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文档简介
第一章测试数据,就是所有能输入到计算机,并被计算机程序处理的符号的总称为()。
A:对
B:错
答案:A大数据的4V特征包括()。
A:种类繁多
B:规模庞大
C:变化频繁
D:价值巨大但价值密度低
答案:ABCD2TB数据等于多少GB()。
A:1024
B:2048
C:2000
D:1000
答案:B大数据包含下面类型()。
A:非结构化数据
B:结构化数据
C:纯文本数据
D:半结构化数据
答案:ABCD大数据的生命周期一般会经历这么几个阶段()。
A:可视化
B:采集与预处理
C:分析与挖掘
D:存储与管理
答案:ABCD大数据平台的基本架构,从技术架构的角度,可划分为这几个层次()。
A:服务封装层
B:数据处理层
C:数据存储层
D:数据采集层
答案:ABCDlinux系统中cd命令的作用是()。
A:移动文件或修改文件名
B:将源文件复制至目标文件
C:进入指定目录
D:删除一个目录中的一个或多个文件
答案:Cvi编辑器的操作模式共分为()。
A:输入模式
B:命令模式
C:底线命令模式
D:编辑模式
答案:BCD第二章测试Flume的Agent包含这些组成部分()。
A:Sink
B:Event
C:Source
D:Channel
答案:ACDEvent由这两部分组成()。
A:Body
B:Head
C:Array
D:K-V
答案:ABSource是Flume中事件的源头,负责接收数据到FlumeAgent,可以处理多种类型、多种格式的数据()
A:对
B:错
答案:AChannel是位于Source和Sink之间的缓冲区,对Source和Sink进行一对一处理()
A:错
B:对
答案:A在Flume的配置文件中,对某个目录下文件进行监控的命令是()。
A:flume-ng
B:/bin/bash-c
C:exec
D:tail-f
答案:D第三章测试以下说法有误的是()。
A:“元数据”中不包含真正的文件数据
B:分布式存储系统需要考虑数据的分块问题
C:分布式存储系统可以实现数据容灾
D:传统单机存储方式扩容成本较低
答案:DHadoop2.x中HDFS默认的block的大小为()。
A:32MB
B:64MB
C:128MB
D:256MB
答案:C关于SecondaryNameNode哪项是正确的()。
A:SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点
B:它是NameNode的热备
C:它对内存没有要求
D:它的目的是帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间
答案:D以下哪一项用于配置HDFS的block大小()。
A:dfs.blocksize
B:fs.defaultFS
C:.dir
D:dfs.replication
答案:AHDFS中的NameNode节点用于存放元数据,元数据内容包含()。
A:客户端硬件配置数据
B:数据块与数据节点的映射表
C:文件与数据块的映射表
D:每个数据块的内容
答案:BC如果NameNode意外终止,SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。()
A:对
B:错
答案:BNameNode负责管理元数据,客户端每次读写请求,它都会从磁盘中读取或者写入元数据信息并反馈客户端。()
A:对
B:错
答案:B因为HDFS有多个数据副本,所以NameNode是不存在单点故障问题的。()
A:对
B:错
答案:B读取HDFS文件可以使用命令hdfsdfs-get。()
A:对
B:错
答案:A第四章测试以下说法有误的是()。
A:Hadoop的MapReduce框架不能容忍任务出错
B:MapReduce编程模型可以分为Map和Reduce两个阶段
C:MapReduce编程模型的核心思想是分而治之
D:分布式计算框架的实现需要考虑网络通信
答案:A下面说法错误的是()。
A:MapTask负责汇总整个任务的执行结果
B:一个集群中某个确定的任务可以存在多个MapTask进程
C:MapReduce任务可以不跑在Hadoop集群中
D:MapReduce可以逐行处理文本数据
答案:A下面哪项是错误的()。
A:MapReduce的输出目录如果已经存在了,任务的输出结果将会覆盖该路径下的原有内容
B:MapReduce作业的运行内存并非越大越好
C:Python提交MapReduce作业时,可以使用-rhadoop指定集群模式运行
D:Python提交MapReduce作业时,可以使用-o参数指定输出路径
答案:AMapReduce中Map阶段的输出将作为下面哪个阶段的输入()。
A:Join
B:Split
C:Reduce
D:Shuffle
答案:C下列关于MapReduce说法正确的是()。
A:MapReduce程序只能用java语言编写
B:MapReduce是一种计算框架
C:MapReduce隐藏了并行计算的细节,方便使用
D:MapReduce来源于google的学术论文
答案:BCD第五章测试以下说法有误的是()。
A:Kafka无法持久化数据
B:Kafka支持离线数据处理
C:实时数据传输问题在高并发场景下尤为明显
D:Kafka由Scala语言编写
答案:A以下对Kafka名词解释错误的是()。
A:Partition指Kafka的数据副本
B:Broker指Kafka服务器
C:Consumer指消息的消费者
D:Offset是数据在分区中的唯一位置
答案:A对市面上的消息队列产品描述正确的是()。
A:RabbitMQ支持动态扩展
B:ActiveMQ不支持集群模式
C:Kafka支持事务
D:Kafka支持动态扩展
答案:D以下描述正确的是()。
A:数据发送到Kafka需要经历序列化
B:Kafka的默认客户端端口号是50070
C:Python语言可以通过kafka-python模块使用Kafka客户端
D:utf-8编码方式不支持中文
答案:AC以下对消息模型的说法正确的是()。
A:发布订阅模型消息可以重复消费
B:点对点模型中同一消息只有一个消费者可以消费
C:发布订阅模型以主题区分消息类别
D:点对点模型中消息被消费后即删除
答案:ABCD第六章测试Spark框架的特色包括()。
A:容易使用
B:运行速度快
C:通用性
D:运行模式多样
答案:ABCDSpark支持的集群管理器包括()。
A:ApacheMesos
B:SparkCore
C:Standalone
D:HadoopYARN
答案:ACD下面关于Spark驱动程序driverprogram的说法,正确的是()。
A:驱动程序包含Spark应用程序中的主函数
B:驱动程序定义了分布式数据集以应用在集群中
C:每个Spark应用程序都包含一个驱动程序
D:驱动程序负责把并行操作发布到集群上
答案:ABCD弹性分布式数据集RDD的特性包括()。
A:弹性
B:分区
C:只读
D:依赖
答案:ABCD在Spark操作中,map(func)的作用是()。
A:返回一个新的数据集,这个数据集中的元素是通过func函数筛选后返回为true的元素
B:对RDD中的数据按照func进行计算得到新的RDD
C:返回排序后的数据集
D:对元素为键值对的RDD中Key相同的元素的value进行reduce
答案:B在Spark操作中,collect()的作用是()。
A:将数据集中的每个元素传递到函数func中运行
B:通过函数func聚合数据集中的元素
C:返回数据集中的元素个数
D:以数组的形式返回数据集中的所有元素
答案:D从概念上而言,流数据(或数据流)是指()。
A:数据采用集中式处理
B:在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体
C:数据记录是流数据的最小组成单元
D:数据分时段批量到达
答案:BCSparkStreaming最主要的抽象是离散化数据流,表示连续不断的数据流。()
A:错
B:对
答案:B在SparkStreaming中,作为一个长期运行的task跑在一个Executor上,用于接收DStream的组件是()。
A:Receiver
B:Analyzer
C:Streaming
D:RDD
答案:A在SparkStreaming中,可以通过streamingContext.awaitTermination()方法来手动结束流计算进程。()
A:对
B:错
答案:B第七章测试以下说法有误的是()。
A:HBase不需要考虑读写性能
B:HBase是非关系型数据库
C:HBase是一种key-value数据库
D:HBase对事务的支持较差
答案:A下面说法错误的是()。
A:HBase表的一个列族可以包含多个列
B:一个HBase集群中只能有一个RegionServer
C:HBase一个RegionServer服务器中可以有多个Region
D:HBase的一个表中可以有多个列族
答案:B下面哪项关于HBase的常用命令的描述是错误的()。
A:HBase一张正在使用的表可以直接使用drop命令删除
B:HBase要查看表可以使用list_namespace
C:HBas
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