2025年大数据处理技术认证试题

2025年大数据处理技术认证试题考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在大数据处理技术中，下列哪种存储格式最适合分布式存储系统？A.JSONB.AvroC.XMLD.YAML2.Hadoop生态系统中的YARN主要用于什么功能？A.数据存储B.资源调度与任务管理C.数据分析D.数据传输3.下列哪种算法不属于聚类算法？A.K-MeansB.DBSCANC.AprioriD.GaussianMixtureModel4.在Spark中，RDD的持久化主要使用哪种机制？A.缓存B.拉取式计算C.内存映射D.持久化文件系统5.下列哪种技术不属于流式数据处理？A.ApacheFlinkB.ApacheStormC.ApacheKafkaD.ApacheHive6.大数据处理的3V特征不包括以下哪一项？A.Volume（体量）B.Velocity（速度）C.Variety（多样性）D.Veracity（真实性）7.下列哪种数据库属于NoSQL数据库？A.MySQLB.PostgreSQLC.MongoDBD.Oracle8.在MapReduce模型中，Map阶段的输出格式通常是什么？A.行式文件B.列式文件C.Key-Value对D.JSON对象9.下列哪种工具主要用于数据可视化？A.TensorFlowB.ApacheZeppelinC.PyTorchD.Keras10.大数据处理的“4V+1C”特征中，“C”代表什么？A.Cost（成本）B.Complexity（复杂性）C.Capability（能力）D.Control（控制）二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.Hadoop的核心组件包括HDFS和__________。2.Spark的RDD是__________的、不可变的分布式数据集。3.机器学习中的过拟合现象通常可以通过__________来解决。4.下列哪种算法属于分类算法：__________。5.大数据处理的“5V”特征包括Volume、Velocity、Variety、__________和Veracity。6.ApacheKafka主要用于__________和流式数据处理。7.下列哪种数据库支持分布式存储：__________。8.MapReduce模型中，Reduce阶段的输入是Map阶段的__________。9.下列哪种技术属于图计算：__________。10.数据湖通常存储原始数据的__________格式。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.Hadoop的YARN可以替代HDFS的功能。（×）2.Spark的RDD可以进行持久化存储。（√）3.机器学习中的交叉验证主要用于防止过拟合。（√）4.Avro是一种列式存储格式。（×）5.ApacheStorm是批处理框架。（×）6.大数据处理的“3V”特征包括Volume、Velocity和Variety。（√）7.MongoDB是一种关系型数据库。（×）8.MapReduce模型中，Map阶段和Reduce阶段可以并行执行。（√）9.数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的。（√）10.下列哪种技术不属于机器学习：深度学习。（×）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述Hadoop生态系统的核心组件及其功能。2.解释什么是流式数据处理，并列举两种常见的流式数据处理框架。3.什么是数据湖？与数据仓库的区别是什么？五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设你正在设计一个大数据处理系统，需要处理每天生成的1TB日志数据。请简述你会选择哪些Hadoop生态系统组件，并说明理由。2.某公司需要实时分析用户行为数据，每秒产生10万条记录。请设计一个基于流式数据处理的解决方案，并说明选择的技术栈及原因。【标准答案及解析】一、单选题1.B（Avro是列式存储格式，适合分布式系统）2.B（YARN负责资源调度和任务管理）3.C（Apriori是关联规则算法，不属于聚类算法）4.A（RDD持久化使用缓存机制）5.D（ApacheHive是批处理框架）6.D（3V+1C中的C代表Complexity，复杂性）7.C（MongoDB是NoSQL数据库）8.C（MapReduce输出Key-Value对）9.B（ApacheZeppelin是数据可视化工具）10.B（4V+1C中的C代表Complexity，复杂性）二、填空题1.MapReduce2.弹性3.正则化4.支持向量机（SVM）5.Complexity6.消息队列7.Cassandra8.Key-Value对9.Pregel10.原始三、判断题1.×（YARN负责资源调度，HDFS负责存储）2.√（RDD支持持久化）3.√（交叉验证用于防止过拟合）4.×（Avro是行式存储格式）5.×（Storm是流式处理框架）6.√（3V特征包括Volume、Velocity、Variety）7.×（MongoDB是非关系型数据库）8.√（Map和Reduce可并行执行）9.√（数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的）10.×（深度学习属于机器学习）四、简答题1.Hadoop生态系统的核心组件包括：-HDFS：分布式文件系统，用于存储大数据。-MapReduce：分布式计算框架，用于处理大数据。-YARN：资源调度框架，用于管理计算资源。-Hive：数据仓库工具，用于数据查询和分析。-HBase：分布式数据库，用于实时数据存储。2.流式数据处理是实时处理数据的技术，数据按时间顺序流式传输并立即处理。常见框架包括：-ApacheStorm：实时流处理框架。-ApacheFlink：流式和批处理统一框架。3.数据湖是存储原始数据的系统，数据格式不固定。与数据仓库的区别：-数据湖存储原始数据，数据仓库存储处理后的数据。-数据湖格式不固定，数据仓库格式固定。五、应用题1.设计大数据处理系统：-使用HDFS存储1TB日志数据，因其高容错性和可扩展性。-使用MapReduce进行批处理，适合大规模数据处理。-使用YARN进行资源调度，优化计算资源分配。-使用Hive进行数据查询和分析，方便业务