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2025年大数据工程师职业资格认证考试题库（附答案和详细解析）（0803）

大数据工程师职业资格认证考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

在大数据技术中，Hadoop的核心组件是什么？A.MySQL数据库B.Hive数据仓库C.HDFS分布式文件系统D.Spark计算框架答案：C解析：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。MySQL是关系型数据库，Hive是数据仓库工具，Spark是快速计算框架，但非核心组件。

下列哪种数据挖掘技术适用于发现数据间的关联规则？A.决策树B.聚类分析C.关联规则挖掘（Apriori算法）D.回归分析答案：C解析：Apriori算法通过频繁项集挖掘发现数据间的关联规则，如购物篮分析。决策树用于分类预测，聚类分析用于分组，回归分析用于预测连续值。

MapReduce模型中，Map阶段的输出格式通常是什么？A.（键，值）对B.文本文件C.XML结构D.JSON对象答案：A解析：MapReduce的Map阶段输出中间的（键，值）对，Reduce阶段对这些键进行聚合。文本、XML、JSON是数据格式，非MapReduce输出格式。

Spark中，哪种模式最适合实时数据处理？A.RDD（弹性分布式数据集）B.DataFrameC.DatasetD.StructuredStreaming答案：D解析：StructuredStreaming是Spark的实时流处理模块，基于微批处理模型。RDD是基础抽象，DataFrame/Dataset是高级API，但无实时特性。

下列哪种数据库最适合大数据场景的写入操作？A.PostgreSQLB.MongoDBC.RedisD.Oracle答案：B解析：MongoDB是文档型数据库，擅长高并发写入，适合大数据场景。PostgreSQL/Oracle是关系型数据库，Redis是键值存储，写入性能受限。

K-means聚类算法的缺点是什么？A.可扩展性好B.对初始中心点敏感C.能处理高维数据D.结果唯一答案：B解析：K-means对初始中心点敏感，可能导致局部最优解；无法处理高维数据（维度灾难），结果也可能不唯一。

大数据的4V特征不包括以下哪项？A.容量（Volume）B.速度（Velocity）C.变异（Variety）D.价值（Value）答案：无解析：大数据4V特征包括容量、速度、多样性、价值，选项均符合。若必须选，需补充第5V：真实性（Veracity）。

下列哪种技术可用于数据脱敏？A.数据加密B.数据压缩C.数据匿名化（K匿名）D.数据聚合答案：C解析：数据匿名化（如K匿名）通过泛化或抑制隐私属性保护数据。加密/压缩/聚合不直接解决隐私问题。

YARN（YetAnotherResourceNegotiator）的主要功能是什么？A.数据存储B.资源调度C.数据分析D.分布式计算答案：B解析：YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源调度。数据存储由HDFS负责，数据分析由MapReduce/Spark执行，计算是广义功能。

NoSQL数据库中，列式存储适合哪种场景？A.事务处理B.高频查询C.分析型计算（OLAP）D.分布式缓存答案：C解析：列式存储（如HBase）优化了列族数据的读取，适合分析型计算。事务处理需关系型数据库，高频查询用键值存储，缓存用Redis/Memcached。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

Hadoop生态系统包含以下哪些组件？A.YARNB.HBaseC.FlumeD.Elasticsearch答案：ABC解析：YARN是资源管理器，HBase是NoSQL数据库，Flume是数据采集工具。Elasticsearch是有哪些信誉好的足球投注网站平台，非Hadoop核心组件。

Spark的核心优势包括哪些？A.内存计算B.速度快C.支持SQLD.低延迟答案：ABC解析：Spark通过内存计算提升速度，支持SQL和流处理。低延迟是实时计算需求，但非Spark固有优势（相对Flink/Storm）。

大数据处理中，数据清洗的步骤通常包括？A.缺失值处理B.数据集成C.数据变换D.数据集成答案：ABC解析：数据清洗步骤包括缺失值处理、数据集成（合并多源数据）、数据变换（标准化/归一化）。重复选项为干扰项。

NoSQL数据库的类型包括？A.键值存储（Redis）B.文档型（MongoDB）C.列式（HBase）D.图数据库