2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Hadoop分布式存儲與計算試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Hadoop分布式存儲與計算試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Hadoop基礎(chǔ)知識要求：測試學(xué)生對Hadoop基礎(chǔ)知識的掌握程度。1.下列哪個不是Hadoop的核心組件？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase2.HDFS的英文全稱是什么？（）A.High-PerformanceDistributedFileSystemB.HadoopDistributedFileSystemC.HighAvailabilityDistributedFileSystemD.High-ThroughputDistributedFileSystem3.Hadoop的體系結(jié)構(gòu)采用哪種編程模型？（）A.Master-SlaveB.Client-ServerC.P2PD.Noneoftheabove4.Hadoop集群中的Master節(jié)點指的是什么？（）A.NameNodeB.ResourceManagerC.DataNodeD.NodeManager5.下列哪個不是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS的特點？（）A.高可靠性B.高吞吐量C.跨平臺D.容錯性差6.HDFS中的數(shù)據(jù)塊默認(rèn)大小是多少？（）A.64MBB.128MBC.256MBD.512MB7.下列哪個不是Hadoop的分布式存儲系統(tǒng)HDFS的局限性？（）A.不支持小文件B.不支持隨機(jī)讀寫C.高效的文件備份D.不支持文件修改8.Hadoop的分布式存儲系統(tǒng)HDFS使用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略？（）A.3副本B.2副本C.4副本D.1副本9.下列哪個不是Hadoop的分布式計算框架MapReduce的特點？（）A.高效的數(shù)據(jù)處理B.容錯性強(qiáng)C.支持多種編程語言D.需要大量的內(nèi)存資源10.Hadoop的分布式計算框架MapReduce的執(zhí)行過程分為幾個階段？（）A.2個階段B.3個階段C.4個階段D.5個階段二、Hadoop分布式存儲系統(tǒng)HDFS要求：測試學(xué)生對Hadoop分布式存儲系統(tǒng)HDFS的理解和應(yīng)用能力。1.HDFS中的數(shù)據(jù)塊（Block）默認(rèn)大小是多少？（）A.64MBB.128MBC.256MBD.512MB2.HDFS中的數(shù)據(jù)塊復(fù)制策略是？（）A.1副本B.2副本C.3副本D.4副本3.HDFS中的數(shù)據(jù)副本放置策略是？（）A.隨機(jī)放置B.近鄰放置C.策略放置D.無副本4.下列哪個不是HDFS的優(yōu)缺點？（）A.高可靠性B.高吞吐量C.支持隨機(jī)讀寫D.跨平臺5.HDFS中的數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）負(fù)責(zé)什么工作？（）A.存儲數(shù)據(jù)塊B.管理數(shù)據(jù)塊的副本C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的讀寫操作D.以上都是6.HDFS中的數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）如何向NameNode匯報自己的狀態(tài)？（）A.定時匯報B.隨機(jī)匯報C.按需匯報D.以上都不是7.HDFS中的數(shù)據(jù)塊復(fù)制過程中，如果副本損壞，如何處理？（）A.重新復(fù)制B.刪除損壞的副本C.無需處理D.以上都不是8.HDFS中的數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）如何處理客戶端的讀寫請求？（）A.直接處理B.轉(zhuǎn)發(fā)請求到NameNodeC.轉(zhuǎn)發(fā)請求到SecondaryNameNodeD.以上都不是9.HDFS中的數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）如何處理數(shù)據(jù)塊的損壞？（）A.重新復(fù)制B.刪除損壞的數(shù)據(jù)塊C.無需處理D.以上都不是10.HDFS中的數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）如何處理客戶端的刪除請求？（）A.直接刪除B.轉(zhuǎn)發(fā)請求到NameNodeC.轉(zhuǎn)發(fā)請求到SecondaryNameNodeD.以上都不是三、Hadoop分布式計算框架MapReduce要求：測試學(xué)生對Hadoop分布式計算框架MapReduce的理解和應(yīng)用能力。1.MapReduce的執(zhí)行過程分為幾個階段？（）A.2個階段B.3個階段C.4個階段D.5個階段2.MapReduce中的Map階段和Reduce階段分別負(fù)責(zé)什么工作？（）A.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)聚合B.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)聚合，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲D.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理3.MapReduce中的MapReduce框架如何處理大量數(shù)據(jù)？（）A.使用多線程B.使用多進(jìn)程C.使用多線程和多進(jìn)程D.以上都不是4.下列哪個不是MapReduce的優(yōu)點？（）A.高效的數(shù)據(jù)處理B.容錯性強(qiáng)C.支持多種編程語言D.需要大量的內(nèi)存資源5.MapReduce中的Map任務(wù)和Reduce任務(wù)是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的？（）A.Map任務(wù)和Reduce任務(wù)獨立處理數(shù)據(jù)B.Map任務(wù)處理數(shù)據(jù)，Reduce任務(wù)聚合結(jié)果C.Map任務(wù)聚合結(jié)果，Reduce任務(wù)處理數(shù)據(jù)D.以上都不是6.MapReduce中的Map任務(wù)和Reduce任務(wù)是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)的？（）A.根據(jù)鍵值對進(jìn)行分區(qū)B.根據(jù)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行分區(qū)C.根據(jù)文件進(jìn)行分區(qū)D.以上都不是7.MapReduce中的Shuffle階段的作用是什么？（）A.聚合Map任務(wù)的結(jié)果B.復(fù)制Reduce任務(wù)的結(jié)果C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序D.以上都不是8.MapReduce中的Combiner函數(shù)的作用是什么？（）A.聚合Map任務(wù)的結(jié)果B.復(fù)制Reduce任務(wù)的結(jié)果C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序D.以上都不是9.MapReduce中的MapReduce框架如何處理數(shù)據(jù)傾斜？（）A.使用更多的Map任務(wù)B.使用更多的Reduce任務(wù)C.使用更多的內(nèi)存資源D.以上都不是10.MapReduce中的MapReduce框架如何處理大數(shù)據(jù)集？（）A.使用多線程B.使用多進(jìn)程C.使用多線程和多進(jìn)程D.以上都不是四、Hadoop資源管理器YARN要求：測試學(xué)生對Hadoop資源管理器YARN的理解和應(yīng)用能力。1.YARN的全稱是什么？（）A.YetAnotherResourceNegotiatorB.YetAnotherResourceManagerC.YetAnotherResourceNavigatorD.YetAnotherResourceOrganizer2.YARN中的Master節(jié)點指的是什么？（）A.ResourceManagerB.NodeManagerC.DataNodeD.SecondaryNameNode3.ResourceManager在YARN中的主要作用是什么？（）A.管理HDFS文件系統(tǒng)B.管理YARN應(yīng)用程序的生命周期C.管理MapReduce作業(yè)D.管理HDFS數(shù)據(jù)塊的副本4.NodeManager在YARN中的主要作用是什么？（）A.管理YARN應(yīng)用程序的資源B.管理HDFS數(shù)據(jù)塊的副本C.管理YARN集群的集群管理D.管理HDFS文件系統(tǒng)5.YARN中的ApplicationMaster（AM）負(fù)責(zé)什么工作？（）A.管理YARN應(yīng)用程序的資源B.管理HDFS數(shù)據(jù)塊的副本C.管理YARN集群的集群管理D.管理HDFS文件系統(tǒng)6.YARN中的資源類型主要包括哪些？（）A.CPU資源B.內(nèi)存資源C.磁盤資源D.以上都是五、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件要求：測試學(xué)生對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件的了解和應(yīng)用能力。1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Hive主要用于什么？（）A.實時數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉庫解決方案C.分布式文件存儲D.分布式計算2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Pig主要用于什么？（）A.實時數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉庫解決方案C.分布式文件存儲D.分布式計算3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Spark主要用于什么？（）A.實時數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉庫解決方案C.分布式文件存儲D.分布式計算4.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，HBase主要用于什么？（）A.實時數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉庫解決方案C.分布式文件存儲D.分布式計算5.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，Zookeeper主要用于什么？（）A.實時數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉庫解決方案C.分布式文件存儲D.分布式計算6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，F(xiàn)lume主要用于什么？（）A.實時數(shù)據(jù)流處理B.數(shù)據(jù)倉庫解決方案C.分布式文件存儲D.分布式計算六、Hadoop集群部署與配置要求：測試學(xué)生對Hadoop集群部署與配置的理解和應(yīng)用能力。1.Hadoop集群的部署模式主要包括哪些？（）A.單機(jī)模式B.分布式模式C.高可用模式D.以上都是2.Hadoop集群中的NameNode和SecondaryNameNode分別負(fù)責(zé)什么工作？（）A.NameNode負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù)塊的元數(shù)據(jù)，SecondaryNameNode負(fù)責(zé)備份NameNode的元數(shù)據(jù)B.NameNode負(fù)責(zé)備份數(shù)據(jù)塊的元數(shù)據(jù)，SecondaryNameNode負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù)塊的元數(shù)據(jù)C.NameNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的讀寫操作，SecondaryNameNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的副本D.NameNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的副本，SecondaryNameNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的讀寫操作3.Hadoop集群中的DataNode負(fù)責(zé)什么工作？（）A.存儲數(shù)據(jù)塊的副本B.管理HDFS文件系統(tǒng)C.管理YARN應(yīng)用程序的資源D.管理Zookeeper集群4.Hadoop集群中的NodeManager負(fù)責(zé)什么工作？（）A.管理YARN應(yīng)用程序的資源B.管理HDFS數(shù)據(jù)塊的副本C.管理Zookeeper集群D.管理HDFS文件系統(tǒng)5.在Hadoop集群中，如何配置HDFS的副本策略？（）A.通過hdfs-site.xml文件配置B.通過core-site.xml文件配置C.通過mapred-site.xml文件配置D.通過yarn-site.xml文件配置6.在Hadoop集群中，如何配置YARN的資源分配？（）A.通過hdfs-site.xml文件配置B.通過core-site.xml文件配置C.通過mapred-site.xml文件配置D.通過yarn-site.xml文件配置本次試卷答案如下：一、Hadoop基礎(chǔ)知識1.D解析：HDFS、MapReduce和YARN是Hadoop的核心組件，而HBase是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分，因此不是核心組件。2.B解析：HadoopDistributedFileSystem是HDFS的英文全稱。3.A解析：Hadoop采用Master-Slave編程模型，其中Master節(jié)點負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和管理集群資源，Slave節(jié)點負(fù)責(zé)執(zhí)行具體任務(wù)。4.A解析：NameNode是Hadoop集群中的Master節(jié)點，負(fù)責(zé)管理HDFS文件系統(tǒng)的命名空間和客戶端對文件的訪問。5.D解析：HDFS不支持隨機(jī)讀寫，它是一種設(shè)計用于高吞吐量和大數(shù)據(jù)量的分布式文件系統(tǒng)。6.A解析：HDFS中的數(shù)據(jù)塊默認(rèn)大小是64MB。7.C解析：HDFS支持高效的文件備份，這是其優(yōu)點之一。8.A解析：HDFS使用3副本的數(shù)據(jù)復(fù)制策略，以提高數(shù)據(jù)可靠性和容錯性。9.D解析：MapReduce不需要大量的內(nèi)存資源，它是一種內(nèi)存使用效率較高的分布式計算框架。10.B解析：MapReduce的執(zhí)行過程分為Map階段、Shuffle階段和Reduce階段，共計3個階段。二、Hadoop分布式存儲系統(tǒng)HDFS1.A解析：HDFS中的數(shù)據(jù)塊默認(rèn)大小是64MB。2.C解析：HDFS使用3副本的數(shù)據(jù)復(fù)制策略。3.B解析：HDFS中的數(shù)據(jù)副本放置策略是近鄰放置，即將副本放置在數(shù)據(jù)源附近。4.C解析：HDFS支持跨平臺，這是其優(yōu)點之一。5.D解析：數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù)塊的副本、管理數(shù)據(jù)塊的副本以及負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊的讀寫操作。6.A解析：數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）定時向NameNode匯報自己的狀態(tài)。7.A解析：如果副本損壞，HDFS會重新復(fù)制一個副本來替換損壞的副本。8.A解析：數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）直接處理客戶端的讀寫請求。9.A解析：數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）在數(shù)據(jù)塊損壞時會重新復(fù)制一個副本來替換損壞的數(shù)據(jù)塊。10.A解析：數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）直接處理客戶端的刪除請求。三、Hadoop分布式計算框架MapReduce1.B解析：MapReduce的執(zhí)行過程分為Map階段、Shuffle階段和Reduce階段，共計3個階段。2.A解析：Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)聚合。3.D解析：MapReduce框架使用多線程和多進(jìn)程來處理大量數(shù)據(jù)。4.C解析：MapReduce不需要大量的內(nèi)存資源，它是一種內(nèi)存使用效率較高的分布式計算框架。5.B解析：Map任務(wù)處理數(shù)據(jù)，Reduce任務(wù)聚合結(jié)果。6.A解析：Map任務(wù)和Reduce任務(wù)根據(jù)鍵值對進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)。7.C解析：Shuffle階段的作用是對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。8.A解析：Combiner函數(shù)的作用是聚合Map任務(wù)的結(jié)果。9.D解析：MapReduce框架通過增加Reduce任務(wù)的數(shù)量來處理數(shù)據(jù)傾斜。10.D解析：MapReduce框架通過增