2026年数据工程师专业能力测试题库

2026年数据工程师专业能力测试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理大规模数据时，以下哪种技术最适合用于分布式计算框架？A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.Flink答案：B2.以下哪种数据库最适合用于实时数据写入和查询？A.MySQLB.PostgreSQLC.MongoDBD.Redis答案：D3.在数据仓库设计中，星型模型的优点不包括：A.简化查询逻辑B.提高数据冗余C.便于维护D.支持多维度分析答案：B4.以下哪种算法不属于聚类算法？A.K-MeansB.DBSCANC.SVMD.HierarchicalClustering答案：C5.在数据采集过程中，以下哪种方法最适合用于爬取动态网页数据？A.使用静态文件下载B.使用API接口C.使用SeleniumD.使用数据库直连答案：C6.以下哪种技术最适合用于数据脱敏处理？A.数据加密B.数据匿名化C.数据压缩D.数据分桶答案：B7.在ETL过程中，以下哪个环节不属于数据清洗的范畴？A.缺失值填充B.数据类型转换C.数据去重D.数据格式化答案：B8.以下哪种工具最适合用于数据可视化分析？A.ExcelB.JupyterNotebookC.TableauD.TensorFlow答案：C9.在分布式存储系统中，HDFS的默认块大小是多少？A.128MBB.256MBC.512MBD.1GB答案：D10.以下哪种技术最适合用于数据流处理？A.SparkStreamingB.KafkaC.FlinkD.TensorFlow答案：C二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于数据仓库的常见设计范式？A.StarSchemaB.SnowflakeSchemaC.GalaxySchemaD.FactTable答案：A,B,C2.在数据采集过程中，以下哪些方法需要考虑反爬虫策略？A.使用HTTP请求B.使用代理IPC.使用User-Agent伪装D.使用数据库直连答案：A,B,C3.以下哪些属于数据清洗的常见任务？A.缺失值处理B.异常值检测C.数据类型转换D.数据去重答案：A,B,C,D4.在数据仓库中，以下哪些属于维度表的特点？A.描述业务主题B.包含大量事实数据C.具有多层次结构D.用于关联事实表答案：A,C,D5.以下哪些属于实时数据处理框架？A.SparkStreamingB.KafkaC.FlinkD.HadoopMapReduce答案：A,B,C6.在数据采集过程中，以下哪些属于反爬虫策略？A.使用验证码B.限制访问频率C.使用JavaScript动态加载D.使用数据库直连答案：A,B,C7.以下哪些属于数据仓库的常见ETL工具？A.ApacheNiFiB.TalendC.InformaticaD.Pentaho答案：A,B,C,D8.在数据采集过程中，以下哪些方法需要考虑数据质量？A.数据完整性B.数据一致性C.数据准确性D.数据时效性答案：A,B,C,D9.以下哪些属于数据流处理的常见场景？A.实时日志分析B.金融交易监控C.物联网数据采集D.电商用户行为分析答案：A,B,C10.在数据仓库中，以下哪些属于事实表的特点？A.包含大量度量值B.具有多维属性C.用于描述业务事件D.与维度表关联答案：A,C,D三、判断题（每题1分，共20题）1.数据湖比数据仓库更适合用于实时数据分析。（×）2.HadoopMapReduce适用于超大规模数据集的处理。（√）3.数据脱敏的主要目的是提高数据安全性。（√）4.ETL过程中的T代表Transformation，即数据转换。（√）5.数据采集时，爬虫比API接口更稳定。（×）6.数据清洗的主要目的是提高数据准确性。（√）7.星型模型比雪花模型更复杂。（×）8.数据流处理比批处理更适用于离线分析。（×）9.数据仓库中的维度表通常包含时间维度。（√）10.数据采集时，代理IP可以提高爬虫效率。（×）11.数据脱敏的主要方法是数据加密。（×）12.ETL过程中的E代表Extraction，即数据抽取。（√）13.数据采集时，爬虫需要考虑反爬虫策略。（√）14.数据清洗的主要目的是提高数据完整性。（√）15.星型模型中的事实表包含大量维度属性。（×）16.数据流处理比批处理更适用于实时分析。（√）17.数据仓库中的事实表通常包含度量值。（√）18.数据采集时，API接口比爬虫更高效。（√）19.数据脱敏的主要目的是保护用户隐私。（√）20.数据清洗的主要目的是提高数据一致性。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据仓库与数据湖的区别。答案：数据仓库是结构化的数据集合，用于支持商业智能决策；数据湖是非结构化或半结构化数据的存储，更灵活但缺乏治理。数据仓库通常采用星型或雪花模型，而数据湖更接近原始数据存储。2.简述数据采集过程中需要注意的反爬虫策略。答案：反爬虫策略包括验证码、限制访问频率、JavaScript动态加载、User-Agent伪装、IP代理等。爬虫需要模拟正常用户行为，避免被网站识别为机器人。3.简述数据清洗的主要任务。答案：数据清洗的主要任务包括缺失值处理、异常值检测、数据类型转换、数据去重、数据格式统一等。目的是提高数据质量，确保分析的准确性。4.简述ETL过程中的T（Transformation）代表什么。答案：ETL中的T代表Transformation，即数据转换。包括数据清洗、数据整合、数据格式化、数据计算等，目的是将原始数据转换为可分析的格式。5.简述数据流处理的常见场景。答案：数据流处理的常见场景包括实时日志分析、金融交易监控、物联网数据采集、实时推荐系统等。适用于需要快速响应数据的场景。五、综合题（每题10分，共2题）1.假设你正在设计一个电商平台的数据仓库，请简述如何设计星型模型，并说明事实表和维度表的选择。答案：星型模型设计包括一个中心事实表和多个维度表。事实表应包含度量值（如销售额、订单量等），维度表应包含描述业务主题的属性（如时间、用户、商品等）。例如，事实表可以是“订单事实表”，维度表可以是“时间维度表”、“用户维度表”、“商品维度表”。事实表与维度表通过外键关联，便于多维度分析。2.假设你正在开发一个数据采集系统，需要爬取某电商平台的商品信息，请简述如何设计爬虫，并说明如何处理反爬虫策略。答案：爬虫设计包括HTTP请求、数据解析、数据存储等步骤。首先，使用Python的requests库发送HTTP请求，模拟正常