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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)
Hadoop生态中,HDFS(HadoopDistributedFileSystem)的核心功能是?
A.分布式资源管理
B.分布式计算任务调度
C.分布式海量数据存储
D.实时流数据处理
答案:C
解析:HDFS是Hadoop的分布式文件系统,主要解决海量数据的存储问题(C正确)。分布式资源管理由YARN负责(A错误),任务调度是MapReduce的功能(B错误),实时流处理是Storm/Flink等框架的职责(D错误)。
Spark中RDD(ResilientDistributedDataset)的核心特性不包括?
A.不可变性(Immutable)
B.可分区(Partitioned)
C.单点存储(Single-pointStorage)
D.弹性容错(Resilient)
答案:C
解析:RDD是分布式弹性数据集,具有不可变、可分区、容错特性(A/B/D正确)。单点存储违背了分布式设计原则(C错误)。
Hive的本质是?
A.分布式数据库
B.数据仓库工具(将SQL映射为MapReduce任务)
C.内存计算框架
D.消息队列系统
答案:B
解析:Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,通过HiveQL(类SQL语言)将查询转换为MapReduce任务(B正确)。它不直接存储数据(存储依赖HDFS),因此不是数据库(A错误);内存计算是Spark的特性(C错误);消息队列是Kafka的功能(D错误)。
数据清洗中处理缺失值的常用方法是?
A.直接删除含缺失值的记录
B.用均值/中位数插补
C.忽略缺失值
D.随机填充任意数值
答案:B
解析:直接删除可能导致数据丢失(A错误),忽略缺失值会影响模型准确性(C错误),随机填充无意义(D错误)。均值/中位数插补是最常用的缺失值处理方法(B正确)。
Kafka的核心定位是?
A.分布式数据库
B.高吞吐量消息队列
C.实时计算框架
D.数据可视化工具
答案:B
解析:Kafka是基于发布-订阅模式的高吞吐量消息队列,主要用于流数据的传输和存储(B正确)。分布式数据库是HBase的功能(A错误),实时计算是Flink的职责(C错误),可视化是Superset等工具的任务(D错误)。
分布式系统CAP定理中的“C”指?
A.可用性(Availability)
B.一致性(Consistency)
C.分区容错性(PartitionTolerance)
D.正确性(Correctness)
答案:B
解析:CAP定理中,C(Consistency)指所有节点在同一时间看到相同的数据;A(Availability)指请求总能得到响应;P(PartitionTolerance)指系统在网络分区时仍能运行(B正确)。
Flink中用于处理乱序事件的关键机制是?
A.窗口(Window)
B.水印(Watermark)
C.检查点(Checkpoint)
D.状态(State)
答案:B
解析:水印(Watermark)是Flink处理乱序事件的核心机制,通过标记“事件时间已到达某一时刻”来触发窗口计算(B正确)。窗口定义计算范围(A错误),检查点用于容错(C错误),状态存储中间结果(D错误)。
数据湖(DataLake)推荐的存储格式是?
A.CSV(逗号分隔值)
B.Parquet(列式存储)
C.JSON(文本格式)
D.纯文本(Text)
答案:B
解析:数据湖需要支持高效查询和多类型数据存储,Parquet作为列式存储格式,具有压缩率高、查询性能好的特点(B正确)。CSV/JSON/纯文本存储效率低,不适合海量数据(A/C/D错误)。
机器学习中特征工程的主要目的是?
A.减少数据存储量
B.提升模型性能
C.加快训练速度
D.可视化数据分布
答案:B
解析:特征工程通过构造、选择、转换特征,提取数据中的有效信息,直接影响模型的预测能力(B正确)。减少存储量是数据压缩的目标(A错误),加快训练速度依赖硬件或算法优化(C错误),可视化是数据分析的任务(D错误)。
数据仓库(DataWarehouse)的典型分层架构不包括?
A.ODS层(操作数据存储层)
B.DWD层(明细数据层)
C.DMP层(数据市场层)
D.ADS层(应用数据层)
答案:C
解析:数据仓库典型分层为ODS(原始数据)、DWD(清洗后明细)、DWS(汇总宽表)、ADS(应用层)(A/B/D正确)。DMP(数据管理平台)是用于用户标签管理的独立系统(C错误)。
二、多项选择题(共10题,每题2分,共20分)
以下属于Hadoop生
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