2025年大数据分析师技能测试卷：Hadoop生态系统与大数据处理试题VIP

2025年大数据分析师技能测试卷：Hadoop生态系统与大数据处理试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Hadoop生态系统概述要求：请根据所学知识，对Hadoop生态系统中的核心组件进行描述，并说明其作用。1.请简述Hadoop生态系统中HDFS的作用。2.请简述MapReduce的作用。3.请简述YARN的作用。4.请简述Hive的作用。5.请简述HBase的作用。6.请简述Spark的作用。7.请简述Flume的作用。8.请简述Kafka的作用。9.请简述Hue的作用。10.请简述Oozie的作用。二、Hadoop分布式文件系统（HDFS）要求：请根据所学知识，对Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行描述，并说明其特点。1.请简述HDFS的架构。2.请简述HDFS的命名空间。3.请简述HDFS的命名节点（NameNode）和数据节点（DataNode）的作用。4.请简述HDFS的副本机制。5.请简述HDFS的文件写入过程。6.请简述HDFS的文件读取过程。7.请简述HDFS的文件删除过程。8.请简述HDFS的文件权限控制。9.请简述HDFS的文件压缩方式。10.请简述HDFS的文件备份与恢复机制。三、MapReduce编程模型要求：请根据所学知识，对MapReduce编程模型进行描述，并说明其特点。1.请简述MapReduce编程模型的基本原理。2.请简述MapReduce编程模型的输入输出格式。3.请简述MapReduce编程模型的Map函数和Reduce函数。4.请简述MapReduce编程模型的Shuffle过程。5.请简述MapReduce编程模型的Combiner函数。6.请简述MapReduce编程模型的容错机制。7.请简述MapReduce编程模型的并行计算机制。8.请简述MapReduce编程模型的资源管理。9.请简述MapReduce编程模型的性能优化。10.请简述MapReduce编程模型的应用场景。四、HiveSQL查询要求：请根据所学知识，完成以下HiveSQL查询语句。1.请编写一个查询，列出所有部门ID为10的员工的姓名和邮箱。2.请编写一个查询，计算每个部门的总收入。3.请编写一个查询，找出销售额超过1000的所有订单。4.请编写一个查询，获取所有订单的订单ID、客户ID、订单日期以及对应的订单总额。5.请编写一个查询，找出哪些客户购买了所有商品类别。6.请编写一个查询，计算每个客户的平均订单金额。7.请编写一个查询，找出在过去三个月中，每个部门的销售总额。8.请编写一个查询，获取所有订单的订单ID和订单日期，按照订单日期降序排序。9.请编写一个查询，列出所有订单的订单ID、订单日期以及对应的客户名称。10.请编写一个查询，找出销售额最低的前五个订单。五、HBase表设计与操作要求：请根据所学知识，完成以下HBase表的设计与操作。1.设计一个HBase表，包含字段：rowkey（主键，字符串类型）、name（姓名，字符串类型）、age（年龄，整型）、salary（薪水，浮点型）。2.请编写代码，创建上述设计的HBase表。3.请编写代码，向上述HBase表中插入一行数据：rowkey为"001"，name为"张三"，age为25，salary为5000.0。4.请编写代码，查询HBase表中name为"张三"的所有数据。5.请编写代码，更新HBase表中rowkey为"001"的员工的salary为5500.0。6.请编写代码，删除HBase表中rowkey为"001"的记录。7.请编写代码，查询HBase表中age大于20的所有数据。8.请编写代码，获取HBase表中rowkey为"001"的age字段值。9.请编写代码，查询HBase表中包含name字段值的所有记录。10.请编写代码，统计HBase表中age字段的平均值。六、Spark编程要求：请根据所学知识，完成以下Spark编程任务。1.使用Spark编写一个程序，读取文本文件中的数据，对每行数据按照空格进行分割，并输出每行分割后的数据。2.使用Spark编写一个程序，统计文本文件中每个单词的出现次数。3.使用Spark编写一个程序，计算文本文件中每个单词的词频，并按照词频降序输出前10个单词。4.使用Spark编写一个程序，将一个数字列表转换为二进制字符串，并输出转换后的结果。5.使用Spark编写一个程序，计算一个数字列表的平方和。6.使用Spark编写一个程序，实现两个数字列表的笛卡尔积操作。7.使用Spark编写一个程序，对数字列表进行排序。8.使用Spark编写一个程序，计算数字列表的平均值。9.使用Spark编写一个程序，将数字列表中的奇数和偶数分开并输出。10.使用Spark编写一个程序，对文本文件中的数据进行分词操作，并输出分词后的结果。本次试卷答案如下：一、Hadoop生态系统概述1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生态系统中的核心组件，负责存储和管理大数据集。2.MapReduce是Hadoop生态系统中的核心组件，用于处理大规模数据集。3.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器，负责分配和管理集群资源。4.Hive是一个数据仓库工具，用于数据查询和分析。5.HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储非结构化和半结构化数据。6.Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种编程语言。7.Flume是一个分布式、可靠、可扩展的日志收集系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。8.Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。9.Hue是一个基于Web的用户界面，用于简化Hadoop生态系统的操作。10.Oozie是一个工作协调器，用于调度和管理Hadoop作业。二、Hadoop分布式文件系统（HDFS）1.HDFS是一个高吞吐量的分布式文件系统，适合存储大文件，如大数据集。2.HDFS的命名空间是HDFS文件系统的树状结构，用于组织文件和目录。3.命名节点（NameNode）负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统的元数据；数据节点（DataNode）负责存储实际的数据块。4.HDFS采用副本机制，将数据块复制到多个节点，提高数据的可靠性和容错性。5.文件写入过程包括写入数据块、复制数据块到多个节点、更新元数据等步骤。6.文件读取过程包括查找数据块位置、读取数据块、返回数据给客户端等步骤。7.文件删除过程包括标记文件为删除状态、回收文件所占用的空间等步骤。8.HDFS支持文件权限控制，包括读取、写入和执行权限。9.HDFS支持多种文件压缩方式，如gzip、bzip2等。10.HDFS支持文件备份与恢复机制，如HDFS快照。三、MapReduce编程模型1.MapReduce编程模型是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。2.MapReduce编程模型的输入输出格式包括键值对（key-value）。3.Map函数负责将输入数据映射成键值对输出；Reduce函数负责对相同键的值进行聚合操作。4.Shuffle过程负责将Map函数输出的键值对按照键进行排序和分组。5.Combiner函数是对Reduce函数的一种优化，可以在Map端进行局部聚合。6.MapReduce编程模型具有容错机制，如任务重试、数据块复制等。7.MapReduce编程模型支持并行计算，通过分布式计算框架实现。8.MapReduce编程模型具有资源管理功能，如任务调度、资源分配等。9.MapReduce编程模型可以通过多种方式进行性能优化，如数据本地化、并行度调整等。10.MapReduce编程模型适用于大规模数据集的处理，如日志分析、搜索引擎索引等。四、HiveSQL查询1.SELECTname,emailFROMemployeesWHEREdepartment_id=10;2.SELECTdepartment_id,SUM(income)AStotal_incomeFROMemployeesGROUPBYdepartment_id;3.SELECT*FROMordersWHEREsales>1000;4.SELECTorder_id,customer_id,order_date,total_amountFROMorders;5.SELECTc.customer_idFROMcustomerscWHERENOTEXISTS(SELECT*FROMordersoWHEREo.customer_id=c.customer_idANDduct_categoryNOTIN(SELECTDISTINCTproduct_categoryFROMproducts));6.SELECTcustomer_id,AVG(total_amount)ASaverage_amountFROMordersGROUPBYcustomer_id;7.SELECTdepartment_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersWHEREorder_date>=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL3MONTH)GROUPBYdepartment_id;8.SELECTorder_id,order_dateFROMordersORDERBYorder_dateDESC;9.SELECTorder_id,order_date,customer_nameFROMordersoJOINcustomerscONo.customer_id=c.customer_id;10.SELECTo.order_id,o.order_dateFROMordersoJOIN(SELECTcustomer_idFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGCOUNT(DISTINCTproduct_category)=(SELECTCOUNT(*)FROMproducts))cONo.customer_id=c.customer_id;五、HBase表设计与操作1.CREATETABLEemployee_table(rowkeySTRING,nameSTRING,ageINT,salaryFLOAT,PRIMARYKEY(rowkey));2.CREATETABLEemployee_table(rowkeySTRING,nameSTRING,ageINT,salaryFLOAT,PRIMARYKEY(rowkey));3.INSERTINTOemployee_table(rowkey,name,age,salary)VALUES('001','张三',25,5000.0);4.SELECT*FROMemployee_tableWHEREname='张三';5.UPDATEemployee_tableSETsalary=5500.0WHERErowkey='001';6.DELETEFROMemployee_tableWHERErowkey='001';7.SELECT*FROMemployee_tableWHEREage>20;8.SELECTageFROMemployee_tableWHERErowkey='001';9.SELECT*FROMemployee_tableWHEREnameLIKE'%张%';10.SELECTAVG(salary)FROMemployee_table;六、Spark编程1.vallines=sc.textFile("input.txt").map(_.split(""))2.valwordCounts=lines.flatMap(_.toList).map((word:String)=>(word,1)).reduceByKey(_+_)3.valtop10Words=wordCounts.map{case(word,count)=>(count,word)}.sortByKey(false).take(10)4.valbinaryStrings=list.map(_.toBinaryString)5.valsquareSum=list.map(x=>x*x).reduce(_+_)6.valcartesianProduct=list1.cartesian(l