《Hadoop大数据框架》参考试题库（含答案）

PAGEPAGE1《Hadoop大数据框架》参考试题库（含答案）一、单选题1.用户提交的每个应用程序均包含一个()，负责程序内部各阶段的资源申请和监督执行情况。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container答案：B解析：ApplicationMaster是用户提交的每个应用程序中包含的角色，负责程序内部各阶段的资源申请，监督程序的执行情况，所以答案选B。2.WordCount案例中，Map阶段的核心是什么?A、对输入数据进行排序B、对输入数据进行过滤C、把输入的数据经过切割，全部标记1D、合并相同的key答案：C解析：CWordCount案例中，Map阶段的核心是把输入的数据经过切割，全部标记1，因此3.在Hive中创建数据库的语法格式中，用于指定数据库名称的是()。A、CREATEB、DATABASEC、database_nameD、COMMENT答案：C解析：CREATE用于创建操作，DATABASE用于限定创建数据库，COMMENT用于添加数据库注释，而database_name才是表示创建数据库的名称，在CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name语法中明确了其作用。4.HDFS的副本机制中，副本数由哪个参数控制?A、dfs.replicationB、dfs.copyC、dfs.backupD、fs.duplicate答案：A解析：副本数由参数dfs.replication控制，默认值是3。5.YARN中的从角色，负责管理本机器上计算资源的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container答案：A解析：NodeManager是YARN中的从角色，一台机器上一个，负责管理本机器上的计算资源，所以答案选A。6.Hive中使用ALTERTABLE语句修改表名时，()。A、会同时修改表的元数据和数据存储路径B、只修改表的元数据，数据存储路径不变C、只修改数据存储路径，元数据不变D、会删除原表重新创建新表答案：B解析：ALTERTABLE语句修改表名仅修改表的元数据，数据存储路径不会改变，不会删除原表重新创建，也不是只修改数据存储路径而元数据不变。7.在Driver类中，哪个方法用于设置作业不使用Reducer?A、setNumReduceTasks(0)B、setReducerClass(null)C、disableReduce()D、unsetReducer()答案：A解析：setNumReduceTasks(0)方法用于设置作业不使用Reducer，即作业只有Map阶段。8.在Hive中使用LOADDATA语句加载数据时，以下哪种情况可能导致加载性能较低()。A、加载的数据文件在本地文件系统，且与Hive服务在同一节点B、加载的数据文件已经在HDFS上，且与目标表在同一目录结构下C、加载的数据文件较大，且没有进行任何预处理(如压缩)D、加载的数据文件格式与目标表定义的格式完全匹配答案：C解析：加载较大且未预处理的数据文件时，由于数据量大且未优化(如压缩可减少传输和存储开销)，可能导致加载性能较低;数据文件在本地且与Hive服务在同一节点或在HDFS上且与目标表目录结构合理以及格式匹配都有利于提高加载性能。#数据查询效率对比9.Hive中修改表结构时，使用()关键字添加列。A、DDCOLUMNB、INSERTCOLUMNC、UPDATECOLUMND、CHANGECOLUMN答案：A解析：在Hive中使用ADDCOLUMN关键字来添加列到表结构中，INSERTCOLUMN、UPDATECOLUMN不是正确的修改表结构添加列的关键字，CHANGECOLUMN主要用于修改列名等操作。10.Hive中，对于外部表的数据文件，()。A、Hive完全管理其存储和生命周期B、Hive只管理元数据，不管理数据文件本身C、Hive可以随意修改数据文件内容D、Hive在删除表时会自动删除数据文件答案：B解析：对于外部表，Hive只管理元数据，数据文件的存储位置等信息记录在元数据中，但Hive不管理数据文件本身的存储和生命周期，不会随意修改其内容，在删除外部表时也不会自动删除数据文件(与内部表不同)。11.以下哪个命令用于向hdfs上的文件追加内容?A、hadoopfs-appendToFileB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-appendToFile向hdfs上的文件追加内容。12.以下哪个命令用于复制文件到本地文件系统?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du答案：A解析：hadoopfs-get复制文件到本地文件系统。13.下列关于HDFS的说法正确的是（）。A、NameNode负责HDFS中的数据存储B、DataNode负责HDFS中的数据存储C、SecondaryNameNode通常与NameNode在一个节点启动D、元数据指的是文件实际的数据答案：B14.yarn-site.xml文件的作用是()。A、设置了Hadoop基本运行环境的配置B、设置了YARN框架运行环境的配置C、设置了YARN框架的相关配置D、设置了MapReduce框架的相关配置答案：C15.在MapReduce的Partition分区中，默认分区是根据什么对ReduceTasks个数取模得到的?A、key的hashCodeB、value的hashCodeC、key和value的hashCode之和D、key和value的hashCode之差答案：A解析：默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。16.以下哪个命令用于创建目录?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir答案：D解析：hadoopfs-mkdir接受路径指定的uri作为参数，创建这些目录。17.在Driver类中，哪个方法用于设置Mapper类?A、setMapperClass()B、setReducerClass()C、setPartitionerClass()D、setCombinerClass()答案：A解析：setMapperClass()方法用于指定Map阶段使用的Mapper类。18.SecondaryNameNode的主要作用是什么?A、替代NameNodeB、帮助主角色进行元数据文件的合并动作C、存储实际数据D、管理DataNode的网络连接答案：B解析：SecondaryNameNode主要是帮助NameNode进行元数据文件的合并动作。19.以下哪个方法不是Mapper类中的方法?A、setup()B、map()C、leanup()D、reduce()答案：D解析：Mapper类中通常包含setup()、map()和cleanup()方法，但不包含reduce()方法，reduce()方法是Reducer类的一部分。20.某电信公司使用Hive存储用户通话记录数据，数据包含通话时间、通话时长、主叫号码、被叫号码等字段。如果要统计每个用户每月的通话总时长，应该按照以下哪种方式建表更合适()。A、创建一个普通表，将所有数据存储在一起，在查询时通过函数计算每月通话时长B、创建一个分区表，以用户号码为分区字段，在查询时统计每个分区内的数据C、创建一个分区表，以通话时间的年份和月份为分区字段，在查询时统计每个分区内的数据D、创建一个桶表，根据用户号码进行分桶，在查询时统计每个桶内的数据答案：C解析：按通话时间的年份和月份为分区字段创建分区表，能方便地在查询时直接定位到特定月份的数据，快速统计每个用户每月的通话总时长;普通表查询时计算效率低;仅以用户号码分区不利于按月份统计;桶表主要用于提高特定类型查询效率，在此场景不如分区表合适。#优化策略选择21.Hive是一款建立在()之上的开源数据仓库系统。A、HadoopB、SparkC、MySQLD、HBase答案：A解析：ApacheHive是建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可将Hadoop文件中的数据文件映射为数据库表，并基于表提供类似SQL的查询模型。22.假设你是一家电商公司的数据分析师，公司想要了解用户在不同时间段(上午、下午、晚上)的购买偏好，以便进行精准营销。你决定使用Hive数据仓库来处理数据，你首先会进行以下哪项操作?A、在Hive中创建一个分区表，以时间(上午、下午、晚上)作为分区字段，用于存储用户购买数据B、直接使用Hive的内置函数对原始数据进行分析，无需创建特殊表结构C、将所有用户购买数据加载到一个普通的Hive表中，然后在查询时通过筛选条件来区分不同时间段的数据D、先将数据导出到本地数据库，再使用本地数据库的功能进行时间维度的分析答案：A解析：创建分区表可以根据分区字段(如时间)将数据进行分类存储，在查询时能够快速定位到特定时间段的数据，提高查询效率，更适合用于分析不同时间段的购买偏好;直接使用内置函数在原始数据上分析效率较低且不便于管理不同时间段数据;将所有数据放在普通表中通过筛选条件查询效率不如分区表;将数据导出到本地数据库再分析增加了操作复杂性且失去了Hive处理大数据集的优势。#对比分析型23.在Hadoop中，使用()命令格式化NameNode。A、hdfsnamenode–formatB、start-format.shC、start-mapred.shD、hadoopjob-historyoutdir答案：A24.配置Hadoop时，下列配置文件中包含JAVA_HOME变量的是()。A、hadoop-default.xmlB、hadoop-env.shC、hadoop-site.xmlD、configuration.xs答案：B25.Hive与传统数据库相比，在执行延迟方面()。A、更低B、更高C、相同D、无法比较答案：B解析：Hive由于其底层执行机制(如基于MapReduce等)，相比传统数据库执行延迟更高，传统数据库在执行简单查询等操作时通常能更快返回结果。26.在MapReduce编程中，哪个类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行?A、Mapper类B、Reducer类C、Driver类D、WordCount类答案：C解析：Driver类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行。27.随着数据量和业务需求的增长，Hive数据仓库架构可能需要演变。以下哪个方向不太可能是其演变方向()。A、更加紧密地集成机器学习算法，直接在Hive中进行复杂的机器学习任务B、逐渐脱离Hadoop生态系统，独立发展成为一个通用的数据处理平台C、进一步优化查询执行引擎，提高查询性能和处理大规模数据的能力D、增强数据治理功能，如数据血缘分析、数据质量监控等答案：B解析：Hive基于Hadoop构建，其优势依赖于Hadoop生态系统，如HDFS存储和MapReduce计算框架等，脱离该生态系统独立发展不太现实;集成机器学习算法、优化查询引擎和增强数据治理功能都是符合数据仓库发展趋势和需求的演变方向。#数据安全与隐私保护28.Hive中，如果要查询一个表中的前10条数据，使用()关键字。A、TOP10B、LIMIT10C、FIRST10D、HEAD10答案：B解析：在Hive查询中使用LIMIT10可以获取表中的前10条数据，TOP10、FIRST10、HEAD10不是Hive中用于此目的的正确关键字。29.在MapReduce中，哪个类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行?A、Mapper类B、Reducer类C、Driver类D、Combiner类答案：C解析：Driver类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行。30.数据仓库的数据来源通常是()。A、单一外部系统B、多个外部系统C、内部生成D、随机生成答案：B解析：数据仓库的数据来源于不同外部系统，这些数据被集成到数据仓库中用于分析等目的，而不是单一外部系统、内部生成或随机生成。31.以下哪个命令用于移动文件?A、hadoopfs-mvB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-mv将文件从源路径移动到目标路径。32.以下不属于Hadoop配置文件的是()。A、hadoop-site.xmlB、hdfs-site.xmlC、mapred-site.xmlD、core-site.xml答案：A33.已知Hive的数据存储在HDFS上，其执行查询时会将HiveQL转换为MapReduce任务执行。当执行一个复杂的多表关联查询时，如果希望提高查询效率，以下哪种方法不太合理?A、合理设计表结构，如对经常关联的字段建立合适的索引(如果支持)B、根据数据特点和查询需求，对表进行分区或分桶操作C、直接在Hive中编写复杂的HiveQL语句，不做任何优化，依赖Hive自动优化执行计划D、调整MapReduce任务的相关参数，如增加Reduce任务的数量(在合理范围内)答案：C解析：虽然Hive会自动优化执行计划，但对于复杂的多表关联查询，仅依赖自动优化往往不能达到最佳效率;合理设计表结构建立索引(若支持)可以加速数据检索;分区和分桶操作有助于快速定位和处理数据;调整MapReduce任务参数如Reduce数量在合理范围内也可能提高效率。#实际案例型(根据案例场景选择最佳方案)34.在Hive数据仓库中，关于数据生命周期管理，以下说法正确的是()。A、数据一旦加载到Hive表中，就会一直存储，直到手动删除B、可以根据数据的重要性和使用频率，设置数据的过期时间，自动清理过期数据C、Hive会自动根据数据的访问时间，定期删除长时间未访问的数据D、数据生命周期管理只与数据存储容量有关，与数据的业务价值无关答案：B解析：在Hive中可以根据业务需求，依据数据重要性和使用频率等设置数据过期时间，自动清理过期数据，实现数据生命周期管理;数据不是加载后就一直存储，Hive不会自动根据访问时间删除未访问数据，数据生命周期管理与业务价值密切相关，不仅仅是存储容量问题。#集群资源分配与管理35.在Hive中，对一个大表(数据量达到数十亿行)进行查询操作，如果要提高查询性能，以下哪种操作对性能提升最不明显?A、对查询涉及的字段建立合适的索引(如果支持)B、根据查询条件对大表进行分区，查询时只扫描相关分区的数据C、增加集群中DataNode的数量，但不调整其他相关配置D、优化查询语句，避免使用复杂的嵌套子查询和全表扫描操作答案：C解析：增加DataNode数量本身并不一定会直接提升查询性能，还需要考虑数据分布、网络带宽、任务调度等诸多因素，且如果不调整其他相关配置，可能无法充分利用新增节点资源;建立索引、分区表和优化查询语句都是针对查询性能优化的常见有效方法，对提升大表查询性能有明显作用。36.MapReduce的核心原理由哪两个阶段组成?A、Map和ReduceB、Split和MergeC、Load和StoreD、Input和Output答案：A解析：MapReduce的核心原理由Map(映射)和Reduce(规约)两个阶段组成。37.DataNode在HDFS中承担什么角色?A、负责维护文件系统的namespace名称空间B、负责具体的数据块存储C、管理元数据D、处理客户端的请求答案：B解析：DataNode是HadoopHDFS中的从角色，负责具体的数据块存储。38.在FileInputFormat切片机制中，切片大小默认等于什么?A、minSizeB、maxSizeC、BlocksizeD、Splitsize答案：C解析：在FileInputFormat切片机制中，切片大小默认等于Blocksize。39.在Hive数据仓库中，元数据存储系统不可以使用()。A、MySQLB、DerbyC、OracleD、HDFS答案：D解析：Hive通常将元数据存储在MySQL、Derby等数据库中，HDFS是用于存储数据文件的，不是元数据存储系统，Oracle虽然也可以作为数据库存储元数据，但在常见的Hive配置中使用相对较少。40.KeyValueTextInputFormat的默认分隔符是什么?A、空格B、逗号C、制表符(\t)D、换行符答案：C解析：KeyValueTextInputFormat的每一行均为一条记录，被分隔符分割为key，value。默认分隔符是制表符(\t)。41.某互联网公司有海量的用户行为日志数据存储在Hadoop文件系统中，每天的数据量达到数TB级别。现在需要对这些数据进行分析，统计每个用户每天的操作次数，并按照操作次数进行排序，找出操作最频繁的前100名用户。以下哪种Hive操作方案最适合?A、每天将新的用户行为日志数据加载到一个普通的Hive表中，然后在查询时使用复杂的嵌套子查询来计算每个用户每天的操作次数并排序B、创建一个外部表指向用户行为日志数据，使用分区表按日期进行分区，然后编写HiveQL查询，先按用户和日期分组计算操作次数，再排序取前100名C、将所有用户行为日志数据一次性加载到一个内部表中，然后使用Hive的窗口函数计算每个用户每天的操作次数，最后排序取前100名D、先使用其他工具对数据进行预处理，将每天每个用户的操作次数计算好并存储为新文件，再将这些文件加载到Hive表中进行排序查询答案：B解析：创建外部表并按日期分区，可以方便管理和快速定位每天的数据，先分组计算操作次数再排序取前100名是合理的分析流程;每天加载到普通表并使用复杂嵌套子查询效率低且不便于管理大量数据;一次性加载所有数据到内部表对于海量数据可能存在性能问题且窗口函数对于这种大规模计算也可能效率不高;使用其他工具预处理增加了系统复杂性且失去了Hive直接处理大数据集的优势。#代码理解型(分析代码片段功能)42.以下不属于YARN三大组件的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、HDFS答案：D解析：YARN三大组件包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster，HDFS不属于YARN组件，所以答案选D。43.Hive中删除表的语法是()。A、DROPTABLE[IFEXISTS]table_nameB、DELETETABLEtable_nameC、REMOVETABLEtable_nameD、ERASETABLEtable_name答案：A解析：Hive中使用DROPTABLE[IFEXISTS]table_name语法来删除表，DELETEFROM用于删除表中的数据，而REMOVETABLE和ERASETABLE不是Hive中删除表的正确语法。44.随着大数据技术的不断发展，Hive在数据仓库领域的应用越来越广泛。以下关于Hive未来发展趋势的预测中，不太可能的是:A、Hive将不断优化其执行引擎，提高查询性能，减少与传统关系型数据库在执行效率上的差距B、Hive会逐渐放弃对Hadoop生态系统的依赖，独立发展成为一个全新的数据处理平台C、Hive将增加更多与机器学习、人工智能相关的功能，以满足数据分析领域不断增长的需求D、Hive在数据安全和隐私保护方面会不断加强，提供更完善的安全机制答案：B解析：Hive是基于Hadoop构建的数据仓库系统，其优势很大程度上依赖于Hadoop生态系统，如HDFS存储和MapReduce计算框架等，它不太可能放弃这种依赖而独立发展;不断优化执行引擎提高性能、增加与机器学习等相关功能以及加强数据安全都是符合大数据技术发展需求和趋势的。#架构理解型(根据架构特点选择操作)45.Hive的数据模型中不包括以下哪种()。A、数据库B、视图C、队列D、表答案：C解析：Hive的数据模型主要包括数据库、表(内部表、外部表、带分区的表、桶表)和视图，不包括队列。46.在MapReduce的Map阶段，数据切片默认大小与哪个参数相等?A、BlocksizeB、FilesizeC、MemorybuffersizeD、Splitsize答案：A解析：默认Splitsize=Blocksize(128M)，每一个切片由一个MapTask处理。47.如何设置Map输出键的类型?A、setMapOutputKeyClass()B、setOutputKeyClass()C、setKeyClass()D、setOutputValueClass()答案：A解析：setMapOutputKeyClass()方法用于设置Map阶段输出键值对中键的类型。48.MapReduce框架中，哪个类负责定义数据如何分区?A、Mapper类B、Reducer类C、Partitioner类D、Combiner类答案：C解析：Partitioner类定义了MapReduce中数据的分区规则，决定了数据如何分配到不同的Reducer任务。49.在Hive中执行一个复杂的多表连接查询，发现查询速度很慢。以下哪种优化策略最有可能提高查询速度()。A、增加集群中节点的内存容量B、对连接的表提前进行排序C、将连接操作转换为子查询D、合理设置MapReduce任务的参数，如调整Map和Reduce任务的数量答案：D解析：合理设置MapReduce任务参数，根据数据量和节点资源情况调整Map和Reduce任务数量，可以优化任务执行效率，提高查询速度;增加内存容量不一定能直接解决查询慢的问题，且可能成本较高;提前排序不一定能有效优化多表连接查询;将连接操作转换为子查询可能会使查询更复杂，不一定提高速度。#数据一致性判断50.Hive在()模式下，只允许一个会话连接。A、内嵌模式B、直连数据库模式C、远程模式D、本地模式答案：A解析：内嵌模式使用内嵌的Derby数据库存储元数据，在此模式下只允许一个会话连接，若尝试多个会话则连接时将报错;直连数据库模式和远程模式可实现多节点访问元数据信息的共享。51.MapReduce程序最后输出的结果通常都是按键值对进行排序的，那么排序工作发生在（）阶段。A、MapB、ShuffleC、ReduceD、Combiner答案：B52.在MapReduce框架中，在Mapper和Reducer之间的Shuffle的作用是()。A、对Map的输出结果排序B、对Map的输出结果再次进行映射C、对中间结果进行混洗，将相同键的键值对数据进行汇集D、对中间输出结果进行压缩答案：C53.Hive的查询语言是()。A、SQLB、HQLC、PythonD、Java答案：B解析：Hive基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言(HQL)，用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。54.以下哪个命令用于删除指定的文件(只删除非空目录和文件)?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir答案：A解析：hadoopfs-rm删除指定的文件(只删除非空目录和文件)。55.在MapReduce的Reduce阶段，ReduceTask会主动从哪里复制拉取属于自己需要处理的数据?A、DataNodeB、NamenodeC、MapTaskD、Client答案：C解析：ReduceTask会主动从MapTask复制拉取属于需要自己处理的数据。56.Hive中，要将查询结果插入到一个新表中，新表()。A、必须已存在B、可以不存在，会自动创建C、不能与原表结构相同D、必须与原表在同一数据库中答案：B解析：在Hive中使用INSERTINTO或INSERTOVERWRITE将查询结果插入新表时，新表可以不存在，Hive会根据查询结果的结构自动创建新表;新表可以与原表结构相同，也不一定必须与原表在同一数据库中。57.在HDFS上创建了一个错误的目录/Tipdm/Spark，现需要删除这个目录，可以使用的命令是()。A、hdfsdfs-rm/Tipdm/SparkB、hdfsdfs-delete/Tipdm/SparkC、hdfsdfs-drop/Tipdm/SparkD、hdfsdfs-rmdir/Tipdm/Spark答案：D58.Hive中创建桶表时，CLUSTEREDBY子句指定的列用于()。A、确定桶的数量B、对数据进行排序C、计算桶的存储位置D、选择桶的存储格式答案：C解析：CLUSTEREDBY子句指定的列用于对列值进行哈希计算后，除以桶的个数求余，最终决定该条记录存放在哪个桶当中，即计算桶的存储位置;确定桶的数量用INTOnum_bucketsBUCKETS;排序用SORTEDBY;存储格式用STOREDAS指定。59.MapReduce的执行流程中，哪个阶段负责“合并”?A、Map阶段B、Reduce阶段C、Shuffle阶段D、Sort阶段答案：B解析：Reduce阶段负责“合并”，即对Map阶段的结果进行全局汇总。60.以下哪个方法不是Reducer类中的方法?A、setup()B、reduce()C、leanup()D、map()答案：D解析：Reducer类中通常包含setup()、reduce()和cleanup()方法，但不包含map()方法，map()方法是Mapper类的一部分。61.数据仓库的数据具有以下哪个特征()。A、易失性B、面向事务C、非集成性D、时变性答案：D解析：数据仓库的数据具有时变性，包含各种粒度的历史数据，且数据需要随着时间更新以适应决策需要;数据仓库是非易失性的，数据稳定且不会轻易改变;数据仓库是面向主题的，而非面向事务;数据仓库具有集成性，会对分布在多个系统中的数据进行统一与综合。62.以下哪个命令用于将文件从本地目录上传到分布式文件系统指定目录中?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du答案：B解析：hadoopfs-put将文件从本地目录上传到分布式文件系统指定目录中。63.在Linux虚拟机下安装Java时，使用的JDK安装包格式为()。A、exeB、tar.gzC、msiD、rpm答案：D解析：文档中详细描述了在Linux虚拟机下安装Java的过程，上传的JDK安装包为jdk-8u281-linux-x64.rpm，因此使用的是.rpm格式的安装包。.exe格式通常用于Windows系统的安装程序，.tar.gz格式一般是压缩包，需要解压后再进行安装配置，.msi格式也是Windows系统下的安装包格式，均不符合在Linux系统下安装Java的要求。64.Driver类中用于创建Job对象的方法是?A、Job.getInstance()B、Job.create()C、Job.newInstance()D、Job.build()答案：A解析：在Driver类中，Job.getInstance()方法用于创建一个新的Job对象，这是设置作业属性和提交作业的前提。65.Hive中默认的执行引擎是()。A、MapReduceB、TezC、SparkD、自身执行引擎答案：A解析：Hive底层执行引擎使用的是Hadoop的MapReduce框架，虽然也可以使用Tez、Spark等执行引擎，但默认是MapReduce。66.MapReduce框架中，哪个类负责设置作业并提交任务?A、Mapper类B、Reducer类C、Driver类D、Combiner类答案：C解析：Driver类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行，包括设置Mapper和Reducer类以及作业名，并提交任务。67.在Hive中，如果一个表中的某列数据类型为DECIMAL(10,2)，以下关于该列数据的说法正确的是()。A、该列可以存储最多10位整数和2位小数的数值，超出范围会自动四舍五入B、该列可以存储任意精度的数值，10和2只是表示一种格式约定C、该列只能存储整数，小数部分会被截断D、该列存储的数值总长度不能超过10位(包括小数点)答案：A解析：DECIMAL(10,2)表示该列可以存储最多10位整数和2位小数的数值，超出范围会根据规则(如四舍五入等)进行处理;不能存储任意精度数值，有精度限制;不是只能存储整数;数值总长度是包括整数位、小数点和小数位共10位，而不是不超过10位(包括小数点)。#数据加载性能影响68.下列关于Hadoop的说法错误的是（）。A、Hadoop集群能够部署在不同的机器上B、Hadoop集群搭建完成后，不能删减和增加节点C、Hadoop能够在所有节点并行地处理数据，具有高效性D、Hadoop上的应用程序可以用C++语言编写答案：B69.Hive中创建外部表时，使用的关键字是()。A、EXTERNALB、PARTITIONEDC、LUSTEREDD、SORTED答案：A解析：EXTERNAL关键字用于创建外部表，在建表时指定一个指向实际数据的路径，不对数据位置做改变;PARTITIONED用于创建分区表，CLUSTERED用于将表组织成桶，SORTED用于对列排序。70.在MapReduce程序中，Reducer模块中的自定义MaxReducer类继承()父类。A、MapB、ReducerC、ReduceD、Partitioner答案：B71.MapReduce的执行流程中，哪个阶段负责“拆分”?A、Map阶段B、Reduce阶段C、Shuffle阶段D、Sort阶段答案：A解析：Map阶段负责“拆分”，即把复杂任务分解为若干个简单的子任务来并行处理。72.在Hive数据仓库中，为了保证数据质量，以下哪种做法不太有效()。A、在数据加载到Hive表之前，进行数据清洗和验证，去除无效或错误数据B、定期对数据进行一致性检查，如检查不同表之间相关数据的一致性C、只依赖Hive的内置函数进行数据处理，不进行额外的数据质量监控D、建立数据质量监控指标体系，实时监测数据质量状况答案：C解析：只依赖内置函数而不进行额外的数据质量监控无法全面保障数据质量，数据加载前清洗验证、定期一致性检查和建立监控指标体系都是有效的数据质量保障措施。#数据可视化集成73.以下哪个命令用于将hdfs上的多个文件合并到本地文件?A、hadoopfs-getmergeB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-getmerge接受一个源目录和一个目标文件作为输入，并且将源目录中所有的文件连接成本地目标文件。74.在MapReduce的Driver类中，哪个对象用于存储作业配置?A、JobB、ConfigurationC、JobConfD、Context答案：B解析：在Driver类中，Configuration对象用于存储和处理作业的配置信息。75.下列可以下载HDFS上的/user/root/live.txt文件至Linux本地的/opt目录下的命令是()。A、hdfsdfs-get/user/root/live.txt/opt/B、hdfsdfs-download/user/root/live.txt/opt/C、hdfsdfs-put/user/root/live.txt/opt/D、hdfsdfs-move/user/root/live.txt/opt/答案：A76.以下哪种调度器是Hadoop1.x中JobTracker原有的调度器实现，在YARN中保留下来的?()A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是答案：A解析：FIFOScheduler是Hadoop1.x中JobTracker原有的调度器实现，在YARN中保留了下来，所以答案选A。77.Hive中，关于分区表和桶表的描述，正确的是()。A、分区表和桶表不能同时使用B、分区表是更细粒度的划分，桶表是粗粒度划分C、分区表按列值划分，桶表按文件夹划分D、分区表和桶表都可以提高查询性能答案：D解析：分区表和桶表都可以通过一定方式提高查询性能，分区表按分区字段的值对表进行划分，桶表是对数据进行更细粒度的哈希划分;它们可以同时使用，分区表不是更细粒度划分(相比桶表而言)，桶表也不是按文件夹划分(分区表才是按文件夹形式存在分区)。78.在MapReduce中，Driver类的主要作用不包括以下哪项?A、指定Mapper和Reducer类B、设置作业名C、提交MapReduce作业D、处理输入输出数据答案：D解析：Driver类的主要作用是指定Mapper和Reducer类、设置作业名和提交MapReduce作业，而不直接处理输入输出数据。79.在Hive中，视图是()。A、可更新的B、只读的C、可删除的D、可插入数据的答案：B解析：Hive的视图是只读的，依赖的基本表数据增加不会影响视图呈现，但如果删除基本表会出现问题，视图本身不可更新、插入数据(虽然可以通过特殊方式间接更新，但本质上视图设计为只读)，也不是专门用于删除操作的。80.当MapReduce处理数据时，下列执行流程正确的是()。A、Map—Shuffle—Sort—ReduceB、Shuffle—Map—Sort—ReduceC、Map—Reduce—Shuffle—SortD、Map—Sort—Shuffle—Reduce答案：A81.在Hive数据仓库和传统关系型数据库(如MySQL)中，关于数据更新操作，以下说法正确的是:A、Hive和传统关系型数据库都支持高效的行级数据更新操作B、Hive支持高效的行级数据更新操作，传统关系型数据库不支持C、传统关系型数据库支持高效的行级数据更新操作，Hive默认不支持，需要额外配置且效率相对较低D、Hive和传统关系型数据库都不支持数据更新操作答案：C解析：传统关系型数据库如MySQL支持高效的行级数据更新操作，这是其常见功能之一;而Hive默认未开启支持单条更新操作，若要使用更新操作需要在配置文件中添加配置，且相比传统数据库其更新操作效率较低，因为Hive主要用于大数据集的批量处理和分析。#操作步骤型(错误步骤分析)82.下列不能将Linux本地的/opt/a.txt文件上传至HDFS的/user/root目录下的命令是()。A、hdfsdfs-copyFromLocal/opt/a.txt/user/root/B、hdfsdfs-moveFromLocal/opt/a.txt/user/root/C、hdfsdfs-put/opt/a.txt/user/root/D、hdfsdfs-copyToLocal/opt/a.txt/user/root/答案：D83.在Hive中有两个表，表A有100万行数据，表B有10万行数据，且两个表都有一个共同的字段用于连接。如果要执行一个连接查询，以下哪种连接方式可能效率最高()。A、先对表A和表B分别进行全表扫描，然后在内存中进行连接操作B、使用Map端连接(Map-sidejoin)，将小表B加载到内存中与大表A进行连接C、使用Reduce端连接(Reduce-sidejoin)，通过网络传输数据进行连接D、先将表A和表B按照连接字段进行排序，然后再进行连接答案：B解析：当一个表较小(如这里的表B)时，使用Map端连接将小表加载到内存中与大表连接，可以减少网络传输和Reduce阶段的计算量，提高查询效率;全表扫描然后内存连接对于大数据量表效率低;Reduce端连接网络传输开销大;排序后连接不一定比Map端连接效率高，且排序本身也有开销。#数据仓库架构演变84.仅查看集群在线节点的基本信息可以使用()命令。A、hdfsdfsadmin-reportB、hdfsdfsadmin-report-liveC、hdfsdfsadmin-report-deadD、hdfsdfsadmin-report-decommissioning答案：B85.在Hive中，下列关于桶表的描述错误的是()。A、桶表可以提高查询处理效率B、桶表是针对某一列进行组织的C、桶表的分区是以文件夹的形式存在D、桶表可以使取样更高效答案：C解析：桶表是更为细粒度的数据范围划分，针对某一列进行桶的组织，能获得更高的查询处理效率且使取样更高效;而分区表的分区是以文件夹的形式存在，C选项描述的是分区表的特征，不是桶表。86.配置本地YUM源时，需要将CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改为()。A、/centos/7/os/x86_64/B、file:///media/C、/7.8.2003/os/x86_64/D、/centos/7/os/x86_64/答案：B解析：在配置本地YUM源的操作步骤中，明确说明要将CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改为file:///media/，以便从本地媒体(如挂载的光盘镜像)获取软件包。其他选项的URL地址不符合本地YUM源配置的要求，分别指向了阿里云镜像、CentOS官方Vault仓库和FTP镜像等不同的源地址。87.MapReduce中的Driver类通常包含哪个方法?A、map()B、reduce()C、main()D、partition()答案：C解析：Driver类通常包含main()方法，这是MapReduce程序的入口点，用于初始化设置并提交作业。88.Hive采用客户端/服务器(Client/Server，C/S)模式，其元数据存储在数据库中(如MySQL或Derby)。在一个多用户的环境中，如果要确保元数据的一致性和高效访问，以下哪种做法是正确的?A、所有用户都使用内嵌模式(使用内嵌的Derby数据库)，这样每个用户都有独立的元数据存储，互不干扰B、使用直连数据库模式(如连接到MySQL)，但不对元数据进行任何管理和优化，依赖Hive自动处理并发访问C、选择远程模式，将元数据服务作为单独的服务启动，确保所有用户通过统一的元数据服务访问元数据，并对元数据服务进行适当的配置和优化D、随机选择一种模式，因为Hive的三种模式在多用户环境下对元数据的处理没有太大区别答案：C解析：远程模式将元数据服务独立启动，便于统一管理和优化，能确保多用户环境下元数据的一致性和高效访问;内嵌模式只允许一个会话连接，不适合多用户环境;直连数据库模式虽然可共享元数据，但不进行管理和优化可能导致并发访问问题;三种模式在多用户环境下对元数据处理有明显区别，不能随机选择。#性能影响型(分析操作对性能的影响)89.在Hive中，当创建一个分区表并加载数据后，数据在HDFS上的存储布局是()。A、所有数据存储在一个文件中，分区信息存储在元数据中B、每个分区对应一个文件夹，数据文件存储在相应分区文件夹下C、数据随机分布在HDFS上，分区信息通过索引指向数据位置D、数据按照行存储在不同的文件中，分区字段作为文件名的一部分答案：B解析：Hive分区表在HDFS上的存储布局是每个分区对应一个文件夹，数据文件存储在相应分区文件夹下，这样便于根据分区快速定位和管理数据;不是所有数据在一个文件，也不是随机分布或按行存储且分区字段作文件名一部分。#数据类型特性应用90.在一个多用户使用Hive的Hadoop集群环境中，为了保证每个用户任务的公平执行，以下哪种资源分配策略较好()。A、为每个用户固定分配相同数量的CPU和内存资源，不考虑任务需求B、根据用户的优先级，为高优先级用户分配更多资源，低优先级用户分配较少资源C、采用动态资源分配策略，根据任务的实际需求动态分配CPU和内存资源D、随机分配资源，让用户任务竞争资源答案：C解析：动态资源分配策略可以根据任务实际需求动态调整资源分配，既能保证公平性，又能提高资源利用率;固定分配相同资源不灵活，可能导致资源浪费或任务饥饿;仅根据优先级分配可能忽视任务实际需求;随机分配不利于任务公平执行和资源有效利用。#数据质量保障91.在Hive中，创建数据库时若不指定LOCATION，默认存储在()路径下。A、/user/hive/warehouse/db_name.db/B、/hive/database/C、/tmp/hive/D、/user/hive/data/答案：A解析：默认情况下，Hive创建的数据库存储在/user/hive/warehouse/db_name.db/路径下，其他选项不是默认存储路径。92.在Hive中有两张表，用户表(user_table)包含用户ID(user_id)、用户名(user_name)等字段，订单表(order_table)包含订单ID(order_id)、用户ID(user_id)、订单金额(order_amount)等字段。要查询每个用户的总订单金额，以下哪种HiveQL语句是正确的?A、SELECTuser_name,SUM(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idGROUPBYuser_nameB、SELECTuser_id,SUM(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableGROUPBYuser_idC、SELECTuser_name,order_amountFROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idD、SELECTuser_id,MAX(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idGROUPBYuser_id答案：A解析：要查询每个用户的总订单金额，需要通过用户ID将用户表和订单表进行关联(使用JOINON条件)，然后根据用户名进行分组(GROUPBYuser_name)，并计算每个用户的订单金额总和(SUM(order_amount));B选项没有正确关联条件且分组字段不准确;C选项没有计算总金额;D选项计算的是每个用户的最大订单金额，而不是总金额。#原理应用型(基于Hive原理选择操作)93.上传一个大小为500MB的文件dattxt到Hadoop集群上，这个文件会占用HDFS数据块的个数是（）。A、1个B、3个C、4个D、5个答案：C94.以下哪个不是FileInputFormat的接口实现类?A、TextInputFormatB、KeyValueTextInputFormatC、NLineInputFormatD、CustomInputFormat答案：D解析：CustomInputFormat不是FileInputFormat的接口实现类，而是用户可以自定义的InputFormat类。95.OutputFormat主要用于描述什么?A、输入数据的格式B、输出数据的格式C、计算逻辑的格式D、文件系统的格式答案：B解析：OutputFormat主要用于描述输出数据的格式，它能够将用户提供的96.设置虚拟机固定IP时，需要将网络配置文件ifcfg-ens33中的BOOTPROTO的值修改为()。A、dhcpB、noneC、bootpD、static答案：D解析：当要为虚拟机设置固定IP时，应将BOOTPROTO的值修改为static，这样才能手动配置IP地址、子网掩码等网络信息。而dhcp是通过动态主机配置协议获取地址，none表示不使用任何协议，bootp是使用引导程序协议获取地址，均不符合固定IP设置的要求。97.GenericOptionsParser的作用是什么?A、解析命令行参数B、设置Mapper类C、设置作业名称D、设置输入输出路径答案：A解析：GenericOptionsParser用于解析命令行参数，它可以帮助Driver类解析出Hadoop的通用选项和作业特定的参数。98.在Hive数据仓库运行过程中，为了监控其性能，以下哪个指标不太重要()。A、Hive查询的执行时间B、Hive表的数据存储容量C、MapReduce任务的资源利用率(如CPU、内存使用情况)D、数据加载到Hive表的速度答案：B解析：Hive查询执行时间、MapReduce任务资源利用率和数据加载速度都直接反映了Hive数据仓库的性能表现，而表的数据存储容量本身并不直接体现性能状况(虽然可能间接影响性能，但相对其他指标不是关键性能监控指标)。99.在Hive数据仓库中，为了保护用户隐私，以下哪种方法不太合适()。A、对敏感数据列进行加密存储B、限制用户对敏感数据的访问权限，通过授权机制实现C、在查询结果中直接显示用户的敏感信息(如身份证号码)，但告知用户注意保密D、定期备份数据，防止数据丢失导致隐私泄露答案：C解析：在查询结果中直接显示敏感信息是违反隐私保护原则的，即使告知用户注意保密也不能有效保护隐私;加密存储敏感数据列、限制访问权限和定期备份数据都是保护隐私和数据安全的合理方法。#数据生命周期管理100.Reducer类在MapReduce中的作用是什么?A、读取输入数据B、处理Mapper输出的中间数据C、合并最终结果D、设置MapReduce作业答案：B解析：Reducer类负责处理Mapper输出的中间数据，并生成最终输出结果，然后存储到HDFS中。101.以下哪个命令用于在HDFS上创建一个0字节的文件?A、hadoopfs-touchzB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-catD、hadoopfs-ls答案：A解析：hadoopfs-touchz用于在指定目录创建大小为0的新文件。102.数据仓库的目的是构建面向()的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持。A、操作B、分析C、存储D、传输答案：B解析：数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，用于存储、分析、报告数据，其分析结果为企业提供决策支持，而不是面向操作、存储或传输。103.在驱动类中，需要使用()方法设置输出数据的格式。A、setJarByClass()B、setOutputKeyValueClass()C、setInputFormatClass()D、setOutputFormatClass()答案：D104.Hive中查询语句中，用于指定查询条件的是()。A、FROMB、WHEREC、GROUPBYD、ORDERBY答案：B解析：WHERE关键字在查询语句中用于指定查询条件，FROM指定查询的表，GROUPBY用于分组，ORDERBY用于排序。105.在MapReduce程序中，Mapper类中的方法有()。A、startup()、map()、end()B、startup()、run()、end()C、setup()、end()、map()D、setup()、map()、cleanup()答案：D106.使用Hadoop官方的示例程序包hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jar中的wordcount模块，对HDFS上的/opt/data.txt文件进行单词计数，将结果保存至HDFS的/Tipdm/Hadoop目录下，下列命令正确的是()。A、hadoopjar\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/B、hadoopdfs\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/C、hdfs-jar\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/D、hdfsdfs\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/答案：A107.以下哪个命令用于查看文件内容?A、hadoopfs-catB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-cat查看文件内容。108.在Hive中，关于分区表的描述正确的是()。A、分区表的分区是以文件的形式存在B、分区表的分区字段存放实际的数据内容C、分区表可以提高查询效率D、分区表不可以进行嵌套分区答案：C解析：分区表是按照属性在目录层面给文件更好的管理，对应一个在HDFS上的独立文件夹，通过分区可以加快数据分片的查询速度;分区表的分区是以字段的形式在表结构中存在，该字段不存放实际数据内容;分区表可以进行单分区和多分区(嵌套分区)。109.在CentOS7.8的Linux系统中，使用()命令可以查看某个虚拟机的IP地址。A、servicenetworkrestartB、ipaddrC、servicenetworkstartD、Ip答案：B110.Hive中复制表的语法中，LIKE关键字的作用是()。A、复制表结构和数据B、仅复制表结构C、复制表数据D、复制表结构并修改数据答案：B解析：LIKE关键字在Hive复制表语法中用以声明用户复制现有的表结构，但不复制数据，如CREATE[TEMPRORARY][EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_nameLIKEexisting_table_or_view_name[LOCATIONhdfs_path]。111.Apache版本YARN默认使用的调度器是()。A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是答案：B解析：Apache版本YARN默认使用CapacityScheduler，所以答案选B。112.在Hive中，使用()命令可以查看表的详细结构信息。A、SHOWTABLESB、DESCTABLEC、DESCRIBEEXTENDEDTABLED、SHOWSTRUCTURETABLE答案：C解析：DESCRIBEEXTENDEDTABLE可以查看表的详细结构信息，包括列信息、分区信息等;SHOWTABLES用于查看数据库中的表列表;DESCTABLE(或DESCRIBETABLE)只能查看基本列信息，没有EXTENDED详细;SHOWSTRUCTURETABLE不是Hive中的正确命令。113.在MapReduce中，Combiner的作用是什么?A、精简压缩传给Reduce的数据B、增加Map输出的数据量C、减少Map阶段的计算D、提高Reduce阶段的计算复杂度答案：A解析：Combiner的作用是当Map生成的数据过大时，可以精简压缩传给Reduce的数据。114.以下哪个命令用于获取源文件，并且以文本格式输出该文件?A、hadoopfs-textB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-text获取源文件，并且以文本格式输出该文件。115.如何设置作业的输出路径?A、setOutputPath()B、addOutputPath()C、FileOutputFormat.setOutputPath()D、setOutputFormat()答案：C解析：FileOutputFormat.setOutputPath()方法用于设置作业的输出路径，这是指定Reduce阶段输出结果存放位置的方法。116.如果输入参数不足，Driver类会执行什么操作?A、继续执行B、输出错误信息并退出C、抛出异常D、忽略参数不足的问题答案：B解析：如果输入参数不足，Driver类会输出错误信息到System.err并调用System.exit(2)退出程序。117.Hive中，下列哪种数据类型不能用于创建表的列()。A、INTB、STRINGC、ARRAYD、OBJECT答案：D解析：Hive支持INT、STRING、ARRAY等数据类型用于创建表的列，但OBJECT不是Hive中用于表列定义的常见数据类型。118.使用()命令可以在HDFS上创建一个/Tipdm/Hadoop目录。A、hdfsdfs-mkdir/Tipdm/HadoopB、hdfsdfsmkdir-C/Tipdm/HadoopC、hdfsdfs-mkdir-p/Tipdm/HadoopD、hdfsdfsmkdir/Tipdm/Hadoop答案：C119.Hadoop3.x的HDFS的监控服务，默认是通过NameNode的()端口访问的。A、9000B、8088C、8020D、9870答案：D120.在Hive中，查询语句中使用DISTINCT关键字的作用是()。A、对查询结果进行排序B、去除查询结果中的重复行C、选择特定列进行查询D、限制查询结果数量答案：B解析：DISTINCT关键字用于去除查询结果中的重复行，而不是排序、选择特定列(选择特定列用列名指定)或限制查询结果数量(限制数量用LIMIT关键字)。121.以下哪个类不是WritableComparable接口的实现类?A、IntWritableB、TextC、NullWritableD、Serializable答案：D解析：WritableComparable接口的实现类包括IntWritable、Text、NullWritable等，不包括Serializable。122.Hive中加载数据到表时，若使用OVERWRITE关键字，()。A、会在原有数据基础上追加新数据B、会覆盖原有数据C、会跳过已存在的数据D、会删除表结构重新创建答案：B解析：OVERWRITE关键字在Hive数据加载时会覆盖原有数据，而不是追加、跳过或删除表结构重新创建。123.在Hive数据仓库中，以下哪种数据备份与恢复策略不太合理()。A、定期对Hive表数据进行全量备份到HDFS的其他目录B、只备份元数据，不备份数据文件，认为数据文件可以随时重新生成C、采用增量备份方式，只备份新增或修改的数据D、制定备份计划，定期进行备份测试，确保恢复操作的有效性答案：B解析：只备份元数据而不备份数据文件是不合理的，一旦数据文件丢失或损坏，可能无法重新生成或恢复成本极高;全量备份、增量备份以及制定备份计划并测试都是合理的数据备份与恢复策略。#数据仓库性能监控124.Hive利用()存储数据。A、本地文件系统B、HDFSC、MySQLD、erby答案：B解析：Hive利用Hadoop的分布式文件系统(HDFS)存储数据，这是其存储数据的基本方式，而不是本地文件系统、MySQL或Derby(虽然元数据可存储在Derby或MySQL中，但数据存储在HDFS)。125.在Hive中，要计算一个表中某列数据的移动平均值(即当前行及前几行数据的平均值)，应该使用以下哪种方式()。A、自定义UDF(用户定义函数)来实现移动平均计算B、使用内置的聚合函数结合窗口函数来实现C、将数据导出到其他工具(如Python环境)计算移动平均值后再导入HiveD、Hive不支持计算移动平均值答案：B解析：Hive可以使用内置的聚合函数结合窗口函数来计算移动平均值，这种方式在Hive环境内高效且方便;虽然也可以自定义UDF实现，但相对复杂;导出到其他工具计算再导入增加了操作复杂性;Hive是支持计算移动平均值的。#数据存储布局理解126.Hive中使用()语句可以添加或删除表的分区。A、LTERTABLEB、DROPTABLEC、REATETABLED、MODIFYTABLE答案：A解析：使用ALTERTABLEADDPARTITION向表中添加分区，ALTERTABLEDROPPARTITION删除表的分区;DROPTABLE用于删除整个表;CREATETABLE用于创建表;MODIFYTABLE不是Hive中用于添加或删除分区的语法。127.当在Job类中设置输出键值对格式时，如果Mapper模块的输出键值对格式与Reducer模块的输出键值对格式一致，那么下列说法正确的是()。A、job.setOutputKeyClass()与job.setOutputValueClass()可以不进行设置B、job.setMapOutputKeyClass()与job.setMapOutputValueClass()可以不进行设置C、job.setReduceOutputKeyClass()与job.setReduceOutputValueClass()可以不进行设置D、以上都不能省略答案：B128.Hive中修改表名称的语法是()。A、LTERTABLEtable_nameRENAMEnew_table_nameB、ALTERTABLEtable_nameCHANGENAMEnew_table_nameC、ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_nameD、ALTERTABLEtable_nameMODIFYNAMEnew_table_name答案：C解析：通过ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_name语句可以将表的名称更改为其他名称，其他选项语法均不正确。129.如何设置作业使用的Java类?A、setJarByClass()B、setMapperClass()C、setReducerClass()D、setJobName()答案：A解析：setJarByClass()方法用于指定作业使用的Java类，这通常是包含Driver类的类。130.在MapReduce中，哪个类负责将Map的输出结果进行合并处理?A、Mapper类B、Reducer类C、ombiner类D、Partitioner类答案：C解析：Combiner类继承自Reducer，它的任务是在Map输出结果传递给Reduce之前进行合并或计算，以精简数据。131.MapReduce是一种什么类型的计算框架?A、集中式计算B、分布式计算C、云计算D、边缘计算答案：B解析：MapReduce是一种编程模型和处理大量数据的分布式计算框架。132.使用Xmanager远程连接Linux虚拟机前，需要修改VMwareWorkstation的虚拟网络，将VMnet8的子网IP修改为()。A、B、C、D、答案：B解析：文档中明确指出在使用Xmanager远程连接前，要将VMware的虚拟网络VMnet8的子网IP修改为，以确保虚拟机处于同一子网内，便于远程连接和后续的Hadoop集群配置。其他选项的IP地址不符合文档中的设置要求。133.在HDFS读数据机制中，客户端首先向哪个节点请求下载文件的元数据?A、DataNodeB、SecondaryNameNodeC、NamenodeD、所有DataNode同时请求答案：C解析：客户端首先向NameNode请求下载文件的元数据。134.Hive中创建内部表时，若数据文件已存在于指定路径，()。A、会报错B、直接使用该文件数据C、会将数据文件移动到默认路径D、会复制一份数据文件到默认路径答案：B解析：Hive创建内部表时，若指定路径有数据文件，会直接使用该文件数据，而不是报错、移动或复制数据文件到默认路径(除非有特殊配置或操作)。135.以下哪个命令用于统计某个路径下的目录，文件及字节数?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-count统计某个路径下的目录，文件及字节数。136.MapReduce不适合哪种类型的计算?A、并行计算B、实时计算C、离线处理D、流式计算答案：B解析：MapReduce不擅长实时计算，因为它无法在毫秒或秒级内返回结果。137.在Hadoop序列化中，位于org.apache.hadoop.io包中的哪个接口是Hadoop序列化格式的实现?A、Serializable接口B、Writable接口C、omparable接口D、Cloneable接口答案：B解析：在Hadoop中，位于org.apache.hadoop.io包中的Writable接口是Hadoop序列化格式的实现。138.在YARN中，负责给应用分配资源的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、Scheduler答案：D解析：在YARN中，负责给应用分配资源的是Scheduler，它是ResourceManager的核心组件之一，所以答案选D。139.下列关于YUM命令的options选项说法错误的是()。A、-h:显示帮助信息B、-y:对所有的提问都回答“yes”C、-c:指定配置文件D、-d:删除文件答案：D140.Hive将HQL转换为()程序来执行查询分析。A、JavaB、PythonC、MapReduceD、C++答案：C解析：Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行，不是转换为Java、Python或C++程序。141.如何设置Map输出值的类型?A、setMapOutputValueClass()B、setOutputKeyClass()C、setOutputValueClass()D、setValueClass()答案：A解析：setMapOutputValueClass()方法用于设置Map阶段输出键值对中值的类型。142.在HDFS写数据机制中，第三个副本通常放在哪里?A、随机选择一个DataNodeB、与第一个副本位于相同机架，随机节点C、与第一个副本在同一节点上D、位于不同机架，随机节点答案：D解析：第三个副本位于不同机架，随机节点。143.在Hive数据仓库中，有一个外部表和一个内部表关联查询。如果外部表的数据文件在外部被修改，以下关于查询结果的说法正确的是()。A、查询结果始终保持一致，不受外部表数据文件修改影响B、下次查询时，查询结果会自动更新反映外部表数据文件的修改C、查询结果可能会不一致，需要手动刷新元数据或重新加载外部表数据才能保证结果准确D、Hive不支持外部表和内部表的关联查询答案：C解析：外部表数据文件在外部修改后，Hive元数据不会自动感知到变化，查询结果可能会不一致，需要手动采取措施如刷新元数据或重新加载外部表数据;查询结果会受影响，不会始终一致;不会自动更新结果;Hive支持外部表和内部表关联查询。#函数应用场景144.在Hive的分区表中，分区字段的作用是()。A、存储实际数据内容B、提高数据存储安全性C、便于数据查询时快速定位D、控制数据写入权限答案：C解析：分区字段在Hive分区表中的主要作用是便于数据查询时快速定位到特定分区的数据，提高查询效率，它不存储实际数据内容、不提高存储安全性也不控制数据写入权限。145.在CentOS7.8的Linux系统中，ifcfg-ens33配置文件的BOOTPROTO的值设置为dhcp时表示()。A、设置网卡绑定时通过动态主机配置协议的方法获得IP地址B、设置网卡绑定时不使用任何协议C、设置网卡绑定时通过引导协议的方法获得IP地址D、设置网卡绑定时使用静态协议，此时IP地址需要自行设置答案：A146.在Hadoop配置文件中，用于配置HDFS文件系统的NameNode端口的是()。A、core-site.xml中的fs.defaultFSB、hadoop-env.sh中的JAVA_HOMEC、mapred-site.xml中的D、yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.hostname答案：A解析：core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，其中的fs.defaultFS属性用于配置Hadoop的HDFS文件系统的NameNode端口，这是Hadoop集群正常运行的关键配置之一。hadoop-env.sh中的JAVA_HOME主要用于指定JDK的安装目录，为Hadoop运行提供Java环境;mapred-site.xml中的用于指定MapReduce框架的运