2026年大数据处理技术Hadoop与Spark作业配置测试

2026年大数据处理技术：Hadoop与Spark作业配置测试一、单选题（每题2分，共20题）说明：请选择最符合题目要求的选项。1.在Hadoop生态中，HDFS的NameNode负责管理什么核心元数据？A.数据块的位置信息B.文件系统的命名空间C.数据块的校验和D.任务调度策略2.Spark作业中，RDD的持久化方式`persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)`与`cache()`的主要区别是什么？A.前者支持磁盘缓存，后者仅支持内存缓存B.前者适用于大内存集群，后者适用于小内存集群C.两者完全等价，无性能差异D.前者支持自定义存储级别，后者默认为最高级别3.HadoopYARN中，ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）分别承担什么角色？A.RM负责任务调度，NM负责资源管理B.RM负责资源管理，NM负责任务调度C.RM负责容器管理，NM负责任务执行D.RM和NM均负责全局资源调度4.在SparkSQL中，如何将DataFrame转换为RDD？A.`df.rdd()`B.`df.toRDD()`C.`df.collectAsRDD()`D.`df.asRDD()`5.HadoopMapReduce中，如何优化Map任务和Reduce任务的内存使用？A.增加Map任务数量，减少Reduce任务数量B.增加Reduce任务数量，减少Map任务数量C.使用Combiner阶段减少数据传输D.关闭Map任务的数据序列化6.Spark中，`mapPartitions()`与`map()`的主要区别是什么？A.前者作用于整个RDD，后者作用于单行数据B.前者优化内存使用，后者优化CPU使用C.前者适用于批量处理，后者适用于流处理D.前者返回Partition对象，后者返回单个元素7.在Hadoop集群中，NameNode高可用（HA）配置通常需要哪些组件？A.SecondaryNameNode和HAProxyB.Active/StandbyNameNode和ZooKeeperC.DataNode和ResourceManagerD.HDFS客户端和MapReduce框架8.Spark作业中，如何避免数据倾斜问题？A.增加分区数量B.减少分区数量C.使用随机分区键D.关闭Shuffle过程9.HadoopYARN的资源调度策略中，CapacityScheduler适用于什么场景？A.单租户集群B.多租户集群C.流式计算场景D.实时计算场景10.在Spark中，`broadcast()`函数的作用是什么？A.广播大变量到所有节点B.限制RDD分区数量C.优化数据序列化D.实现任务依赖优化二、多选题（每题3分，共10题）说明：请选择所有符合题目要求的选项。1.HadoopHDFS的默认块大小是多少？其设计目的是什么？A.128MB，提高数据冗余效率B.256MB，减少NameNode负载C.64MB，降低磁盘写入延迟D.128MB，优化网络传输效率2.Spark作业中，哪些操作属于Shuffle过程？A.`groupByKey()`B.`reduceByKey()`C.`join()`D.`map()`3.HadoopMapReduce中，如何优化任务执行效率？A.使用Combiner减少数据传输B.增加Map和Reduce任务的并行度C.关闭数据序列化D.增加Reduce任务数量，减少Map任务数量4.SparkSQL中，哪些函数可用于DataFrame聚合操作？A.`sum()`B.`avg()`C.`collect()`D.`groupBy()`5.HadoopYARN的资源管理模型中，哪些组件参与资源分配？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.DataNode6.在Spark中，如何优化RDD的持久化性能？A.使用`persist()`替代`cache()`B.选择合适的存储级别（如MEMORY_AND_DISK）C.避免对大数据集进行持久化D.使用RDD的`checkpoint()`功能7.HadoopHDFS的NameNode面临哪些性能瓶颈？A.元数据存储量大B.多客户端并发访问C.数据块定位延迟D.数据块重建时间长8.Spark作业中，如何处理数据倾斜问题？A.增加分区数量B.使用随机分区键C.手动调整分区大小D.使用`salting`技术9.HadoopYARN的高可用配置需要哪些组件？A.Active/StandbyResourceManagerB.ZooKeeperC.HDFSHAD.DataNode集群10.Spark中的DataFrame与RDD相比有哪些优势？A.优化了内存使用B.支持SQL查询C.提高了代码可读性D.减少了数据序列化三、简答题（每题5分，共5题）说明：请简要回答以下问题。1.简述HadoopHDFS的写入流程和读取流程。2.Spark作业中，`map()`和`flatMap()`的区别是什么？3.HadoopYARN的资源调度策略有哪些？各自的适用场景是什么？4.Spark中的持久化（Persist）与检查点（Checkpoint）有什么区别？5.如何解决Spark作业中的数据倾斜问题？四、论述题（每题10分，共2题）说明：请结合实际场景，深入分析以下问题。1.在金融行业的大数据应用中，Hadoop和Spark如何协同工作？如何优化其配置以提升性能？2.在物流行业的场景中，如何利用SparkSQL和HadoopMapReduce处理海量订单数据？如何避免数据倾斜和性能瓶颈？答案与解析一、单选题答案与解析1.B-NameNode管理HDFS的命名空间（文件目录结构和文件元数据），如文件路径、块位置等。2.A-`persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)`支持磁盘缓存，而`cache()`默认仅缓存到内存。3.B-ResourceManager负责集群资源管理和任务调度，NodeManager负责管理单个节点的资源分配和任务执行。4.A-`df.rdd()`是SparkSQL中将DataFrame转换为RDD的标准方法。5.C-Combiner阶段可以在Map端进行局部聚合，减少数据传输量。6.D-`mapPartitions()`作用于整个Partition，而`map()`作用于单行数据。7.B-HadoopHDFSHA需要Active/StandbyNameNode和ZooKeeper协同工作。8.A-增加分区数量可以分散数据负载，避免单节点过载。9.B-CapacityScheduler适用于多租户场景，可按比例分配资源。10.A-`broadcast()`将大变量缓存到所有节点，减少网络传输。二、多选题答案与解析1.A、D-HDFS默认块大小为128MB，设计目的是优化网络传输效率。2.A、C-`groupByKey()`和`join()`会触发Shuffle过程。3.A、B-使用Combiner和增加并行度可优化性能。4.A、B、D-`sum()`、`avg()`、`groupBy()`是聚合函数。5.A、B、C-ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster参与资源分配。6.B、D-选择合适的存储级别和使用checkpoint可优化持久化性能。7.A、B-元数据量大和多客户端访问是NameNode瓶颈。8.A、B、C-增加分区、随机分区键、手动调整分区可解决数据倾斜。9.A、B、C-HA配置需要Active/StandbyResourceManager、ZooKeeper和HDFSHA。10.A、B、C-DataFrame优化内存、支持SQL、提高可读性。三、简答题答案与解析1.HDFS写入流程：客户端向NameNode请求文件写入；NameNode分配新块并指定DataNode；数据写入多个DataNode并完成副本同步。读取流程：客户端向NameNode请求文件读取；NameNode返回数据块位置；客户端从多个DataNode并行读取数据。2.`map()`和`flatMap()`区别：-`map()`对每个输入元素应用函数，输出与输入数量相同。-`flatMap()`对每个输入元素应用函数，输出数量可能变化（如分词时将一句话拆分为单词）。3.YARN资源调度策略：-FairScheduler：按比例分配资源，适合多租户。-CapacityScheduler：按预设比例分配资源，适合企业级集群。-DefaultScheduler：默认策略，优先满足低优先级任务。4.持久化与检查点：-持久化（Persist）：缓存RDD到内存或磁盘，优化重复计算。-检查点（Checkpoint）：将RDD计算结果写入磁盘，用于恢复和优化。5.数据倾斜解决方案：-增加分区数量、使用随机分区键、手动调整分区、`salting`技术（添加前缀后随机化分区）。四、论述题答案与解析1.金融行业Hadoop与Spark协同：-Hadoop处理海量日志、交易数据，提供批处理能力。-Spark加速实时计算（如风险控制、反欺诈），结合SQL分析。优化配置：-HDFS块大小调至256MB降低NameNode负载。-Spark启用内存管理（如`persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)`）