大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案(某世界500强集团)2025年.docxVIP

2025年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(某世界500强集团)(答案在后面)

一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、以下哪项不是大数据开发工程师常用的编程语言？

A.Java

B.Python

C.C++

D.SQL

2、在Hadoop生态系统中，以下哪个组件用于数据存储？

A.HadoopMapReduce

B.HadoopYARN

C.HadoopHDFS

D.HadoopHive

3、题干：以下哪种技术不是大数据处理中常用的分布式存储技术？

A、HadoopHDFS

B、Cassandra

C、MySQL

D、HBase

4、题干：在Hadoop生态系统中，以下哪个组件主要用于实现流式计算？

A、HadoopMapReduce

B、Hive

C、SparkStreaming

D、HBase

5、以下哪种技术不属于大数据处理框架？

A.Hadoop

B.Spark

C.MongoDB

D.Kafka

6、以下哪种算法不适合用于大数据处理？

A.MapReduce

B.K-means

C.决策树

D.回归分析

7、在大数据处理中，以下哪个技术通常用于数据的实时处理？

A.HadoopMapReduce

B.SparkStreaming

C.Elasticsearch

D.Hive

8、以下哪种数据库管理系统适合用于大数据应用场景？

A.MySQL

B.PostgreSQL

C.MongoDB

D.Oracle

9、在以下关于Hadoop生态系统组件的描述中，哪一个是负责处理海量数据的分布式存储系统？

A.HadoopMapReduce

B.HadoopHDFS

C.HadoopYARN

D.HadoopHive10、在数据分析中，以下哪个工具主要用于数据清洗和预处理？

A.Pandas

B.Scikit-learn

C.TensorFlow

D.Keras

二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）

1、以下哪些技术栈是大数据开发工程师在项目中可能会使用的？（）

A、Hadoop生态圈（HDFS、MapReduce、Hive等）

B、Spark生态圈（SparkSQL、SparkStreaming等）

C、Java

D、Python

E、SQL

2、以下哪些是大数据处理中常见的算法？（）

A、数据清洗算法

B、数据挖掘算法

C、机器学习算法

D、分布式算法

E、优化算法

3、以下哪些技术是大数据处理中常用的分布式计算框架？（）

A、Hadoop

B、Spark

C、Flink

D、MapReduce

E、Drools

4、以下哪些是大数据开发工程师需要掌握的编程语言？（）

A、Java

B、Python

C、Scala

D、SQL

E、Shell

5、以下哪些技术是大数据开发工程师在数据仓库设计中需要熟悉的？（）

A.ETL（Extract,Transform,Load）

B.SQL

C.NoSQL

D.Hadoop

E.Spark

6、大数据开发工程师在进行数据清洗时，以下哪些步骤是必要的？（）

A.去除重复数据

B.处理缺失值

C.数据标准化

D.数据转换

E.数据校验

7、以下哪些技术或工具通常用于大数据开发？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.MySQL

D.Kafka

E.Python

8、大数据开发中，以下哪些是数据挖掘和分析常用的算法？（）

A.决策树

B.聚类算法

C.支持向量机

D.主成分分析

E.时间序列分析

9、以下哪些技术栈是大数据开发工程师在项目中常用的？（）

A.Hadoop生态圈（HDFS,MapReduce,YARN等）

B.Spark生态圈（SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming等）

C.Kafka

D.Elasticsearch

E.Docker10、以下关于大数据开发工程师的职责描述，正确的是？（）

A.负责大数据平台的设计、开发和优化

B.负责数据采集、存储、处理和分析

C.负责数据挖掘和机器学习算法的应用

D.负责编写和维护数据可视化工具

E.负责大数据项目的前期规划和后期评估

三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、大数据开发工程师在数据处理时，通常使用Hadoop作为分布式存储和处理平台，而Hadoop的MapReduce编程模型是最核心的计算模型。

2、在数据仓库的设计中，星型模型是比雪花模型更复杂的模型，它包含更多的维度表和事实表。

3、大数据开发工程师在进行数据清洗时，