2026年大数据分析与处理工程师实操考试题

2026年大数据分析与处理工程师实操考试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）考察方向：大数据基础理论与技术选型1.某电商平台需处理每日10GB的用户行为日志，要求2小时内完成实时分析并生成报表。以下哪种计算框架最适合该场景？A.SparkSQLB.FlinkC.HiveD.HadoopMapReduce2.在HDFS中，NameNode的主要功能是？A.存储文件块元数据B.直接管理数据块分发C.执行数据压缩D.调度MapReduce任务3.某金融机构需要存储大量结构化与非结构化数据，且要求高并发读写。以下哪种存储方案最合适？A.MongoDBB.HBaseC.RedisD.Elasticsearch4.在Spark中，以下哪种操作属于“宽依赖”（Shuffle依赖）？A.`filter()`B.`groupBy()`C.`map()`D.`reduceByKey()`5.某城市交通部门需分析实时车流数据，要求低延迟（毫秒级）。以下哪种技术架构最符合需求？A.Kafka+HadoopB.Pulsar+SparkStreamingC.RabbitMQ+FlinkD.Kinesis+Hive6.在分布式系统中，以下哪种算法用于实现一致性哈希？A.Bellman-FordB.DijkstraC.ConsistentHashingD.PageRank7.某电商公司需要压缩存储用户画像数据，以下哪种算法压缩比最高？A.GzipB.SnappyC.LZOD.LZ778.在数据ETL流程中，以下哪种工具最适合处理多源异构数据？A.ApacheSqoopB.ApacheFlumeC.ApacheKafkaD.ApacheNiFi9.某医疗系统需存储患者电子病历，要求高可用性和事务性。以下哪种数据库最合适？A.CassandraB.PostgreSQLC.Neo4jD.TiDB10.在数据治理中，以下哪种方法用于解决数据冗余问题？A.数据分片B.数据湖C.数据联邦D.数据去重二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）考察方向：大数据生态系统与工程实践1.以下哪些属于Spark的核心组件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.HDFSE.YARN2.在数据采集阶段，以下哪些工具支持流式采集？A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.KafkaConnectE.ApacheNifi3.以下哪些场景适合使用Redis？A.缓存热点数据B.实时推荐系统C.搜索引擎索引D.消息队列E.分布式锁4.在数据质量评估中，以下哪些指标属于完整性校验？A.空值率B.重复值检测C.格式校验D.唯一性约束E.时效性校验5.以下哪些技术可用于提升大数据处理性能？A.数据分区B.内存计算（如SparkRDD）C.并行化处理D.数据压缩E.增量式处理三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）考察方向：大数据架构设计与应用场景分析1.简述Hadoop生态系统中，NameNode与DataNode的区别。2.某外卖平台需要分析骑手配送路径数据，如何设计实时计算方案？3.解释“数据湖”与“数据仓库”的核心区别。4.在数据脱敏场景下，常见的脱敏方法有哪些？5.如何解决大数据处理中的“数据倾斜”问题？四、综合应用题（共3题，每题10分，合计30分）考察方向：大数据项目设计与问题解决能力1.某零售企业需要分析用户购物行为数据，要求实现以下功能：-实时统计用户购买频次-按品类统计销售额-生成每日销售报表请设计大数据处理架构（包括技术选型、数据流程及工具链）。2.某城市智慧交通系统需要实时监控拥堵情况，数据来源包括摄像头、GPS设备等。请设计数据采集与处理方案，并说明如何优化延迟。3.某金融公司需要处理海量交易数据，要求满足以下需求：-支持秒级风控检测-保证数据不丢失-允许一定程度的延迟容忍请设计大数据处理方案，并说明如何平衡性能与成本。五、编程题（共2题，每题15分，合计30分）考察方向：Spark/Python实战能力1.使用PySpark编写代码，完成以下任务：-读取CSV文件，按用户ID分组统计购买金额-过滤掉金额小于1000的订单-输出Top10高频购买用户及其总金额2.使用Python编写代码，实现以下功能：-模拟实时数据流（每秒生成10条用户行为数据）-使用Flink或SparkStreaming统计每分钟活跃用户数（DAU）-输出统计结果答案与解析一、单选题1.B-解析：Flink支持实时计算，适合低延迟分析场景；SparkSQL适合批处理，Hive适合离线分析，HadoopMapReduce延迟较高。2.A-解析：NameNode负责管理HDFS元数据，DataNode存储数据块；其他选项非HDFS核心组件。3.B-解析：HBase支持行式存储，适合高并发读写；MongoDB适合文档存储，Redis适合键值缓存，Elasticsearch适合搜索。4.B-解析：`groupBy()`需要跨分区聚合，触发Shuffle；其他操作可局部计算。5.B-解析：Pulsar+SparkStreaming支持毫秒级低延迟，Kafka+Hadoop延迟较高。6.C-解析：ConsistentHashing是分布式缓存常用算法，其他选项为路径规划或排序算法。7.D-解析：LZ77压缩比最高，Gzip/Snappy/LZO适用于日志压缩。8.D-解析：NiFi支持拖拽式配置，适合多源异构数据处理；其他工具功能较单一。9.B-解析：PostgreSQL支持事务，Cassandra/Neo4j非关系型，TiDB兼顾关系型与分布式。10.D-解析：数据去重是解决冗余的核心方法，其他选项与冗余无关。二、多选题1.A,B,C,E-解析：SparkCore是基础，SQL/Streaming是扩展，YARN是调度器；HDFS是存储层。2.A,B,D,E-解析：Flume/Kafka/KafkaConnect/Nifi支持流采集；Sqoop是批处理。3.A,B,E-解析：Redis适合缓存、锁、分布式应用；搜索、消息队列需其他工具。4.A,B,C,D-解析：完整性校验包括空值、重复值、格式、约束；时效性属于有效性校验。5.A,B,C,E-解析：数据压缩非性能提升手段，仅减少存储；并行化、分区、增量处理有效。三、简答题1.NameNode与DataNode的区别：-NameNode：管理元数据（文件目录、块位置），是HDFS主节点；DataNode：存储数据块，执行数据读写。2.实时配送路径计算方案：-数据采集：GPS设备接入Kafka；-处理：Flink实时计算骑手轨迹，用窗口函数统计拥堵路段；-可视化：对接高德/百度地图API。3.数据湖vs数据仓库：-数据湖：原始数据存储，非结构化/半结构化，灵活性高；-数据仓库：经过处理的结构化数据，面向分析。4.脱敏方法：-去标识化（删除姓名/ID）；-隐私遮罩（部分字符替换）；-概化（年龄分组）。5.数据倾斜解决方案：-增加分区键；-使用随机前缀；-重构数据分布逻辑。四、综合应用题1.零售企业大数据架构设计：-采集：用户行为数据接入Kafka；-处理：SparkStreaming实时统计，Hive离线分析；-输出：ES存入搜索，生成报表用FlinkSQL。2.智慧交通数据采集方案：-采集：摄像头数据用Flume接入Kafka；-处理：Flink实时计算拥堵指数；-优化：调整并行度、使用增量更新。3.金融交易处理方案：-采集：交易数据接入Kafka；-处理：Flink+Redis实现秒级风控；-优化：冷热数据分离，使用Presto查询离线数据。五、编程题1.PySpark代码示例：pythondf=spark.read.csv("orders.csv",header=True)grouped=df.groupBy("user_id").sum("amount")filtered=grouped.filter("sum(amount)>1000")result=filtered.orderBy("sum(amount)",ascending=False).limit(10)result.show()2.Flink实时统计代码（伪代码）：pytho