2025年深圳市大数据工程师职业认证考试试题冲刺卷

2025年深圳市大数据工程师职业认证考试试题冲刺卷考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2025年深圳市大数据工程师职业认证考试试题冲刺卷考核对象：大数据工程师职业认证考生题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共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.大数据技术中的Hadoop生态系统主要包含HDFS、MapReduce和YARN三个核心组件。2.数据湖（DataLake）和数据仓库（DataWarehouse）在数据存储和管理方式上没有本质区别。3.SparkSQL是ApacheSpark中用于实时数据处理的组件。4.分布式文件系统（DFS）的主要优势是高吞吐量和容错性。5.数据挖掘中的关联规则挖掘通常使用Apriori算法。6.云计算中的IaaS（InfrastructureasaService）模式提供了最高级别的抽象。7.NoSQL数据库通常适用于高并发、大数据量的场景。8.数据脱敏是数据安全保护中的一种重要技术手段。9.机器学习中的交叉验证主要用于防止模型过拟合。10.大数据时代的数据价值主要体现在数据的规模和速度上。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种存储格式最适合用于大数据分析？A.JSONB.ParquetC.XMLD.YAML2.在Hadoop生态系统中，负责集群资源管理的组件是？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive3.以下哪种算法不属于聚类算法？A.K-MeansB.AprioriC.DBSCAND.HierarchicalClustering4.数据仓库的典型特点是？A.数据实时更新B.数据冗余度高C.数据面向分析D.数据存储容量小5.下列哪种数据库属于键值型NoSQL数据库？A.MongoDBB.RedisC.CassandraD.Neo4j6.大数据处理的“3V”特征不包括？A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多样性）D.Veracity（真实性）7.Spark中，哪种模式最适合用于内存计算？A.RDDB.DataFrameC.DatasetD.SparkSQL8.数据湖与数据仓库的主要区别在于？A.数据存储格式B.数据处理方式C.数据更新频率D.数据访问模式9.以下哪种技术不属于数据预处理范畴？A.数据清洗B.数据集成C.特征工程D.模型训练10.云计算中的PaaS（PlatformasaService）模式提供了？A.基础设施资源B.运行环境和服务C.数据存储服务D.应用开发工具三、多选题（每题2分，共20分）1.Hadoop生态系统中的组件包括？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HiveE.Spark2.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3.NoSQL数据库的优势包括？A.高可扩展性B.高性能C.数据模型灵活D.支持复杂查询E.容错性强4.大数据处理的典型挑战包括？A.数据存储B.数据传输C.数据处理D.数据安全E.数据可视化5.机器学习的常见算法包括？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.贝叶斯分类E.聚类算法6.数据仓库的典型架构包括？A.数据源B.数据存储C.数据处理D.数据应用E.数据展示7.云计算的服务模式包括？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.BaaSE.FaaS8.数据预处理的主要任务包括？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约E.特征选择9.大数据处理的典型应用场景包括？A.金融风控B.物流优化C.健康医疗D.电子商务E.智能交通10.数据安全的主要威胁包括？A.数据泄露B.数据篡改C.数据丢失D.数据滥用E.数据污染四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商平台需要分析用户购买行为数据，以优化商品推荐策略。数据存储在Hadoop集群中，包含用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。请回答以下问题：（1）简述如何使用SparkSQL进行数据预处理，包括数据清洗和特征提取。（2）假设需要使用关联规则挖掘算法发现用户购买模式，请简述Apriori算法的基本原理。案例2：某金融机构需要构建实时欺诈检测系统，要求低延迟和高准确性。系统采用Flink进行实时数据处理，并使用机器学习模型进行欺诈判断。请回答以下问题：（1）简述Flink的实时数据处理流程。（2）假设需要评估模型的性能，请列举至少三种评估指标。案例3：某智慧城市项目需要整合交通、气象、人流等多源数据，以优化交通信号灯控制。数据存储在云平台中，并使用NoSQL数据库进行管理。请回答以下问题：（1）简述NoSQL数据库在数据存储方面的优势。（2）假设需要设计一个数据湖架构，请简述数据湖与数据仓库的区别。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述大数据技术对现代企业的影响，并举例说明如何利用大数据技术提升企业竞争力。2.论述机器学习在大数据应用中的重要性，并分析其在实际场景中的挑战和解决方案。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（数据湖存储原始数据，数据仓库存储处理后的数据）3.×（SparkSQL用于结构化数据处理，SparkStreaming用于实时数据处理）4.√5.√6.×（PaaS提供运行环境和服务）7.√8.√9.√10.√二、单选题1.B2.C3.B4.C5.B6.D7.B8.A9.D10.B三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C,E4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D,E6.A,B,C,D,E7.A,B,C8.A,B,C,D,E9.A,B,C,D,E10.A,B,C,D,E四、案例分析案例1：（1）数据预处理步骤：-数据清洗：去除缺失值、异常值，统一数据格式。-特征提取：提取用户购买频率、客单价等特征。SparkSQL操作示例：```sql--读取数据CREATETABLEpurchase_dataASSELECTFROMinput_table;--数据清洗SELECTuser_id,product_id,purchase_time,purchase_amountFROMpurchase_dataWHEREpurchase_amount>0;--特征提取SELECTuser_id,COUNT(product_id)ASpurchase_count,AVG(purchase_amount)ASavg_amountFROMpurchase_dataGROUPBYuser_id;```（2）Apriori算法原理：-基于频繁项集生成关联规则。-频繁项集满足最小支持度阈值。-关联规则满足最小置信度阈值。案例2：（1）Flink实时数据处理流程：-数据源接入（如Kafka）。-数据转换（如过滤、聚合）。-数据输出（如写入数据库或展示）。（2）评估指标：-准确率（Accuracy）-召回率（Recall）-F1分数（F1-Score）案例3：（1）NoSQL数据库优势：-高可扩展性（水平扩展）。-数据模型灵活（如文档、键值）。-容错性强（分布式存储）。（2）数据湖与数据仓库区别：-数据湖：存储原始数据，格式多样。-数据仓库：存储处理后的数据，格式统一。五、论述题1.大数据技术对现代企业的影响及竞争力提升：大数据技术通过海量数据处理、实时分析和智能预测，帮助企业优