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文檔簡介

大數(shù)據(jù)架構面試題及答案

一、單項選擇題(每題2分,共10題)1.以下哪個是Hadoop分布式文件系統(tǒng)?()A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.Hive2.Spark中RDD的含義是?()A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.關系型數(shù)據(jù)庫C.分布式緩存D.消息隊列3.以下常用于實時流處理的框架是?()A.HBaseB.KafkaC.FlumeD.Cassandra4.Hive中數(shù)據(jù)存儲的基本單位是?()A.表B.分區(qū)C.桶D.字段5.以下哪種數(shù)據(jù)格式適合大數(shù)據(jù)存儲且壓縮率較高?()A.JSONB.XMLC.ParquetD.CSV6.大數(shù)據(jù)技術棧中,負責資源管理的是?()A.YARNB.ZookeeperC.HBaseD.Pig7.以下哪個工具常用于數(shù)據(jù)清洗?()A.SqoopB.OozieC.DataXD.Hue8.Cassandra是一種?()A.關系型數(shù)據(jù)庫B.非關系型數(shù)據(jù)庫C.分布式文件系統(tǒng)D.消息隊列9.Kafka中的主題(Topic)類似于?()A.表B.分區(qū)C.隊列D.桶10.Flume主要用于?()A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)存儲D.數(shù)據(jù)分析答案:1.A2.A3.B4.A5.C6.A7.C8.B9.C10.A二、多項選擇題(每題2分,共10題)1.以下屬于大數(shù)據(jù)特點的有()A.大量(Volume)B.高速(Velocity)C.多樣(Variety)D.價值(Value)2.以下屬于分布式計算框架的有()A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm3.以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件()A.HDFSB.YARNC.HiveD.HBase4.數(shù)據(jù)存儲方式包含()A.關系型數(shù)據(jù)庫B.非關系型數(shù)據(jù)庫C.分布式文件系統(tǒng)D.本地文件系統(tǒng)5.以下哪些是Spark的組件()A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib6.Kafka的優(yōu)勢包括()A.高吞吐量B.可持久化C.分布式D.低延遲7.以下哪些是NoSQL數(shù)據(jù)庫()A.MongoDBB.RedisC.Neo4jD.MySQL8.數(shù)據(jù)采集的工具包括()A.FlumeB.SqoopC.KafkaD.DataX9.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C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)分析與可視化10.以下哪些是Hive的數(shù)據(jù)類型()A.整型B.浮點型C.字符串型D.數(shù)組型答案:1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABCD三、判斷題(每題2分,共10題)1.Hadoop只能運行在Linux系統(tǒng)上。()2.Spark比HadoopMapReduce處理速度慢。()3.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具。()4.Kafka主要用于數(shù)據(jù)持久化存儲。()5.分布式文件系統(tǒng)不具備容錯性。()6.Flink是批流一體化的計算框架。()7.所有的大數(shù)據(jù)處理都需要實時處理。()8.MongoDB適合存儲結構化數(shù)據(jù)。()9.YARN負責管理Hadoop集群的計算資源。()10.數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)處理中可有可無的步驟。()答案:1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.×四、簡答題(每題5分,共4題)1.簡述Hadoop架構的核心組件及功能。答案:核心組件有HDFS、YARN、MapReduce。HDFS負責分布式存儲;YARN管理集群資源;MapReduce進行分布式計算,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理。2.說明Spark相比HadoopMapReduce的優(yōu)勢。答案:Spark基于內(nèi)存計算,速度更快;編程模型更靈活,支持多種語言;有豐富的組件庫,如SQL、Streaming等,能處理復雜業(yè)務邏輯。3.簡述Kafka的工作原理。答案:Kafka有生產(chǎn)者、消費者和主題。生產(chǎn)者發(fā)送消息到主題,主題有多個分區(qū)。消費者從主題拉取消息。通過分布式架構,保障高吞吐量和數(shù)據(jù)持久化。4.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容。答案:主要包括去重,去除重復數(shù)據(jù);糾錯,修正錯誤數(shù)據(jù);補齊,填充缺失數(shù)據(jù);轉換,對數(shù)據(jù)格式、類型進行轉換,提升數(shù)據(jù)質量。五、討論題(每題5分,共4題)1.討論在大數(shù)據(jù)項目中,如何選擇合適的數(shù)據(jù)存儲方案?答案:要考慮數(shù)據(jù)結構,結構化數(shù)據(jù)可選關系型數(shù)據(jù)庫;非結構化用分布式文件系統(tǒng)等。還要看讀寫性能需求、數(shù)據(jù)量大小、是否需分布式存儲等,綜合考量后選合適方案。2.談談實時流處理框架(如Flink)在實際業(yè)務中的應用場景。答案:在金融領域用于實時交易監(jiān)控、風險預警;電商領域用于實時用戶行為分析、個性化推薦;物聯(lián)網(wǎng)中處理設備實時數(shù)據(jù),助力智能決策與管理。3.闡述大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)及應對策略。答案:挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)泄露、非法訪問等。策略包括數(shù)據(jù)加密,訪問控制,進行身份認證、授權管理,建立安全

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