大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)是Hadoop分布式文件系統(tǒng)？（）A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.HBase2.Spark中RDD的含義是？（）A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.分布式文件系統(tǒng)C.內(nèi)存計(jì)算框架D.資源管理器3.Hive中創(chuàng)建表的關(guān)鍵字是？（）A.CREATETABLEB.MAKETABLEC.NEWTABLED.ADDTABLE4.Kafka中消息存儲(chǔ)的基本單位是？（）A.主題（Topic）B.分區(qū)（Partition）C.消費(fèi)者組D.生產(chǎn)者5.以下哪種語(yǔ)言常用于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)？（）A.C++B.JavaC.FortranD.Pascal6.MapReduce計(jì)算模型中，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分組和排序的階段是？（）A.MapB.ShuffleC.ReduceD.Sort7.HBase是基于什么存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)？（）A.內(nèi)存B.磁盤(pán)C.分布式哈希表D.LSM樹(shù)8.Flink中支持的時(shí)間語(yǔ)義不包括？（）A.事件時(shí)間B.處理時(shí)間C.攝入時(shí)間D.系統(tǒng)時(shí)間9.大數(shù)據(jù)技術(shù)棧中，數(shù)據(jù)采集工具不包括？（）A.FlumeB.SqoopC.HiveD.Kafka10.以下哪個(gè)不屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型？（）A.鍵值對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)D.圖形數(shù)據(jù)庫(kù)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的有（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多樣（Variety）D.價(jià)值（Value）2.常用的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架有（）A.MapReduceB.SparkC.FlinkD.Hive3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包含的組件有（）A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Zookeeper4.Kafka可以應(yīng)用于哪些場(chǎng)景（）A.消息隊(duì)列B.數(shù)據(jù)采集C.日志處理D.分布式協(xié)調(diào)5.以下屬于Hive數(shù)據(jù)類(lèi)型的有（）A.INTB.STRINGC.MAPD.ARRAY6.Spark的主要組件包括（）A.DriverB.ExecutorC.ClusterManagerD.WorkerNode7.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特性有（）A.面向主題B.集成C.相對(duì)穩(wěn)定D.反映歷史變化8.以下哪些是Flink的窗口類(lèi)型（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話(huà)窗口D.全局窗口9.分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)包括（）A.高可擴(kuò)展性B.容錯(cuò)性C.高性能D.數(shù)據(jù)冗余10.大數(shù)據(jù)處理流程一般包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)分析與可視化判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop中NameNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。（）2.Spark只能運(yùn)行在YARN資源管理器上。（）3.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，支持SQL語(yǔ)法。（）4.Kafka中的生產(chǎn)者和消費(fèi)者都可以是多線(xiàn)程的。（）5.Flink是一個(gè)批處理和流處理統(tǒng)一的計(jì)算框架。（）6.MapReduce中Map階段和Reduce階段的并行度是一樣的。（）7.HBase適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）8.分布式文件系統(tǒng)不具備數(shù)據(jù)冗余功能。（）9.大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)傾斜是常見(jiàn)問(wèn)題。（）10.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)概念相同。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述Hadoop中HDFS的架構(gòu)。答案：HDFS架構(gòu)由NameNode、DataNode等組成。NameNode管理元數(shù)據(jù)，DataNode存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)。客戶(hù)端通過(guò)NameNode與DataNode交互讀寫(xiě)數(shù)據(jù)，還有SecondaryNameNode輔助NameNode管理元數(shù)據(jù)。2.說(shuō)明Spark比MapReduce快的原因。答案：Spark基于內(nèi)存計(jì)算，減少磁盤(pán)I/O。它的DAG執(zhí)行引擎能優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃，且支持多范式編程，可在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，避免重復(fù)計(jì)算，所以比MapReduce快。3.簡(jiǎn)述Kafka的消息生產(chǎn)和消費(fèi)流程。答案：生產(chǎn)者將消息發(fā)送到指定主題的分區(qū)，Kafka把消息寫(xiě)入日志文件。消費(fèi)者從主題分區(qū)拉取消息，可按偏移量消費(fèi)。消費(fèi)者組內(nèi)各消費(fèi)者消費(fèi)不同分區(qū)消息，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。4.解釋數(shù)據(jù)傾斜及其解決方法。答案：數(shù)據(jù)傾斜指數(shù)據(jù)分布不均，部分計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)過(guò)多。解決方法有數(shù)據(jù)預(yù)處理，如加鹽、打散；優(yōu)化算法，如使用自定義分區(qū)器；調(diào)整參數(shù)，像增大并行度等。討論題（每題5分，共4題）1.討論在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，如何選擇合適的技術(shù)棧。答案：需考慮數(shù)據(jù)量、處理實(shí)時(shí)性要求、數(shù)據(jù)類(lèi)型等。如數(shù)據(jù)量大且實(shí)時(shí)性要求高，可選擇Flink；批處理為主選MapReduce或Spark。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理可選Hive，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)考慮NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，綜合項(xiàng)目需求權(quán)衡選擇。2.談?wù)剬?duì)數(shù)據(jù)治理在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中的理解。答案：數(shù)據(jù)治理確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全和合規(guī)。在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中，能規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、提升數(shù)據(jù)可用性。通過(guò)建立數(shù)據(jù)管理體系，保障數(shù)據(jù)一致性、準(zhǔn)確性，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享與利用，為業(yè)務(wù)決策提供可靠支持。3.分析HBase和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別與適用場(chǎng)景。答案：區(qū)別在于HBase分布式、非關(guān)系型，適合海量稀疏數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，讀寫(xiě)性能高但不支持復(fù)雜SQL。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和復(fù)雜查詢(xún)。HBase用于日志存儲(chǔ)等，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)用于事務(wù)處理等。4.探討Spark