2026年大数据架构师职称考试题目

2026年大数据架构师职称考试题目一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.在长三角区域的大数据建设中，哪种架构模式最适合处理实时性要求极高的金融交易数据？A.Lambda架构B.Kappa架构C.Flink实时计算架构D.SparkStreaming2.某省卫健委需要整合分散在30家医院的海量医疗记录，以下哪种数据集成技术最适合解决数据异构性问题？A.ETL工具（如Informatica）B.数据湖（DataLake）C.数据网格（DataMesh）D.微服务架构3.在粤港澳大湾区建设跨区域数据交换平台时，以下哪种加密技术最能保障数据传输安全？A.AES-256B.RSA非对称加密C.TLS协议D.ECC椭圆曲线加密4.某制造业企业使用Hadoop生态处理TB级设备日志，若需优化查询效率，优先考虑以下哪项技术？A.MapReduce优化B.HiveonSparkC.HBase列式存储D.Hudi增量更新5.在京津冀协同发展中，跨城市数据治理应优先遵循哪种原则？A.数据联邦B.数据孤岛C.统一ETL标准D.数据去标识化6.某电商平台需分析用户行为数据以推荐商品，以下哪种算法最适合处理稀疏高维数据？A.决策树B.K-Means聚类C.协同过滤D.LDA主题模型7.在长江经济带数据中台建设中，哪种技术最能实现多业务系统的数据共享？A.API网关B.数据湖仓一体C.服务总线（ESB）D.数据虚拟化8.某能源企业监控设备状态数据，以下哪种时间序列数据库最适合存储高吞吐量时序数据？A.InfluxDBB.MySQLC.MongoDBD.Redis9.在海峡两岸数据跨境流动场景中，以下哪种合规方案最能满足GDPR和《个人信息保护法》要求？A.数据脱敏B.安全港协议C.数据本地化存储D.BCP38防火墙10.某智慧城市项目需整合交通、气象等多源异构数据，以下哪种数据融合技术最适合？A.聚合查询B.深度学习特征提取C.数据增强技术D.数据同步二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.在粤港澳大湾区建设跨机构数据共享平台时，以下哪些技术能提升数据协同效率？A.数据编织（DataWeaving）B.数据编织（DataMesh）C.数据血缘分析D.服务化数据接口（DataAPI）2.某医疗机构使用Flink处理实时医疗流数据，以下哪些场景适合使用StatefulStreamProcessing？A.聚类分析B.实时异常检测C.患者行为预测D.医嘱闭环管理3.在长三角区域建设工业互联网平台时，以下哪些技术能提升设备数据采集效率？A.MQTT协议B.OPCUA标准C.5G边缘计算D.Zigbee低功耗通信4.某电商平台使用Hadoop处理用户画像数据，以下哪些技术能优化数据分区策略？A.ClouderaImpalaB.ORC文件格式C.数据倾斜自动调优D.ZoneMap分区5.在京津冀数据治理中，以下哪些措施能提升数据质量？A.数据清洗规则引擎B.数据质量元数据管理C.主数据管理（MDM）D.数据溯源审计三、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述“数据中台”在粤港澳大湾区政务数据共享中的应用价值。2.解释“数据湖仓一体”架构在长三角制造业数字化转型中的优势。3.某企业需在西南地区部署分布式大数据平台，如何选择合适的云厂商？4.在海峡两岸数据跨境场景中，如何设计数据脱敏方案？5.对比Hadoop和Spark在京津冀政务数据分析中的适用场景差异。四、案例分析题（共3题，每题15分，计45分）1.背景：某省级医院需整合30家分院的海量病历数据，要求实时更新且保障数据隐私。-请设计数据集成架构，并说明如何解决数据安全和实时性挑战。2.背景：某制造业企业使用Hadoop处理设备日志数据，但查询效率低且成本高。-请提出优化方案，包括技术选型和实施步骤。3.背景：某智慧城市项目需整合交通、气象等多源数据，但数据格式不统一。-请设计数据融合方案，并说明如何评估融合效果。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：Kappa架构专为实时数据处理设计，适合金融交易场景。Lambda架构虽然也可行，但Kappa更简洁高效。2.C-解析：数据网格（DataMesh）通过去中心化治理解决跨机构数据集成问题，优于传统ETL或数据湖。3.C-解析：TLS协议专为跨区域数据传输设计，结合对称加密（如AES）实现高安全性。4.B-解析：HiveonSpark通过内存计算加速SQL查询，优于原始MapReduce。5.A-解析：数据联邦能实现跨区域数据协同分析，避免数据孤岛。6.C-解析：协同过滤适用于稀疏数据推荐，如电商商品推荐。7.A-解析：API网关能统一多业务数据服务，优于数据湖仓一体。8.A-解析：InfluxDB专为时序数据设计，支持高吞吐量。9.B-解析：安全港协议（SafeHarbor）是GDPR合规的重要机制。10.B-解析：深度学习能融合异构数据特征，优于简单聚合。二、多选题答案与解析1.A、B、D-解析：数据编织（DataMesh）是数据网格的误写，但A、B、D均能提升协同效率。2.B、D-解析：异常检测和医嘱管理需状态管理，聚类分析无需状态。3.A、B、C-解析：Zigbee主要用于近距离传感器，不适合工业互联网。4.B、C-解析：ORC优化分区，ClouderaImpala加速查询，但D项ZoneMap非标准技术。5.A、B、C-解析：数据溯源审计（D）需结合元数据管理。三、简答题答案与解析1.答案：-数据中台能打破政务数据孤岛，实现跨部门数据共享，如税务与社保数据联动。2.答案：-支持半结构化数据湖和结构化数据仓库统一管理，降低ETL成本。3.答案：-优先选择阿里云（华东节点）或腾讯云（华南节点），考虑数据安全和成本。4.答案：-采用动态脱敏（如DBSCAN聚类）和静态脱敏（如身份证部分隐藏）。5.答案：-Hadoop适合批处理，Spark适合交互式分析，政务报表需Spark。四、案例分析题答案与解析1.答案：-架构：使用Flink+HBase实时同步，结合Kerberos认证。-解析：