代计算和交互式查询。MapReduce依赖磁盘I/O，而Spark利用内存加速计算。4.简述Spark的持久化机制及其作用。-答：Spark的持久化（如`persist()`或`cache()`）将RDD分区存储在内存或磁盘中，减少重复计算，提高性能。作用包括加速后续操作、降低任务执行时间。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述Hadoop与Spark在数据处理架构上的演进关系。-答：Hadoop的MapReduce是早期的大数据计算框架，但存在低延迟、内存不足等问题。Spark在Hadoop基础上改进，引入内存计算、优化执行引擎，支持实时数据处理和交互式查询。Spark兼容Hadoop生态，但性能更优。YARN作为资源管理器，被Spark广泛使用。Spark的RDD、DataFrame、SparkSQL、MLlib等组件完善了大数据处理能力，成为业界主流。2.结合实际场景，分析Spark在金融行业的应用优势。-答：金融行业涉及大量交易数据、风险控制、客户分析等场景。Spark的实时处理能力可支持高频交易监控；内存计算优化风险模型计算效率；SQL和DataFrame支持复杂查询；MLlib用于客户画像和欺诈检测。Spark的分布式架构和易用性，适合金融行业的大数据需求。答案与解析一、单选题1.C（HDFS是Hadoop的核心存储组件）2.D（RDD通过数据冗余和恢复算法实现容错）3.C（HDFS是Hadoop的存储组件，不是Spark的组件）4.A（MapReduce的生命周期包括Map和Reduce阶段）5.D（DataFrame支持SQL，是强类型，性能优化）6.C（NameNode管理HDFS的元数据）7.C（Shuffle发生在MapReduce的输出阶段，但Spark中更强调Action阶段的Shuffle）8.D（JSON、Avro、Parquet都适合Spark）9.B（ResourceManager管理集群资源）10.D（持久化解决性能和容错问题）二、多选题1.A,B,C,D,E（HDFS、MapReduce、Hive、YARN、Spark是Hadoop生态的核心组件）2.A,B,E（map()、filter()、persist()是Transformation操作）3.A,B,D,E（HDFS高容错、高吞吐、分布式存储、集中管理）4.A,B,C,D（强类型、SQL支持、性能优化、易调试）5.A,B,C,D（Spark适合实时、交互式、大规模、批量处理）三、判断题1.×（HDFS适合高吞吐量，不适合低延迟）2.√（RDD是不可变的）3.√（MapReduce是Spark的基础）4.√（YARN是Hadoop2.0的资源管理器）5.√（DataFrame是Spark2.0的API）6.√（HDFS数据块默认128MB）7.√（Shuffle会产生网络流量）8.√（Avro是列式存储，适合Spark）9.√（Hive是Hadoop的数据仓库工具）10.√（MLlib是Spark的机器学习库）四、简答题1.HDFS适合离线批处理，数据块大，吞吐量高；Spark适合实时处理、交互式查询，内存计算，性能更高。2.RDD通过数据分区和副本机制，当节点失败时从其他节点恢复数据。3.Spark通过内存计算、优化的执行引擎，性能比MapReduce高，支持实时和交互式查询。4.持久化将RDD存储在内存或磁盘，减少重复计算，提高性能。五、论述题1.HadoopMapReduce是早期框架，但低延迟、内存不足。Spark在Hadoop基础上改进，引入内存计算、优化执行引擎，支持实时