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大数据库管理
学校: 无
问题 1: 1. 在Hadoop生态系统中，Kafka主要解决Hadoop 中存在哪些的问题？
选项:
•
A. 延迟高，而且不适合执行迭代计算
•
B. Hadoop生态系统中各个组件和其他产品之间缺乏统一的、高效的数据交换中介
•
C. 不同的MapReduce任务之间存在重复操作，降低了效率
•
D. 抽象层次低，需要手工编写大量代码
答案: Hadoop生态系统中各个组件和其他产品之间缺乏统一的、高效的数据交换中介
问题 2: 2. 关于HDFS Federation 的设计的描述，哪个是错误的？
选项:
•
A. 设计了多个相互独立的名称节点
•
B. HDFS的命名服务能够水平扩展
•
C. HDFS Federation中，所有名称节点会共享底层的数据节点存储资源，数据节点向所有名称节点汇报
•
D. 属于不同命名空间的块可以构成同一个“块池”
答案: 属于不同命名空间的块可以构成同一个“块池”
问题 3: 3. 下列关于Map和Reduce函数的描述，哪个是错误的？
选项:
•
A. Map将小数据集进一步解析成一批对，输入Map函数中进行处理
•
B. Reduce输入的中间结果2,List(v
•
)>中的List(v
•
)表示是一批属于同一个k
•
的value
•
C. Map每一个输入的1,v
•
>会输出一批2,v
•
>，
•
D. Reduce输入的中间结果2,List(v
•
)>中的List(v
•
)表示是一批属于不同k
•
的value
答案: Reduce输入的中间结果2,List(v
问题 4: 4. 下列关于Spark中RDD的说法，描述有误的是？
选项:
•
A. 每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段
•
B. 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合
•
C. RDD提供了一种高度受限的共享内存模型
•
D. RDD是可以直接修改的
答案: RDD是可以直接修改的
问题 5: 5. 下列关于推荐系统的描述，哪一项是错误的？
选项:
•
A. 推荐系统分为基于物品的协同过滤和基于商家的协同过滤
•
B. 推荐系统可以创造全新的商业和经济模式，帮助实现长尾商品的销售
•
C. 推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用
•
D. 推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具
答案: 推荐系统分为基于物品的协同过滤和基于商家的协同过滤
问题 6: 6. 在Spark生态系统组件的应用场景中，下列哪项说法是错误的？
选项:
•
A. Spark Streaming是基于历史数据的数据挖掘
•
B. Spark Core应用在复杂的批量数据处理
•
C. Spark SQL是基于历史数据的交互式查询
•
D. GraphX是图结构数据的处理
答案: Spark Streaming是基于历史数据的数据挖掘
问题 7: 7. 下列关于Spark的描述，错误的是哪一项？
选项:
•
A. 可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中
•
B. 使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算
•
C. 支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，但是不可以通过Spark Shell进行交互式编程
•
D. 提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
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问题 8: 8. 下列哪个不属于YARN体系结构中ResourceManager的功能？
选项:
•
A. 资源分配与调度
•
B. 监控NodeManager
•
C. 处理来自ApplicationMaster的命令
•
D. 处理客户端请求
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问题 9: 9. 下列关于Scala特性的描述，错误的是哪一项？
选项:
•
A. Scala具备强大的并发性，支持函数式编程，可以更好地支持分布式系统
•
B. Scala语法复杂，但是能提供优雅的API
•
C. Scala是Spark的主要编程语言
•
D. Scala兼容Java，运行速度快，且能融合到Hadoop生态圈中
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问题 10: 10. MapReduce1.0的体系结构中，JobTracker的主要任务是什么？
选项:
•
A. 会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务（Task）
•
B. 负责资源监控和作业调度，监控所有TaskTracker与Job的健康状况
•
C. 会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给TaskTracker
•
D. 使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）
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问题 11: 11. 下列哪个不属于YARN体系结构中ApplicationMaster的功能？
选项:
•
A. 任务调度、监控与容错
•
B. 处理来自ResourceManger的命令
•
C. 将申请的资源分配给内部任务
•
D. 为应用程序申请资源
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问题 12: 12. 下列传统并行计算框架，说法错误的是哪一项？
选项:
•
A. 编程难度高
•
B. 实时、细粒度计算、计算密集型
•
C. 共享式(共享内存/共享存储)，容错性好
•
D. 刀片服务器、高速网、SAN，价格贵，扩展性差
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问题 13: 13. 关于Spark运行架构，下列说法错误的是？
选项:
•
A. 一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作
•
B. Application是用户编写的Spark应用程序
•
C. DAG反映RDD之间的依赖关系
•
D. RDD是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task
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问题 14: 14. 下列说法哪项有误？
选项:
•
A. 相对于Spark来说，使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源
•
B. Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据
•
C. Hadoop的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念
•
D. Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案
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问题 15: 15. 下列关于推荐系统的描述，有误的是？
选项:
•
A. 混合推荐：结合多种推荐算法来提升推荐效果
•
B. 协同过滤推荐：应用最早和最为成功的推荐方法之一
•
C. 基于统计的推荐：通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容
•
D. 专家推荐：人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐，需要较多的人力成本性
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问题 16: 16. MapReduce计算模型主要用于实时、计算密集型应用。
选项:
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问题 17: 17. 在Hadoop生态系统中，Pig主要解决Hadoop 中存在的延迟高、不适合执行迭代计算的问题。
选项:
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问题 18: 18. Spark运行架构中，每个Application都有自己专属的Executor进程，该进程在Application运行期间一直驻留。
选项:
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问题 19: 19. 推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用，是自动联系用户和爱好的一种工具。
选项:
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问题 20: 20. MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数。
选项:
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问题 21: 21. MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势？
选项:
•
A. 非共享式，容错性好
•
B. 批处理、非实时、数据密集型
•
C. 使用普通PC机，便宜，扩展性好
•
D. 编程简单，只要告诉MapReduce做什么即可
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问题 22: 22. MapReduce体系结构主要由以下那几个部分构成？
选项:
•
A. JobTracker
•
B. Client
•
C. Task
•
D. TaskTracker
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问题 23: 23. MapReduce的具体应用包括哪些？
选项:
•
A. 分组与聚合运算
•
B. 关系代数运算（选择、投影、并、交、差、连接）
•
C. 矩阵-向量乘法
•
D. 矩阵乘法
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问题 24: 24. 下面哪个属于不断完善的Hadoop生态系统中的组件？
选项:
•
A. Kafka
•
B. DN8
•
C. Tez
•
D. Pig
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问题 25: 25. Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于？
选项:
•
A. 高效的容错性
•
B. 存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化
•
C. 采用数据复制实现容错
•
D. 中间结果持久化到内存，避免了不必要的读写磁盘开销
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问题 26: 26. 下列哪些属于大数据应用？
选项:
•
A. 物流：基于大数据和物联网技术的智能物流
•
B. 推荐系统：为用户推荐相关商品
•
C. 智能交通：利用交通大数据，实现交通实时监控
•
D. 汽车：无人驾驶汽车，实时采集车辆各种行驶数据和周围环境
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问题 27: 27. 在实际大数据处理应用中，当采用多种计算架构来满足不同应用场景需求时，会带来哪些问题？
选项:
•
A. 不同的软件需要不同的开发和维护团队
•
B. 不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享，通常需要进行数据格式的转换
•
C. 需要较高的使用成本
•
D. 比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配
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问题 28: 28. 下列选项中，哪些属于Hadoop1.0的核心组件的不足之处？
选项:
•
A. 难以看到程序整体逻辑
•
B. 资源浪费（Map和Reduce分两阶段执行）
•
C. 实时性差（适合批处理，不支持实时交互式）
•
D. 执行迭代操作效率低
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问题 29: 29. 下列关于MapReduce的体系结构的描述，说法正确的有？
选项:
•
A. TaskTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况
•
B. JobTracker负责资源监控和作业调度
•
C. 用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
•
D. TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）
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问题 30: 30. 在实际应用中，大数据处理主要包括以下哪三个类型？
选项:
•
A. 基于历史数据的交互式查询：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
•
B. 复杂的批量数据处理：通常时间跨度在数十分钟到数小时之间
•
C. 基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
•
D. 基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
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发表于 2025-3-20 16:53:15
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