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招聘大数据开发工程师笔试题(某大型央企)精练试题详解

一、单项选择题（共60题）

1、以下哪项不属于大数据处理流程的一部分？

A.数据采集

B.数据存储

C.数据清洗

D.数据分析与挖掘

答案：D、数据分析与挖掘

解析：大数据处理流程通常包括数据采集、数据存储、数据清洗和数据分析与挖掘等环节。数据分析与挖掘属于大数据处理流程的最终阶段，它需要在数据清洗和存储的基础上进行，因此不属于大数据处理流程的一部分。

2、在大数据分析中，以下哪个技术主要用于处理大规模数据集？

A.云计算

B.分布式计算

C.人工智能

D.机器学习

答案：B、分布式计算

解析：分布式计算是大数据分析中常用的技术之一，特别适用于处理大规模数据集。通过将计算任务分布在多台计算机上并行执行，分布式计算能够显著提高处理大规模数据的能力。其他选项虽然也是大数据分析中重要的技术，但它们的作用各有侧重，不是专门用于处理大规模数据集的。

3、下列关于大数据处理流程的描述，哪一项是不正确的？

A.数据采集：从各种来源收集数据。

B.数据清洗：对收集的数据进行整理和去噪。

C.数据存储：将清洗后的数据存储在合适的数据库中。

D.数据分析：使用机器学习算法直接对原始数据进行分析。

答案：D、解析：数据分析通常指的是利用统计学方法和机器学习技术来理解数据，而不仅仅是对原始数据进行分析。

4、以下哪种技术可以用于提高大数据处理的效率？

A.MapReduce

B.NoSQL数据库

C.Spark

D.以上所有选项

答案：D、解析：MapReduce、NoSQL数据库和Spark都是用于处理大数据的技术，它们各自具有不同的优势，比如MapReduce适合于大规模并行计算，NoSQL数据库适用于非关系型数据存储，而Spark则以其强大的内存计算能力和流式处理能力著称。因此，以上所有选项都正确。

5、在Hadoop生态系统中，哪一项技术主要用于数据仓库？

A.HBase

B.Hive

C.ZooKeeper

D.Sqoop

答案：B)Hive

解析：Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，它提供了一种机制来在Hadoop文件中结构化数据上定义简单的类似SQL的查询语言，称为HiveQL。Hive使得不熟悉MapReduce的开发者也能方便地利用Hadoop的分布式处理能力。而选项AHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库；选项CZooKeeper是一个针对分布式应用程序的协调服务；选项DSqoop是一个用于在Hadoop和结构化数据存储之间传输数据的工具。

6、下列哪个组件不是ApacheSpark的一部分？

A.SparkSQL

B.SparkStreaming

C.GraphX

D.Presto

答案：D)Presto

解析：ApacheSpark是一套完整的集群计算框架，包含多个模块，如SparkSQL（用于结构化数据处理）、SparkStreaming（用于实时数据流处理）、GraphX（用于图处理）。而Presto是一个由Facebook开发的分布式SQL查询引擎，用于运行交互式查询语句，它并非ApacheSpark的一部分。

7、大数据开发工程师在进行数据清洗时，以下哪种方法最适合处理缺失值较多的数据集？

A.直接删除含有缺失值的记录

B.使用均值、中位数或众数填充缺失值

C.忽略缺失值，只处理完整记录

D.使用机器学习算法预测缺失值并填充

答案：B

解析：使用均值、中位数或众数填充缺失值是一种常见的处理缺失值的方法，尤其是当缺失数据不多且不随机时。这种方法简单有效，可以保留数据的完整性。直接删除含有缺失值的记录可能会导致数据量减少，影响分析结果的准确性。忽略缺失值可能会导致偏差。使用机器学习算法预测缺失值虽然可以处理复杂的缺失模式，但在数据量较小或者缺失模式复杂时，效果可能不理想。因此，B选项是最合适的方法。

8、在分布式计算框架Hadoop中，以下哪个组件负责处理大规模数据的存储和检索？

A.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）

B.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）

C.MapReduce

D.Hive

答案：A

解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop框架的核心组件之一，负责处理大规模数据的存储和检索。它设计用来存储大量数据，提供高吞吐量的数据访问，适合于分布式计算环境。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是资源管理和调度器，负责管理集群资源，并分配给不同的应用程序。MapReduce是Hadoop的