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大数据工程师初级技术能力认证考试大纲与模拟题

一、单选题（每题2分，共20题）

1.在Hadoop生态系统中，HDFS的主要设计目标是？

A.低延迟访问

B.高吞吐量存储

C.内存计算优化

D.实时数据分析

2.下列哪种数据仓库模型最适合支持多维分析？

A.星型模型

B.网状模型

C.锚杆模型

D.锯齿模型

3.Spark中，RDD的持久化方式中，哪种最适合频繁访问的数据集？

A.内存（Memory）

B.内存+磁盘（Disk）

C.只磁盘（DiskOnly）

D.不持久化

4.在数据采集过程中，如果数据源是API接口，哪种方法最适合批量获取数据？

A.WebSocket

B.RESTfulAPI轮询

C.MQTT

D.Kafka

5.以下哪种压缩算法在Hadoop生态中通常用于HDFS文件压缩？

A.GZIP

B.Snappy

C.BZIP2

D.LZ4

6.在SparkSQL中，如何将DataFrame转换为RDD？

A.`df.rdd()`

B.`rdd.toDF()`

C.`df.toRDD()`

D.`df.saveAsRDD()`

7.在数据清洗过程中，处理缺失值最常用的方法是？

A.删除缺失行

B.插值法

C.使用均值/中位数填充

D.以上都是

8.在Kafka中，哪种分区策略适合数据均衡分布？

A.轮询（Round-robin）

B.按哈希值（Hash）

C.范围分区（Range）

D.以上都不是

9.在Flink中，如何实现状态管理？

A.使用`DataStreamCheckpoint`

B.使用`StatefulStream`

C.使用`Checkpointing`

D.以上都不是

10.在数据预处理中，如何处理重复数据？

A.使用`distinct()`

B.使用`drop_duplicates()`

C.使用哈希去重

D.以上都是

二、多选题（每题3分，共10题）

1.Hadoop生态系统中的核心组件包括？

A.HDFS

B.MapReduce

C.Hive

D.YARN

2.Spark中，DataFrame的优缺点包括？

A.优化执行计划

B.支持SQL查询

C.内存占用高

D.可扩展性强

3.数据采集的常见来源包括？

A.日志文件

B.社交媒体API

C.传感器数据

D.数据库

4.Kafka的常用应用场景包括？

A.实时日志收集

B.消息队列

C.数据同步

D.流式计算

5.数据清洗的常见任务包括？

A.去除重复值

B.处理缺失值

C.标准化数据格式

D.检测异常值

6.SparkSQL的常用函数包括？

A.`filter()`

B.`groupBy()`

C.`agg()`

D.`join()`

7.Flink的典型特性包括？

A.状态管理

B.高吞吐量

C.低延迟

D.可扩展性

8.数据仓库的常见分层结构包括？

A.ODS层

B.DWD层

C.DWS层

D.ADS层

9.数据预处理的常用方法包括？

A.数据标准化

B.数据归一化

C.特征编码

D.数据降维

10.大数据处理的常见挑战包括？

A.数据量庞大

B.数据多样性

C.数据实时性要求

D.数据安全

三、判断题（每题1分，共10题）

1.HDFS适合存储小文件。（×）

2.MapReduce是Spark的核心计算模型。（×）

3.Kafka可以支持实时数据流处理。（√）

4.数据清洗是数据预处理的一部分。（√）

5.DataFrame和RDD是等价的。（×）

6.Hive可以直接运行在Spark上。（√）

7.数据仓库只能支持离线分析。（×）

8.Flink适合实时窗口计算。（√）

9.数据采集不需要考虑数据质量。（×）

10.大数据处理不需要考虑数据安全。（×）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述HDFS的写入流程。

答：HDFS写入流程包括以下步骤：

-Client向NameNode请求写入文件，NameNode分配Primary和SecondaryNameNode进行协调。

-NameNode分配一个DataNode作为PrimaryWriter，其他DataNode作为ReplicaWriter。

-数据块被分块写入多个DataNode，并同步副本以保证可靠性。

2.简述SparkSQL的优缺点。

优点：

-支持SQL查询，易于开发。

-优化执行计划，提高性能。

缺点：

-内存占用较高。

-对实时性要求不高的场景不适用。

3.