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ETL开发工程师笔试模拟试卷

一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）

1.在ETL过程中，哪个阶段主要负责数据的抽取（Extract）？

A.转换（Transform）

B.加载（Load）

C.抽取（Extract）

D.数据清洗

2.以下哪种工具不属于开源ETL工具？

A.ApacheNiFi

B.TalendOpenStudio

C.PentahoDataIntegration(PDI)

D.InformaticaPowerExchange

3.在数据仓库中，星型模型的中心是？

A.雪花表

B.聚合表

C.事实表

D.维度表

4.以下哪种索引适用于大数据量且查询频率高的场景？

A.哈希索引

B.B树索引

C.全文索引

D.唯一索引

5.在数据转换过程中，以下哪种方法可以实现数据的去重？

A.使用SQL的`GROUPBY`

B.使用`ROW_NUMBER()`窗口函数

C.使用`DISTINCT`关键字

D.以上都是

6.以下哪种调度工具常用于大数据项目的任务调度？

A.cron

B.ApacheOozie

C.Jenkins

D.Alluxio

7.在ETL开发中，哪种日志级别表示错误信息？

A.DEBUG

B.INFO

C.WARN

D.ERROR

8.以下哪种数据类型适合存储高精度的数值？

A.DECIMAL

B.FLOAT

C.INT

D.BIGINT

9.在数据加载过程中，以下哪种方法可以提高加载效率？

A.批量加载

B.逐条插入

C.分批次加载

D.以上都是

10.以下哪种技术可以用于数据脱敏？

A.加密

B.哈希

C.掩码

D.以上都是

二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）

1.以下哪些属于ETL流程中的常见错误类型？

A.数据格式错误

B.重复数据

C.数据缺失

D.逻辑错误

2.在数据仓库中，以下哪些属于维度表的特征？

A.描述业务主题

B.包含时间属性

C.关联事实表

D.包含度量值

3.以下哪些工具支持数据流的实时处理？

A.ApacheKafka

B.ApacheSparkStreaming

C.ApacheFlink

D.ApacheNiFi

4.在数据转换过程中，以下哪些方法可以实现数据类型的转换？

A.CAST

B.TO_NUMBER

C.TO_DATE

D.TRIM

5.以下哪些技术可以提高数据加载的并发性能？

A.分表加载

B.多线程加载

C.使用索引

D.批量插入

三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）

1.ETL流程中的T（Transform）阶段可以完全避免数据清洗。（×）

2.数据仓库中的事实表通常包含大量维度属性。（×）

3.哈希索引适用于等值查询。（√）

4.ApacheNiFi可以用于实时数据流的处理。（√）

5.数据脱敏的主要目的是保护用户隐私。（√）

6.分批处理可以提高ETL任务的稳定性。（√）

7.维度表通常包含度量值。（×）

8.数据加载时，使用事务可以提高数据一致性。（√）

9.数据仓库中的聚合表可以提高查询性能。（√）

10.ETL工具的调度工具必须支持定时任务。（√）

四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）

1.简述ETL流程中每个阶段的主要作用。

2.解释什么是数据清洗，并列举三种常见的数据清洗方法。

3.描述星型模型和雪花模型在数据仓库中的应用差异。

4.说明在ETL开发中如何处理大数据量场景下的性能优化。

5.解释什么是数据调度，并列举三种常见的调度工具。

五、编程题（共2题，每题10分，合计20分）

1.问题描述：假设有一个数据表`sales`，包含以下字段：`id`（主键）、`date`（日期）、`product`（产品）、`quantity`（数量）、`price`（单价）。请编写SQL查询，计算每天每种产品的总销售额（`total_sales`）。

2.问题描述：假设使用Python编写ETL脚本，需要实现以下功能：

-从CSV文件读取数据。

-将数据转换为JSON格式并写入文件。

-过滤掉`quantity`小于10的记录。

请提供核心代码片段。

六、方案设计题（共1题，10分）

问题描述：某电商平台需要构建数据仓库，用于分析用户行为和销售数据。请简述：

1.如何设计星型模型，包括事实表和维度表的选择。

2.如何优化ETL任务，确保数据加载的实时性和准确性。

答案与解析

一、单选题答案与解析

1.C

解析：ETL流程中，E（Extract）阶段主要负责从