大數據中心面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種存儲適合大規模數據存儲？A.內存B.硬盤C.閃存答案：B2.Hadoop核心組件不包括？A.HDFSB.MapReduceC.Spark答案：C3.數據清洗的主要目的是？A.壓縮數據B.去除噪聲和異常值C.增加數據量答案：B4.以下哪個是NoSQL數據庫？A.MySQLB.MongoDBC.Oracle答案：B5.Kafka主要用于？A.數據存儲B.數據計算C.消息隊列答案：C6.哪種算法常用于分類任務？A.K-MeansB.DBSCANC.決策樹答案：C7.數據挖掘流程第一步是？A.數據預處理B.問題定義C.模型選擇答案：B8.Hive是基于什么的數據倉庫工具？A.HadoopB.SparkC.Flink答案：A9.分布式文件系統中，數據塊默認大小是？A.64MBB.128MBC.256MB答案：B10.以下哪個不是大數據特點？A.高價值B.高可靠性C.高速答案：B多項選擇題（每題2分，共10題）1.大數據處理框架有？A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm答案：ABCD2.常用數據可視化工具包括？A.TableauB.PowerBIC.MatplotlibD.Seaborn答案：ABCD3.屬于數據挖掘算法的有？A.關聯規則B.回歸分析C.聚類分析D.主成分分析答案：ABCD4.數據質量問題包括？A.數據缺失B.數據重復C.數據錯誤D.數據不一致答案：ABCD5.分布式計算模型有？A.主從模型B.對等模型C.共享內存模型D.消息傳遞模型答案：ABD6.以下哪些是實時數據處理技術？A.SparkStreamingB.FlinkC.StormD.Hive答案：ABC7.關系型數據庫與NoSQL數據庫區別在于？A.數據結構B.擴展性C.事務處理D.查詢語言答案：ABCD8.數據倉庫的特點有？A.面向主題B.集成性C.穩定性D.時變性答案：ABCD9.機器學習中監督學習算法包括？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機D.神經網絡答案：ABCD10.大數據安全涉及方面有？A.數據加密B.用戶認證C.訪問控制D.數據備份答案：ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop只能運行在Linux系統。（×）2.數據挖掘一定能發現有價值信息。（×）3.Spark比Hadoop計算速度慢。（×）4.NoSQL數據庫適合處理結構化數據。（×）5.數據可視化可以幫助理解數據。（√）6.機器學習模型訓練數據越多越好。（√）7.Kafka不支持多分區。（×）8.分布式系統一定比單機系統性能好。（×）9.數據清洗是可有可無的步驟。（×）10.Hive是一種編程語言。（×）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述Hadoop架構主要組件及其功能。答案：Hadoop主要組件有HDFS，用于分布式存儲；MapReduce負責分布式計算；YARN進行資源管理調度，為計算任務分配資源。2.說明數據挖掘在大數據中的作用。答案：數據挖掘能從海量數據中發現潛在模式、規律和知識，可用于預測分析、關聯分析、聚類等，輔助決策，創造價值。3.簡述Spark的優勢。答案：Spark計算速度快，基于內存計算，減少磁盤I/O；編程模型簡潔，支持多種語言；具備DAG調度器、查詢優化器等，易用性和擴展性好。4.簡述數據倉庫與數據庫的區別。答案：數據庫面向事務處理，存儲當前細節數據，數據更新頻繁；數據倉庫面向分析，存儲歷史集成數據，主要用于查詢分析，數據相對穩定。討論題（每題5分，共4題）1.討論大數據安全面臨的挑戰及應對策略。答案：挑戰有數據泄露、惡意攻擊等。策略包括加密技術保護數據，嚴格用戶認證與訪問控制，建立安全審計機制，定期數據備份恢復等。2.分析實時數據處理和批處理在大數據應用中的場景和優勢。答案：實時處理適用于金融交易監控等需即時響應場景，優勢是快速反饋。批處理用于日志分析等對時效性要求不高場景，優勢是處理大規模數據高效，資源利用好。3.探討機器學習算法在大數據分析中的應用及局限性。答案：應用于分類、預測等。局限性在于對大規模數據計算成本高，模型訓練調參復雜，部分算法對數據分布有假設，