大數據面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個是常用的大數據存儲框架？A.SparkB.HadoopC.KafkaD.Flink答案：B2.Hadoop核心組件不包括？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive答案：D3.Spark中RDD的含義是？A.彈性分布式數據集B.分布式緩存C.內存數據庫D.實時流數據答案：A4.Kafka主要用于？A.數據存儲B.數據計算C.消息隊列D.數據挖掘答案：C5.以下哪種語言常用于大數據處理？A.C++B.JavaC.FortranD.Pascal答案：B6.Hive本質是？A.數據庫B.數據倉庫工具C.計算框架D.存儲系統答案：B7.Flink主要優勢在于？A.批處理B.流處理C.機器學習D.數據可視化答案：B8.大數據特點不包括？A.大量B.高速C.高價值密度D.多樣答案：C9.數據傾斜通常發生在？A.數據采集階段B.數據存儲階段C.數據計算階段D.數據可視化階段答案：C10.NoSQL數據庫適用于？A.關系復雜數據B.事務性強數據C.高并發讀寫數據D.結構化數據答案：C多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數據計算框架的有（）A.SparkB.MapReduceC.FlinkD.Storm答案：ABCD2.常用的大數據存儲格式有（）A.CSVB.ParquetC.AvroD.JSON答案：ABCD3.以下關于Hadoop說法正確的是（）A.開源框架B.適合分布式存儲與計算C.核心組件有HDFS等D.只支持Java開發答案：ABC4.大數據生態系統包含（）A.數據采集工具B.數據存儲系統C.數據計算框架D.數據可視化工具答案：ABCD5.關于Kafka特性說法正確的有（）A.高吞吐量B.分布式C.可持久化D.只支持單分區答案：ABC6.數據清洗主要包括（）A.數據去重B.缺失值處理C.異常值處理D.數據加密答案：ABC7.以下哪些是Spark的組件（）A.SparkSQLB.SparkStreamingC.MLlibD.GraphX答案：ABCD8.常用的數據挖掘算法有（）A.決策樹B.聚類算法C.關聯規則挖掘D.回歸算法答案：ABCD9.實時數據處理場景包括（）A.金融交易監控B.物聯網數據分析C.日志分析D.離線報表生成答案：ABC10.以下關于Hive說法正確的是（）A.基于HadoopB.提供SQL類似查詢語言C.數據存儲在HDFSD.不支持復雜數據類型答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop可以在單臺機器上運行。（）答案：對2.Spark只能處理批數據。（）答案：錯3.Kafka消息可以保證嚴格順序消費。（）答案：錯4.大數據就是數據量特別大的數據。（）答案：錯5.Flink是批流一體的計算框架。（）答案：對6.Hive表和關系型數據庫表結構完全一樣。（）答案：錯7.數據傾斜一定會導致計算失敗。（）答案：錯8.NoSQL數據庫都不支持事務。（）答案：錯9.數據可視化能幫助理解大數據。（）答案：對10.MapReduce計算過程分為Map和Reduce兩個階段。（）答案：對簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Hadoop中HDFS的原理。答案：HDFS是分布式文件系統，將文件切分成塊存儲在多個DataNode上。NameNode負責管理元數據，記錄文件與數據塊映射關系等。DataNode存儲實際數據，通過心跳機制與NameNode保持通信。2.說明Spark相比MapReduce的優勢。答案：Spark基于內存計算，速度比MapReduce快很多。它有DAG調度器等優化機制，且編程模型更靈活，支持多種語言，可實時處理流數據，而MapReduce更側重于批處理。3.什么是數據傾斜，如何解決？答案：數據傾斜指數據分布不均勻，某一或某些區域數據量過大。解決方法有調整數據分區策略，對數據進行預處理（如加鹽），使用合適的聚合函數，優化join操作等。4.簡述Kafka中生產者和消費者的工作流程。答案：生產者將消息發送到Kafka集群的主題分區。先連接到broker，序列化消息，根據分區策略發送。消費者從主題分區拉取消息，維護消費偏移量，可單播或組播消費，通過消費者組實現負載均衡。討論題（每題5分，共4題）1.討論在大數據項目中如何選擇合適的存儲和計算框架。答案：需考慮數據量、處理速度要求、數據結構等。數據量大且需分布式存儲選Hadoop等；實時處理選Flink等。結構化數據可選Hive關聯計算；非結構化數據如日志，Kafka適合消息傳遞，存儲用HBase等。2.談談大數據安全面臨的挑戰及應對措施。答案：挑戰有數據泄露、訪問控制難等。措施包括加密數據，在存儲和傳輸時加密敏感信息；強化訪問控制，設置不同權限；進行數據脫敏處理，在使用階段對數據處理；定期安全審計，檢測異常。3.舉例說明大數據在實際業務中的應用場景及價值。答案：電商領域，通過分析用戶瀏覽、購買記錄做精準推薦，提升用戶購買率和滿意度。金融行業，分析交易數據進行風險評估和反欺詐檢測，降低風險。挖掘數據