数据架构师资格认证评估试题及真题

数据架构师资格认证评估试题及真题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：数据架构师资格认证评估试题及真题考核对象：数据架构师从业者及备考人员题型分值分布：-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.数据湖是集中存储结构化、半结构化及非结构化数据的存储仓库。2.NoSQL数据库适用于高并发、大数据量的场景，但无法保证数据事务的ACID特性。3.数据架构中的ETL流程仅包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）两个阶段。4.数据治理的核心目标是确保数据的准确性、完整性和安全性。5.微服务架构中，每个服务都需要独立部署和扩展，因此系统复杂度会显著降低。6.数据模型设计时，范式越高，数据冗余度越低，但查询效率可能下降。7.云原生架构的核心优势是提升系统的弹性和可观测性。8.数据湖仓一体是结合数据湖和数据仓库优势的存储架构，适用于混合数据应用场景。9.数据血缘分析主要用于追踪数据从源头到目标的全生命周期流转路径。10.数据质量评估的维度包括完整性、一致性、时效性和业务价值。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种数据库类型最适合存储非结构化数据？A.关系型数据库B.NoSQL数据库（文档型）C.图数据库D.时序数据库2.数据架构师在设计中优先考虑数据一致性，应选择哪种架构模式？A.CAP理论中的最终一致性B.BASE理论中的软状态C.分布式事务的2PC协议D.无状态服务架构3.以下哪种技术不属于数据湖的典型构建工具？A.HadoopB.SparkC.MongoDBD.Hive4.数据治理中，负责制定数据标准和管理策略的团队是？A.数据开发团队B.数据运维团队C.数据治理委员会D.数据分析师5.微服务架构中，服务间通信最常用的协议是？A.HTTP/RESTB.RPCC.MQTTD.AMQP6.数据模型设计中，第三范式（3NF）要求满足？A.每个非主键属性都直接依赖于主键B.每个非主键属性都依赖于整个主键C.消除非主键属性之间的传递依赖D.每个表只能有一个主键7.云原生架构中，用于服务发现和配置管理的工具是？A.KubernetesB.ConsulC.ZooKeeperD.Prometheus8.数据血缘分析的主要目的是？A.提升数据存储效率B.优化数据查询性能C.确保数据合规性D.追踪数据流转和影响范围9.数据湖仓一体的典型应用场景是？A.事务型业务处理B.大数据分析与报表C.实时数据流处理D.分布式数据库扩展10.数据质量评估中，"重复数据"属于哪种问题？A.完整性问题B.一致性问题C.准确性问题D.时效性问题三、多选题（每题2分，共20分）1.数据架构师需要考虑的架构原则包括？A.可扩展性B.可维护性C.数据一致性D.成本效益E.数据安全性2.NoSQL数据库的典型类型包括？A.关系型数据库B.键值型数据库C.文档型数据库D.图数据库E.列式数据库3.数据治理的关键流程包括？A.数据标准制定B.数据质量管理C.数据生命周期管理D.数据安全管控E.数据血缘分析4.微服务架构的优势包括？A.提升开发效率B.增强系统容错性C.降低运维复杂度D.优化资源利用率E.减少跨团队协作成本5.数据湖的典型应用场景包括？A.日志存储与分析B.大数据分析C.实时数据流处理D.数据仓库补充E.数据归档6.数据模型设计时需要考虑的范式包括？A.第一范式（1NF）B.第二范式（2NF）C.第三范式（3NF）D.BCNFE.反范式7.云原生架构的核心组件包括？A.容器化技术（Docker）B.容器编排（Kubernetes）C.服务网格（Istio）D.微服务注册中心（Consul）E.配置管理（SpringCloudConfig）8.数据血缘分析的价值包括？A.提升数据透明度B.降低数据错误风险C.优化数据治理流程D.支持数据溯源E.减少数据开发成本9.数据湖仓一体的典型技术方案包括？A.Hadoop+HiveB.DeltaLakeC.SnowflakeD.RedshiftSpectrumE.ClickHouse10.数据质量评估的维度包括？A.完整性B.一致性C.准确性D.时效性E.业务价值四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：电商平台数据架构优化某电商公司现有数据架构采用传统数据仓库+数据湖的分离模式，面临以下问题：1.数据湖中的原始数据清洗耗时较长，影响报表时效性；2.数据仓库与数据湖之间数据同步存在延迟，导致数据不一致；3.微服务架构下，各业务线数据口径不统一，数据治理难度大。请分析该场景下数据架构优化的方向，并提出具体解决方案。案例2：金融行业数据治理挑战某银行需满足监管要求，对核心业务系统数据进行全面治理，但面临以下挑战：1.数据分散在多个系统，数据标准不统一；2.数据血缘关系复杂，难以追踪数据流转；3.数据安全管控存在漏洞，存在数据泄露风险。请设计数据治理方案，包括关键流程和技术选型。案例3：制造业工业互联网数据架构设计某制造企业计划建设工业互联网平台，采集设备运行数据、生产过程数据及供应链数据，需满足以下需求：1.支持海量数据的实时采集与存储；2.实现多源异构数据的融合分析；3.保证数据采集与传输的安全性。请设计数据架构方案，并说明关键技术选型理由。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述数据湖仓一体的优势与挑战，并结合实际场景说明其适用条件。2.结合微服务架构的特点，分析数据治理在微服务环境下的难点，并提出解决方案。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（ETL包含抽取、转换、加载三个阶段）4.√5.×（微服务架构会提升系统复杂度）6.√7.√8.√9.√10.√二、单选题1.B2.C3.C4.C5.A6.A7.B8.D9.B10.B三、多选题1.A,B,C,D,E2.B,C,D,E3.A,B,C,D,E4.A,B,D,E5.A,B,D,E6.A,B,C,D7.A,B,C,D,E8.A,B,C,D,E9.A,B,C,D10.A,B,C,D,E四、案例分析案例1：电商平台数据架构优化解决方案：1.数据湖仓一体：采用DeltaLake或Hudi等技术，实现数据湖与数据仓库的统一，支持ACID事务，提升数据清洗效率；2.实时数据同步：引入Flink或Kafka等流处理工具，实现数据湖与数据仓库的实时同步；3.数据治理平台：建设统一数据治理平台，制定数据标准，实现数据血缘追踪和元数据管理。案例2：金融行业数据治理挑战解决方案：1.数据标准化：建立数据标准体系，统一数据命名、格式和口径；2.数据血缘工具：采用DataHub或Informatica等工具，实现数据血缘可视化；3.数据安全管控：引入数据加密、脱敏和访问控制机制，确保数据安全合规。案例3：制造业工业互联网数据架构设计解决方案：1.实时数据采集：采用IoT平台（如AWSIoT）采集设备数据，支持高并发接入；2.多源数据融合：使用Spark或Flink进行数据清洗和融合分析；3.数据安全：采用TLS加密传输，引入Kerberos认证，确保数据安全。五、论述题1.数据湖仓一体的优势与挑战优势：-统一存储：避免数据冗余，降低存储成本；-灵活性：支持半结构化和非结构化数据统一处理；-时效性：实现实时数据处理与批处理结合。挑战：-数据治理复杂度：需要更严格的数据标准和管理流程；-性能优化：需要优化查询引擎和索引策略。适用条件：-大数据分析场景（如日志分析）；-多源异构数据融合