2025年数据科学与大数据技术考试试卷及答案

2025年数据科学与大数据技术考试试卷及答案适用专业：数据科学与大数据技术专业2022级本科考试时长：120分钟考试形式：闭卷总分：100分一、单项选择题（共15题，每题2分，共30分。每题只有1个正确答案，错选、不选均不得分）1.下列关于2024年Apache基金会正式发布的Flink1.19版本核心特性的描述，正确的是（）A.首次引入流式数仓架构，实现流批一体语义融合B.实现存算分离架构下的本地缓存命中率自适应优化，支持TB级超大状态秒级恢复C.彻底移除对传统DataSetAPI的原生支持，统一采用DataStreamAPI实现批处理D.原生支持大模型推理的张量数据动态分片调度，无需第三方插件即可对接大模型训练框架2.在企业级数据湖架构选型中，若业务场景存在高频行级更新、增量数据拉取延迟要求低于100ms、需同时对接Spark/Flink/Presto三类计算引擎，应优先选择的开源表格式存储是（）A.DeltaLake3.0B.ApacheIceberg2.1C.ApacheHudi0.15D.ORCFileFormat3.某省级银行核心交易系统部署分布式NewSQL数据库，根据CAP定理，当跨机房网络分区发生时，系统必须保证交易数据零错误、无脏写，且多数派节点可正常提供服务，该系统优先保障的特性组合是（）A.CP（一致性+分区容错性）B.AP（可用性+分区容错性）C.CA（一致性+可用性）D.可同时满足CAP三个特性4.根据2025年3月正式实施的《数据安全技术数据分类分级规则》（GB/T43697-2024），下列数据中属于核心数据的是（）A.省级第七次人口普查脱敏后的分区县人口统计数据集B.关系国家能源安全的全国油气输送管网实时调度阈值参数C.头部电商平台积累的用户消费行为标签数据集D.三甲医院脱敏后的门诊电子病历统计数据集5.在企业级ETL流水线中嵌入大模型能力处理合同文本、客服录音等非结构化数据时，为平衡推理成本、数据安全与处理效果，针对高价值、高复杂度的非结构化数据处理任务，当前（2025年）最优的部署方案是（）A.直接调用公有云千亿参数通用大模型API完成全量处理B.本地部署70B参数开源大模型进行全参数微调后处理C.基于本地部署的13B参数垂直领域微调大模型，配合多跳RAG架构处理D.采用传统规则引擎进行关键词匹配与字段提取6.Hadoop3.3.x版本中，HDFS高可用（HA）架构下的ActiveNameNode选举机制核心依赖的组件是（）A.Zookeeper集群及ZKFC故障转移控制器B.基于Raft协议的NameNode内置选举模块C.人工配置的静态主备优先级规则D.YARNResourceManager的资源调度模块7.根据DAMA-DMBOK2数据管理知识体系，下列数据质量维度中，用于衡量“数据项取值与真实世界实体客观特征匹配程度”的是（）A.完整性B.准确性C.一致性D.时效性8.Flink生产环境中运行TB级超大状态作业，要求故障重启恢复时间低于30秒、且尽可能降低对远端分布式存储的随机IO依赖，应优先选择的状态后端是（）A.HashMapStateBackendB.EmbeddedRocksDBStateBackendC.ForStStateBackendD.FileSystemStateBackend9.某电商平台构建用户复购预测模型，样本中复购用户占比仅为3.2%，存在严重的类别不平衡问题，下列处理方式中最不合理的是（）A.采用SMOTE算法对少数类复购用户样本进行过采样B.采用随机欠采样方法剔除多数类样本中的噪声与重复样本C.直接使用准确率（Accuracy）作为模型效果的核心评估指标D.采用F1值、AUC-ROC作为模型效果的核心评估指标10.根据《中华人民共和国个人信息保护法》要求，处理个人信息达到国家网信部门规定数量的个人信息处理者，应当指定（）负责对个人信息处理活动以及保护措施进行监督。A.首席数据官（CDO）B.个人信息保护负责人C.首席安全官（CSO）D.合规管理总监11.某本地生活平台构建实时数仓，要求数据从业务端产生到可被分析查询的端到端延迟低于5秒，且支持ODS-DWD-DWS-ADS全链路数据血缘自动追踪，下列架构选型最合理的是（）A.基于Hive+Spark的传统离线数仓架构B.基于Kafka+Flink+StarRocks的流式数仓架构C.基于Presto+Hudi的纯湖仓查询架构D.基于MySQL分库分表的交易库直连架构12.Spark作业运行过程中，负责将用户提交的程序解析为有向无环图（DAG）、划分计算阶段并调度任务执行的核心组件是（）A.Driver进程B.Executor进程C.ApplicationMaster进程D.ClusterManager13.2025年主流大模型训练数据流水线中，针对万亿Token规模的通用训练语料，下列数据清洗环节的合理执行顺序是（）①基于MinHash+LSH算法的跨语料重复内容去除②基于正则规则的乱码、特殊字符、违法敏感内容过滤③基于轻量小模型的低质量、无意义语料打分过滤④基于百亿参数大模型的语义一致性、毒性与偏见内容校验A.①②③④B.②①③④C.②③①④D.③②①④14.DCMM数据管理能力成熟度评估模型（GB/T36073-2018）中，组织已建立可量化的数据管理过程指标体系，能够通过量化数据分析监控数据管理活动、识别过程瓶颈并开展优化，对应的成熟度等级是（）A.受管理级（2级）B.稳健级（3级）C.量化管理级（4级）D.优化级（5级）15.下列可视化组件选型中，最适合展示某省2020-2024年数字经济核心产业增加值占GDP比重年度变化趋势的是（）A.饼图B.折线图C.热力图D.三维散点图二、多项选择题（共5题，每题3分，共15分。每题有2-4个正确答案，多选、少选、错选均不得分）1.下列关于湖仓一体架构核心特性的描述，正确的有（）A.支持ACID事务语义，保障多引擎并发读写场景下的数据一致性B.实现存算分离架构，支持计算资源与存储资源独立弹性扩缩容C.统一支持结构化、半结构化、非结构化数据的存储与管理D.需绑定专属计算引擎才能保障查询性能，不支持多引擎互通E.支持数据版本回溯与时间旅行（TimeTravel）查询，可快速还原历史快照2.下列机制中，属于Flink实现端到端Exactly-Once处理语义的核心支撑的有（）A.基于CheckpointBarrier的分布式快照机制B.面向外部Sink组件的两阶段提交（2PC）协议C.基于Watermark的乱序数据延迟触发机制D.状态后端的异步增量快照持久化机制E.作业故障后的自动重启策略3.根据《中华人民共和国数据安全法》，下列属于数据处理者应当履行的法定数据安全保护义务的有（）A.建立健全全流程数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训B.采取相应技术措施与管理措施，保障数据处理活动的安全C.重要数据处理者需明确数据安全负责人与管理机构，落实安全责任D.所有数据处理者均需每季度开展数据安全风险评估并向主管部门报送报告E.发生数据安全事件时，立即采取处置措施，按规定告知用户并上报主管部门4.下列机器学习算法中，属于无监督学习范畴的有（）A.K-Means聚类算法B.逻辑回归分类算法C.主成分分析（PCA）降维算法D.关联规则Apriori算法E.随机森林回归算法5.按照Kimball维度建模的指标体系设计规范，下列指标中属于原子指标的有（）A.当日订单支付总金额B.近7天平台活跃用户数C.用户支付成功事件计数D.按省份维度统计的商品销售额E.交易订单支付金额求和三、判断题（共10题，每题1分，共10分。正确打√，错误打×）1.Flink的Watermark机制是一种插入数据流中的时间戳标记，能够衡量事件时间进展，可彻底解决乱序数据导致的计算结果偏差问题。（）2.HDFS分布式文件系统天生适配海量小文件存储场景，其固定大小的块存储机制可大幅提升小文件的访问效率。（）3.根据《个人信息保护法》规定，个人同意个人信息处理者处理其个人信息后，无权撤回该同意。（）4.Spark的RDD是一种惰性求值的弹性分布式数据集，仅当遇到行动（Action）算子时才会触发真正的分布式计算。（）5.企业数据中台的核心价值是沉淀可复用的数据资产、打破内部数据孤岛，并非各类大数据技术组件的简单堆叠。（）6.分布式系统中，数据一致性等级越高，系统的读写性能与可用性通常会相应提升。（）7.大模型训练与应用过程中，训练语料的质量对模型效果的影响远高于参数规模的单纯扩张，低质量重复语料会导致模型出现记忆性错误、生成内容同质化、幻觉等问题。（）8.ClickHouse是一种行式存储的分布式分析型数据库，天生适合高并发的主键点查场景。（）9.数据血缘追踪的核心作用是记录数据从产生、加工到消费的全链路流转路径，可支撑数据质量问题溯源、数据变更影响分析等场景。（）10.数据脱敏过程中，对手机号、身份证号采用固定掩码替换（如将手机号显示为1381234）属于不可逆脱敏方式，无法通过脱敏后的数据还原原始信息。（）四、简答题（共3题，每题8分，共24分）1.请简述大数据架构中Lambda架构与Kappa架构的核心组成、优劣势，并说明2025年企业实时数仓从Lambda架构向Kappa+湖仓一体架构演进的核心驱动力。2.请简述数据全生命周期管理的核心阶段，以及每个阶段的核心管理目标与关键管控措施。3.请简述大模型技术与大数据平台深度融合的背景下，2025年企业大数据平台面临的核心技术挑战及对应应对思路。五、综合应用题（共2题，第1题10分，第2题11分，共21分）1.某省级政务服务部门计划建设全省一体化政务大数据平台，汇聚42个省直部门、16个地市的政务数据，总数据量预计达12PB，包含结构化业务表、办事材料PDF/图片、政务服务热线录音等多模态数据；平台需支撑政务服务“一网通办”、惠企政策精准推送、宏观经济决策分析三类核心场景，要求跨部门数据共享合规可控，性能指标满足：在线政务服务查询响应时间低于200ms，决策分析场景查询响应时间低于3s。结合当前（2025年）成熟技术栈，回答以下问题：（1）设计该平台的核心技术架构分层，说明每个层次的核心组件与主要功能。（6分）（2）说明该平台针对政务数据分级分类的安全管控方案设计要点。（4分）2.某本地生活平台2025年计划升级智能推荐系统，原系统采用离线训练的协同过滤模型，用户特征T+1批量更新，存在推荐结果时效性差、用户评价等非结构化数据无法利用、新用户冷启动效果差等问题。目前平台拥有1.2亿注册用户、300万入驻商家，日均产生2.3亿条行为日志（浏览、点击、下单、评价），其中用户评价文本日均1200万条，要求用户实时行为到推荐特征更新的端到端延迟低于2秒。回答以下问题：（1）设计支持大模型增强的实时推荐系统大数据处理链路，说明每个环节的核心功能。（7分）（2）说明该链路中如何解决离线与实时特征的一致性问题，避免训练与推理阶段的特征偏差。（4分）===参考答案===一、单项选择题1.B2.C3.A4.B5.C6.A7.B8.C9.C10.B11.B12.A13.B14.C15.B二、多项选择题1.ABCE2.ABD3.ABCE4.ACD5.CE三、判断题1.×解析：Watermark机制只能容忍窗口允许范围内的乱序数据，无法彻底解决超过延迟阈值的乱序数据计算偏差问题。2.×解析：HDFS不适配海量小文件存储，大量小文件会占用NameNode有限的元数据内存空间，降低集群存储效率与访问性能。3.×解析：根据《个人信息保护法》，个人有权随时撤回之前作出的个人信息处理同意。4.√5.√6.×解析：分布式系统中一致性与性能、可用性存在权衡，强一致性需要多副本同步确认，会增加读写延迟、降低分区场景下的可用性。7.√8.×解析：ClickHouse是列式存储的OLAP数据库，适合大规模聚合分析场景，不适合高并发主键点查。9.√10.√四、简答题1.（1）Lambda架构核心组成：分为批处理层、速度层、服务层三层，批处理层存储全量历史数据，通过离线批量计算提供高准确性的全量数据视图；速度层处理实时流入的增量数据，提供低延迟的近实时结果；服务层合并批处理与速度层的结果对外提供查询。优势：技术栈成熟，兼顾离线结果准确性与实时计算低延迟；劣势：需维护两套独立的计算逻辑，开发运维成本高，批流链路易出现数据逻辑不一致，链路冗余度高。（3分）（2）Kappa架构核心组成：移除独立的批处理层，以消息队列作为全量数据存储载体，所有数据均以流的方式处理，通过调整流处理的消费起点实现全量历史数据重算，统一了流批计算逻辑。优势：单套计算逻辑支持批流场景，运维成本低，数据一致性易保障；劣势：传统架构下依赖消息队列存储全量历史数据，存储成本高、超大历史数据重算效率低。（2分）（3）演进核心驱动力：一是流处理引擎技术成熟，Flink等引擎已支持TB级状态管理、Exactly-Once语义、流批统一SQL，流计算准确性已达到离线计算水平；二是湖仓一体存储成熟，Hudi、Iceberg等开放表格式支持增量消费、版本回溯、ACID事务，可替代消息队列低成本存储全量历史数据，解决Kappa架构的历史数据存储痛点；三是业务需求升级，越来越多场景要求秒级数据延迟，Lambda架构双链路的迭代效率已无法适配业务快速创新需求；四是大模型融合需求，大模型训练与推理需要实时特征、实时语料支撑，统一流批链路可避免离线、实时数据偏差，提升大模型应用效果。（3分）2.数据全生命周期分为6个核心阶段：（1）数据采集阶段：目标是保障采集行为合法合规、采集数据质量达标；关键措施包括落实个人信息采集“告知-同意”与最小必要原则，建立采集环节字段格式、空值率等质量校验规则，对数据源进行统一注册与责任确权。（1.5分）（2）数据传输阶段：目标是保障传输过程数据不泄露、不篡改、不丢失；关键措施包括采用国密算法加密传输链路，建立断点续传与内容完整性校验机制，对跨网络边界传输行为进行审批与审计。（1.5分）（3）数据存储阶段：目标是保障存储数据安全可靠、成本最优；关键措施包括按数据分级采用差异化加密存储策略，建立热-温-冷数据分层存储机制降低成本，落实多副本异地容灾与定期备份机制。（1.5分）（4）数据加工处理阶段：目标是保障加工过程合规、计算结果准确可追溯；关键措施包括加工过程中对敏感数据进行脱敏处理，建立加工逻辑审核机制校验计算准确性，完善全链路数据血缘追踪。（1分）（5）数据应用共享阶段：目标是合规释放数据价值，防止数据滥用；关键措施包括建立数据共享分级审批机制，对数据访问行为进行全链路审计，防范算法歧视、大数据杀熟等违规应用。（1.5分）（6）数据销毁阶段：目标是彻底清除过期数据，避免数据残留泄露；关键措施包括明确数据留存期限，采用不可恢复的方式销毁到期数据，留存销毁过程审计记录。（1分）3.核心挑战：一是多模态数据处理能力不足，传统大数据平台以结构化数据处理为主，无法高效支撑文本、图像、音视频等非结构化数据的张量计算、特征提取与向量检索需求；二是链路时效性不足，传统T+1离线链路无法满足大模型在线推理所需的秒级特征更新、实时语料接入需求；三是数据质量适配性不足，传统基于规则的质量校验无法支撑万亿Token规模语料的语义质量、内容毒性、偏见识别需求，低质量语料易引发大模型幻觉；四是安全合规压力升级，传统结构化字段级的管控无法识别非结构化数据中的敏感信息，易引发训练数据泄露、知识产权侵权、个人信息违规使用等风险。（4分）应对思路：一是升级多模态平台底座，采用对象存储+向量数据库+湖仓一体架构承载多模态数据，计算引擎集成张量计算能力，引入流批一体引擎构建秒级实时链路；二是构建智能化数据质量体系，采用“小模型初筛+大模型精校”的分层校验模式，提升大规模语料的质量校验效率与精度；三是升级多模态数据安全能力，构建非结构化敏感信息自动识别、脱敏与溯源机制，实现训练数据来源可追溯、授权可校验；四是沉淀统一的特征与语料资产库，实现大模型所需的实时特征、高质量语料的跨场景复用，降低应用开发成本。（4分）五、综合应用题1.（1）架构分层设计（6分）：①基础设施层：依托省级信创政务云，采用国产CPU+GPU混合算力资源，配置分布式块存储、对象存储、分布式文件存储的混合存储资源，构建政务外网与互联网物理隔离的双网架构，搭配国密加密硬件，为平台提供底层算力、存储与网络支撑。（1.5分）②数据存储层：构建湖仓一体多模态存储底座，采用国产分布式数据库（如OceanBase、高斯DB）存储在线服务热数据，支撑高并发点查；采用适配信创环境的ApacheHudi表格式存储结构化历史数据、PDF/图片/录音等非结构化冷数据，支撑大规模分析；采用国产向量数据库存储非结构化数据提取的特征向量，支撑语义检索与智能问答；采用RocketMQ消息队列存储实时接入的增量数据，支撑实时计算。（1.5分）③计算引擎层：采用Flink作为流批一体实时计算引擎，完成实时数据清洗、脱敏、指标计算；采用Spark作为批量计算引擎，完成大规模历史数据关联、聚合与加工；采用国产深度学习框架（如PaddlePaddle）完成OCR识别、语音转写、大模型推理等AI计算任务；采用StarRocks作为OLAP引擎，支撑秒级多维分析，满足决策场景3秒内响应的要求。（1.5分）④治理与服务层：构建数据集成、元数据管理、数据血缘、数据质量、分级分类、脱敏、共享审批与审计等治理能力，通过统一数据服务网关对外提供API查询、数据共享、语义检索服务，支撑上层一网通办、政策推送、决策分析三类应用。（1.5分）（2）安全管控要点（4分）：一是分级分类管控，按照政务数据分级标准将数据划分为公开、内部、敏感、核心四级，基于零信任架构落实“最小必要、按需授权”原则，核心数据访问需双人审批、全程审计，敏感数据访问需部门审批且仅能访问脱敏后数据。（1分）二是存储传输加密，跨部门数据传输采用国密SM2/SM4算法加密，核心数据采用硬件加密存储，配置多副本异地容灾机制。（1分）三是全流程脱敏防护，采用AI识别技术自动提取非结构化材料中的个人敏感信息，脱敏后方可共享，配置数据泄露防护系统对数据外发、下载行为进行拦截与审计。（1分）四是审计溯源，全量留存数据访问日志不少于6个月，对越权访问、批量下载等异常行为实时告警，实现数据全链路流转可追溯。（1分）2.（1）处理链路设计（7分）：①实时采集层：通过客户端埋点SDK实时采集用户浏览、点击、下单、评价行为数据，经Flume实时写入RocketMQ消息队列，采集延迟控制在500ms以内，配