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大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案2025年

姓名：__________考号：__________

题号

一

二

三

四

五

总分

评分

一、单选题(共10题)

1.Hadoop生态系统中的YARN主要作用是什么？()

A.数据存储

B.数据处理

C.资源调度

D.数据备份

2.以下哪个不是Hadoop的核心组件？()

A.HDFS

B.MapReduce

C.YARN

D.Hive

3.在HDFS中，数据是如何存储的？()

A.以文件形式存储

B.以目录形式存储

C.以块形式存储

D.以行形式存储

4.MapReduce中的Map和Reduce阶段分别做什么？()

A.Map阶段进行数据聚合，Reduce阶段进行数据排序

B.Map阶段进行数据排序，Reduce阶段进行数据聚合

C.Map阶段进行数据排序，Reduce阶段进行数据存储

D.Map阶段进行数据存储，Reduce阶段进行数据聚合

5.Spark与Hadoop相比，哪个更适合实时数据分析？()

A.Hadoop

B.Spark

C.两者都可以

D.两者都不适合

6.在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的特点是什么？()

A.不支持持久化

B.支持持久化，但性能较差

C.支持持久化，性能良好

D.支持持久化，但只能持久化到HDFS

7.以下哪个不是SparkSQL的特点？()

A.支持SQL语法

B.支持DataFrame和DatasetAPI

C.支持分布式计算

D.支持数据导入导出

8.在Python中，使用Pandas库进行数据分析时，以下哪个函数用于读取CSV文件？()

A.read_csv

B.read_excel

C.read_json

D.read_html

9.以下哪个不是机器学习中的监督学习算法？()

A.决策树

B.KNN

C.主成分分析

D.支持向量机

10.在机器学习中，以下哪个指标用于评估分类模型的性能？()

A.精确度

B.召回率

C.F1分数

D.所有都是

二、多选题(共5题)

11.以下哪些是Hadoop生态系统中的核心组件？()

A.HDFS

B.MapReduce

C.YARN

D.Hive

E.HBase

12.以下哪些是Spark的组件？()

A.SparkSQL

B.SparkStreaming

C.MLlib

D.GraphX

E.SparkCore

13.以下哪些是机器学习中常用的评估指标？()

A.精确度

B.召回率

C.F1分数

D.ROC曲线

E.AUC

14.以下哪些是数据清洗的常见步骤？()

A.数据去重

B.数据转换

C.数据填充

D.数据标准化

E.数据可视化

15.以下哪些是分布式数据库的特点？()

A.高可用性

B.高扩展性

C.数据一致性

D.低延迟

E.高性能

三、填空题(共5题)

16.Hadoop中，数据块的大小默认为______。

17.在Spark中，对数据进行分布式存储和计算的抽象称为______。

18.在机器学习中，用于评估分类模型性能的混淆矩阵中，TruePositive表示______。

19.在数据仓库中，通常使用______技术来对数据进行规范化处理。

20.在HDFS中，数据复制策略通常采用______来保证数据的冗余和可靠性。

四、判断题(共5题)

21.HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的数据块可以存储在多个物理节点上。()

A.正确B.错误

22.MapReduce框架中的Map阶段和Reduce阶段总是按照相同的顺序执行。()

A.正确B.错误

23.SparkSQL支持将DataFrame转换为SparkSQL的DataFrame类型。()

A.正确B.错误

24.机器学习中的交叉验证是用来估计模型泛化能力的一种技术。()

A.正确B.错误

25.数据清洗过程应该在整个数据分析过程中进行。()

A.正确B.错误

五、简单题(共5题)

26.请简要介绍Hadoop生态系统中YARN的作用。

27.如何解释机器学习中的过拟合现象？

28.请描述数据仓库中的OLAP和OLTP的区别。

29.在Spark中，如何进行数据分