2026年大数据处理框架应用练习试题

2026年大数据处理框架应用练习试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年大数据处理框架应用练习试题考核对象：大数据技术相关从业者、高校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.Hadoop的MapReduce框架是专为实时数据处理设计的。2.Spark的RDD（弹性分布式数据集）是不可变的。3.Flink的窗口机制仅支持滑动窗口和会话窗口。4.HiveQL支持SQL标准中的所有子查询语法。5.Kafka的ZooKeeper依赖用于集群元数据管理。6.YARN的ResourceManager负责集群资源调度。7.Storm的拓扑结构中，Spout节点可以产生无限数据流。8.Elasticsearch的倒排索引机制适用于全文检索。9.TensorFlow是Apache顶级项目，主要用于图计算。10.PySpark的DataFrameAPI不支持窗口函数。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪个不是Hadoop生态组件？（A）A.HBaseB.StormC.HiveD.Mahout2.Spark中，以下哪种存储格式最适合迭代计算？（C）A.ParquetB.ORCC.SequenceFileD.Avro3.Flink的检查点（Checkpoint）主要用于？（B）A.数据压缩B.状态快照C.实时查询优化D.资源分配4.Hive中，以下哪个函数用于字符串反转？（D）A.CONCATB.SUBSTRC.REPLACED.REVERSE5.Kafka中，以下哪种分区策略适用于高吞吐量场景？（A）A.轮询（Round-Robin）B.范围分区C.哈希分区D.负载均衡6.YARN中，以下哪个组件负责容器管理？（C）A.ResourceManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.NameNode7.Storm中，以下哪种消息传递模式支持有向无环图（DAG）？（A）A.TridentB.StormC.SparkStreamingD.KafkaStreams8.Elasticsearch中，以下哪种索引类型适用于时间序列数据？（B）A.文档索引B.索引模板C.分片索引D.复合索引9.TensorFlow中，以下哪种优化器适用于大规模分布式训练？（C）A.SGDB.AdamC.AdamWD.RMSprop10.PySpark中，以下哪种操作符用于连接两个DataFrame？（B）A..union()B..join()C..merge()D..concat()三、多选题（每题2分，共20分）1.Spark的RDD操作包括？（ABCD）A.TransformationB.ActionC.PersistenceD.Caching2.Flink的窗口类型包括？（ABC）A.滑动窗口B.会话窗口C.聚合窗口D.时间窗口3.Hive的元数据存储方式包括？（AC）A.元数据库B.分布式文件系统C.HiveServer2D.HDFS4.Kafka的消费者组特性包括？（ABD）A.分区消费B.偏移提交C.持久化存储D.多消费者协作5.YARN的资源调度策略包括？（BC）A.容量调度B.预留调度C.FIFO调度D.动态调度6.Storm的组件包括？（ABC）A.NimbusB.SupervisorC.BoltsD.ZooKeeper7.Elasticsearch的聚合类型包括？（ABD）A.Terms聚合B.Range聚合C.Window聚合D.Geo聚合8.TensorFlow的图计算特性包括？（AC）A.自动微分B.并行计算C.模型优化D.分布式训练9.PySpark的DataFrame操作包括？（ABD）A..filter()B..groupBy()C..map()D..agg()10.大数据处理框架的常见挑战包括？（ABCD）A.数据倾斜B.容量规划C.状态管理D.实时性四、案例分析（每题6分，共18分）案例1（大数据平台选型）某电商公司需要处理每日10GB用户行为日志，要求支持实时查询（5秒内）和离线分析（每日汇总报告）。现有技术选型包括：-方案A：Hadoop+Hive+Kafka-方案B：Spark+Kafka+Elasticsearch-方案C：Flink+HDFS+ClickHouse请分析三种方案的优缺点，并推荐最适合的方案及理由。案例2（Flink状态管理）某金融系统需要实时计算用户交易流水，要求支持故障恢复和精确一次语义。Flink的检查点机制存在延迟问题，导致数据丢失。请提出解决方案，并说明Flink状态管理的核心原理。案例3（Elasticsearch优化）某搜索引擎需要优化查询性能，发现部分索引存在分片过多（>1000片）导致查询缓慢。请提出优化方案，并说明Elasticsearch分片机制对性能的影响。五、论述题（每题11分，共22分）论述1（Spark与Flink对比）对比Spark和Flink在大数据处理中的核心差异，包括：1.作业模型2.实时性3.状态管理4.适用场景请结合实际案例说明各自优势。论述2（大数据平台运维）阐述大数据平台（如Hadoop/YARN+Spark）的日常运维要点，包括：1.资源监控2.性能调优3.容灾备份4.安全加固请说明如何平衡成本与性能。---标准答案及解析一、判断题1.×（HadoopMapReduce是批处理框架，Spark更适用于实时计算）2.√（RDD是不可变的分布式数据集）3.×（支持窗口类型还包括聚合窗口、计数窗口等）4.×（不支持SQL标准所有子查询，如公用表表达式CTE）5.√（Kafka依赖ZooKeeper管理集群元数据）6.√（ResourceManager负责资源分配和调度）7.√（Spout是数据源节点，可产生无限流）8.√（倒排索引支持快速全文检索）9.×（TensorFlow是Google项目，ApacheHadoop是Apache顶级项目）10.×（支持窗口函数，如over()）二、单选题1.B（Storm是流处理框架）2.C（SequenceFile适合迭代计算）3.B（检查点用于状态快照）4.D（REVERSE函数反转字符串）5.A（轮询分区适合高吞吐量）6.C（ApplicationMaster管理容器）7.A（Trident支持DAG）8.B（索引模板用于时间序列）9.C（AdamW支持分布式训练）10.B（join()用于连接）三、多选题1.ABCD2.ABC3.AC4.ABD5.BC6.ABC7.ABD8.AC9.ABD10.ABCD四、案例分析案例1-方案A：优点是成熟稳定，缺点是实时性差（Kafka+Hive延迟高）。-方案B：优点是实时性好（Flink+Kafka），查询快（Elasticsearch），缺点是运维复杂。-方案C：优点是实时性最佳（Flink），性能高（ClickHouse），缺点是生态相对较新。推荐方案B：电商场景需实时查询，Elasticsearch支持快速聚合，Flink保证数据准确性。案例2-解决方案：1.调整检查点间隔（如1秒）2.使用Savepoint持久化状态3.启用两阶段提交-核心原理：Flink通过检查点实现状态快照，保证精确一次语义。案例3-优化方案：1.合并分片（>300片合并为<100片）2.调整分片大小（如1GB/分片）3.使用冷热数据分离-分片影响：分片过多导致网络开销大，查询分片数需与集群规模匹配。五、论述题论述1-作业模型：Spark是批处理+流处理，Flink是纯流处