PAGEPAGE1《Hadoop大數據框架》期末考試復習題庫（含答案）一、單選題1.在Hadoop配置文件中，用于配置HDFS文件系統的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屬性用于配置Hadoop的HDFS文件系統的NameNode端口，這是Hadoop集群正常運行的關鍵配置之一。hadoop-env.sh中的JAVA_HOME主要用于指定JDK的安裝目錄，為Hadoop運行提供Java環境;mapred-site.xml中的用于指定MapReduce框架的運行模式;yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.hostname用于指定YARN資源管理器的主機名，它們的功能均與配置NameNode端口不同。2.設置虛擬機固定IP時，需要將網絡配置文件ifcfg-ens33中的BOOTPROTO的值修改為()。A、dhcpB、noneC、bootpD、static答案：D解析：當要為虛擬機設置固定IP時，應將BOOTPROTO的值修改為static，這樣才能手動配置IP地址、子網掩碼等網絡信息。而dhcp是通過動態主機配置協議獲取地址，none表示不使用任何協議，bootp是使用引導程序協議獲取地址，均不符合固定IP設置的要求。3.MapReduce是一種什么類型的計算框架?A、集中式計算B、分布式計算C、云計算D、邊緣計算答案：B解析：MapReduce是一種編程模型和處理大量數據的分布式計算框架。4.在Driver類中，哪個方法用于設置Mapper類?A、setMapperClass()B、setReducerClass()C、setPartitionerClass()D、setCombinerClass()答案：A解析：setMapperClass()方法用于指定Map階段使用的Mapper類。5.以下哪個命令用于統計某個路徑下的目錄，文件及字節數?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-count統計某個路徑下的目錄，文件及字節數。6.Hive的數據模型中不包括以下哪種()。A、數據庫B、視圖C、隊列D、表答案：C解析：Hive的數據模型主要包括數據庫、表(內部表、外部表、帶分區的表、桶表)和視圖，不包括隊列。7.Hive中，要將查詢結果插入到一個新表中，新表()。A、必須已存在B、可以不存在，會自動創建C、不能與原表結構相同D、必須與原表在同一數據庫中答案：B解析：在Hive中使用INSERTINTO或INSERTOVERWRITE將查詢結果插入新表時，新表可以不存在，Hive會根據查詢結果的結構自動創建新表;新表可以與原表結構相同，也不一定必須與原表在同一數據庫中。8.Hive中，下列哪種數據類型不能用于創建表的列()。A、INTB、STRINGC、ARRAYD、OBJECT答案：D解析：Hive支持INT、STRING、ARRAY等數據類型用于創建表的列，但OBJECT不是Hive中用于表列定義的常見數據類型。9.在Hive數據倉庫中，有一個外部表和一個內部表關聯查詢。如果外部表的數據文件在外部被修改，以下關于查詢結果的說法正確的是()。A、查詢結果始終保持一致，不受外部表數據文件修改影響B、下次查詢時，查詢結果會自動更新反映外部表數據文件的修改C、查詢結果可能會不一致，需要手動刷新元數據或重新加載外部表數據才能保證結果準確D、Hive不支持外部表和內部表的關聯查詢答案：C解析：外部表數據文件在外部修改后，Hive元數據不會自動感知到變化，查詢結果可能會不一致，需要手動采取措施如刷新元數據或重新加載外部表數據;查詢結果會受影響，不會始終一致;不會自動更新結果;Hive支持外部表和內部表關聯查詢。#函數應用場景10.在Hive數據倉庫中，以下哪種數據備份與恢復策略不太合理()。A、定期對Hive表數據進行全量備份到HDFS的其他目錄B、只備份元數據，不備份數據文件，認為數據文件可以隨時重新生成C、采用增量備份方式，只備份新增或修改的數據D、制定備份計劃，定期進行備份測試，確?；謴筒僮鞯挠行源鸢福築解析：只備份元數據而不備份數據文件是不合理的，一旦數據文件丟失或損壞，可能無法重新生成或恢復成本極高;全量備份、增量備份以及制定備份計劃并測試都是合理的數據備份與恢復策略。#數據倉庫性能監控11.在CentOS7.8的Linux系統中，使用()命令可以查看某個虛擬機的IP地址。A、servicenetworkrestartB、ipaddrC、servicenetworkstartD、Ip答案：B12.MapReduce程序最后輸出的結果通常都是按鍵值對進行排序的，那么排序工作發生在（）階段。A、MapB、ShuffleC、ReduceD、Combiner答案：B13.如何設置作業使用的Java類?A、setJarByClass()B、setMapperClass()C、setReducerClass()D、setJobName()答案：A解析：setJarByClass()方法用于指定作業使用的Java類，這通常是包含Driver類的類。14.在一個多用戶使用Hive的Hadoop集群環境中，為了保證每個用戶任務的公平執行，以下哪種資源分配策略較好()。A、為每個用戶固定分配相同數量的CPU和內存資源，不考慮任務需求B、根據用戶的優先級，為高優先級用戶分配更多資源，低優先級用戶分配較少資源C、采用動態資源分配策略，根據任務的實際需求動態分配CPU和內存資源D、隨機分配資源，讓用戶任務競爭資源答案：C解析：動態資源分配策略可以根據任務實際需求動態調整資源分配，既能保證公平性，又能提高資源利用率;固定分配相同資源不靈活，可能導致資源浪費或任務饑餓;僅根據優先級分配可能忽視任務實際需求;隨機分配不利于任務公平執行和資源有效利用。#數據質量保障15.使用MapReduce查詢某個部門中薪資最高的員工姓名，如果輸出結果的格式為“薪資員工姓名”，例如“8000Alice”(假設薪資均為整數)，那么輸出鍵值對格式應該為()。A、job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);B、job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.Class);C、job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);D、job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(FloatWritable.class);答案：A16.某電信公司使用Hive存儲用戶通話記錄數據，數據包含通話時間、通話時長、主叫號碼、被叫號碼等字段。如果要統計每個用戶每月的通話總時長，應該按照以下哪種方式建表更合適()。A、創建一個普通表，將所有數據存儲在一起，在查詢時通過函數計算每月通話時長B、創建一個分區表，以用戶號碼為分區字段，在查詢時統計每個分區內的數據C、創建一個分區表，以通話時間的年份和月份為分區字段，在查詢時統計每個分區內的數據D、創建一個桶表，根據用戶號碼進行分桶，在查詢時統計每個桶內的數據答案：C解析：按通話時間的年份和月份為分區字段創建分區表，能方便地在查詢時直接定位到特定月份的數據，快速統計每個用戶每月的通話總時長;普通表查詢時計算效率低;僅以用戶號碼分區不利于按月份統計;桶表主要用于提高特定類型查詢效率，在此場景不如分區表合適。#優化策略選擇17.在Hive中，執行查詢時出現“SemanticException”異常，可能的原因是()。A、網絡連接問題B、Hive服務未啟動C、SQL語法錯誤或語義邏輯錯誤D、數據文件損壞答案：C解析：“SemanticException”通常表示SQL語法錯誤或語義邏輯錯誤，如使用了錯誤的關鍵字、表名不存在、查詢條件不合理等;網絡連接問題可能導致連接相關異常，Hive服務未啟動會有啟動相關錯誤提示，數據文件損壞可能導致數據讀取錯誤等其他類型異常。18.關于YARN，下列說法正確的是（）。A、YARN是Hadoop的資源管理器B、YARN是Hadoop的數據處理層C、YARN是開源數據倉庫系統，用于查詢和分析存儲在Hadoop中的大型數據集D、以上選項都不對答案：A19.在Hadoop中，使用()命令格式化NameNode。A、hdfsnamenode–formatB、start-format.shC、start-mapred.shD、hadoopjob-historyoutdir答案：A20.在MapReduce程序中，Mapper類中的方法有()。A、startup()、map()、end()B、startup()、run()、end()C、setup()、end()、map()D、setup()、map()、cleanup()答案：D21.MapReduce中的Driver類通常包含哪個方法?A、map()B、reduce()C、main()D、partition()答案：C解析：Driver類通常包含main()方法，這是MapReduce程序的入口點，用于初始化設置并提交作業。22.假設你是一家電商公司的數據分析師，公司想要了解用戶在不同時間段(上午、下午、晚上)的購買偏好，以便進行精準營銷。你決定使用Hive數據倉庫來處理數據，你首先會進行以下哪項操作?A、在Hive中創建一個分區表，以時間(上午、下午、晚上)作為分區字段，用于存儲用戶購買數據B、直接使用Hive的內置函數對原始數據進行分析，無需創建特殊表結構C、將所有用戶購買數據加載到一個普通的Hive表中，然后在查詢時通過篩選條件來區分不同時間段的數據D、先將數據導出到本地數據庫，再使用本地數據庫的功能進行時間維度的分析答案：A解析：創建分區表可以根據分區字段(如時間)將數據進行分類存儲，在查詢時能夠快速定位到特定時間段的數據，提高查詢效率，更適合用于分析不同時間段的購買偏好;直接使用內置函數在原始數據上分析效率較低且不便于管理不同時間段數據;將所有數據放在普通表中通過篩選條件查詢效率不如分區表;將數據導出到本地數據庫再分析增加了操作復雜性且失去了Hive處理大數據集的優勢。#對比分析型23.某互聯網公司有海量的用戶行為日志數據存儲在Hadoop文件系統中，每天的數據量達到數TB級別。現在需要對這些數據進行分析，統計每個用戶每天的操作次數，并按照操作次數進行排序，找出操作最頻繁的前100名用戶。以下哪種Hive操作方案最適合?A、每天將新的用戶行為日志數據加載到一個普通的Hive表中，然后在查詢時使用復雜的嵌套子查詢來計算每個用戶每天的操作次數并排序B、創建一個外部表指向用戶行為日志數據，使用分區表按日期進行分區，然后編寫HiveQL查詢，先按用戶和日期分組計算操作次數，再排序取前100名C、將所有用戶行為日志數據一次性加載到一個內部表中，然后使用Hive的窗口函數計算每個用戶每天的操作次數，最后排序取前100名D、先使用其他工具對數據進行預處理，將每天每個用戶的操作次數計算好并存儲為新文件，再將這些文件加載到Hive表中進行排序查詢答案：B解析：創建外部表并按日期分區，可以方便管理和快速定位每天的數據，先分組計算操作次數再排序取前100名是合理的分析流程;每天加載到普通表并使用復雜嵌套子查詢效率低且不便于管理大量數據;一次性加載所有數據到內部表對于海量數據可能存在性能問題且窗口函數對于這種大規模計算也可能效率不高;使用其他工具預處理增加了系統復雜性且失去了Hive直接處理大數據集的優勢。#代碼理解型(分析代碼片段功能)24.在Hive數據倉庫中，元數據存儲系統不可以使用()。A、MySQLB、DerbyC、OracleD、HDFS答案：D解析：Hive通常將元數據存儲在MySQL、Derby等數據庫中，HDFS是用于存儲數據文件的，不是元數據存儲系統，Oracle雖然也可以作為數據庫存儲元數據，但在常見的Hive配置中使用相對較少。25.HDFS中的文件在物理上是分塊存儲的，塊的大小可以通過哪個配置參數來規定?A、dfs.blocksizeB、dfs.filesizeC、dfs.chunksizeD、fs.metadatasize答案：A解析：PPT中提到塊的大小可以通過配置參數來規定，參數位于hdfs-default.xml中:dfs.blocksize。26.在Hive中使用LOADDATA語句加載數據時，以下哪種情況可能導致加載性能較低()。A、加載的數據文件在本地文件系統，且與Hive服務在同一節點B、加載的數據文件已經在HDFS上，且與目標表在同一目錄結構下C、加載的數據文件較大，且沒有進行任何預處理(如壓縮)D、加載的數據文件格式與目標表定義的格式完全匹配答案：C解析：加載較大且未預處理的數據文件時，由于數據量大且未優化(如壓縮可減少傳輸和存儲開銷)，可能導致加載性能較低;數據文件在本地且與Hive服務在同一節點或在HDFS上且與目標表目錄結構合理以及格式匹配都有利于提高加載性能。#數據查詢效率對比27.啟動Hadoop集群的順序是()。①start-dfs.sh②start-yarn.sh③mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserverA、①②③B、②①③C、③②①D、③①②答案：A28.在YARN中，負責給應用分配資源的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、Scheduler答案：D解析：在YARN中，負責給應用分配資源的是Scheduler，它是ResourceManager的核心組件之一，所以答案選D。29.在MapReduce編程中，Reducer類的輸入來自哪里?A、直接來自輸入文件B、來自Mapper類生成的中間輸出C、來自Driver類的設置D、來自Shuffle階段的輸出答案：B解析：mapper生成的中間輸出會提供給reducer。30.在Hive中，關于分區表的描述正確的是()。A、分區表的分區是以文件的形式存在B、分區表的分區字段存放實際的數據內容C、分區表可以提高查詢效率D、分區表不可以進行嵌套分區答案：C解析：分區表是按照屬性在目錄層面給文件更好的管理，對應一個在HDFS上的獨立文件夾，通過分區可以加快數據分片的查詢速度;分區表的分區是以字段的形式在表結構中存在，該字段不存放實際數據內容;分區表可以進行單分區和多分區(嵌套分區)。31.下列關于HDFS的說法正確的是（）。A、NameNode負責HDFS中的數據存儲B、DataNode負責HDFS中的數據存儲C、SecondaryNameNode通常與NameNode在一個節點啟動D、元數據指的是文件實際的數據答案：B32.在Hive數據倉庫中，為了保護用戶隱私，以下哪種方法不太合適()。A、對敏感數據列進行加密存儲B、限制用戶對敏感數據的訪問權限，通過授權機制實現C、在查詢結果中直接顯示用戶的敏感信息(如身份證號碼)，但告知用戶注意保密D、定期備份數據，防止數據丟失導致隱私泄露答案：C解析：在查詢結果中直接顯示敏感信息是違反隱私保護原則的，即使告知用戶注意保密也不能有效保護隱私;加密存儲敏感數據列、限制訪問權限和定期備份數據都是保護隱私和數據安全的合理方法。#數據生命周期管理33.GenericOptionsParser的作用是什么?A、解析命令行參數B、設置Mapper類C、設置作業名稱D、設置輸入輸出路徑答案：A解析：GenericOptionsParser用于解析命令行參數，它可以幫助Driver類解析出Hadoop的通用選項和作業特定的參數。34.MapReduce不適合哪種類型的計算?A、并行計算B、實時計算C、離線處理D、流式計算答案：B解析：MapReduce不擅長實時計算，因為它無法在毫秒或秒級內返回結果。35.如果在Reduce階段需要將結果都輸出到同一個文件里，那么需要設置Reduce任務數，下列設置方法正確的是()。A、job.setNumreduceTasks()=0;B、job.setNumReduceTasks(0);C、job.setNumreduceTasks()=1;D、job.setNumReduceTasks(1);答案：D36.配置Hadoop時，下列配置文件中包含JAVA_HOME變量的是()。A、hadoop-default.xmlB、hadoop-env.shC、hadoop-site.xmlD、configuration.xs答案：B37.在MapReduce中，Combiner的作用是什么?A、精簡壓縮傳給Reduce的數據B、增加Map輸出的數據量C、減少Map階段的計算D、提高Reduce階段的計算復雜度答案：A解析：Combiner的作用是當Map生成的數據過大時，可以精簡壓縮傳給Reduce的數據。38.在Hive數據倉庫中，為了保證數據質量，以下哪種做法不太有效()。A、在數據加載到Hive表之前，進行數據清洗和驗證，去除無效或錯誤數據B、定期對數據進行一致性檢查，如檢查不同表之間相關數據的一致性C、只依賴Hive的內置函數進行數據處理，不進行額外的數據質量監控D、建立數據質量監控指標體系，實時監測數據質量狀況答案：C解析：只依賴內置函數而不進行額外的數據質量監控無法全面保障數據質量，數據加載前清洗驗證、定期一致性檢查和建立監控指標體系都是有效的數據質量保障措施。#數據可視化集成39.Hive中創建內部表時，若數據文件已存在于指定路徑，()。A、會報錯B、直接使用該文件數據C、會將數據文件移動到默認路徑D、會復制一份數據文件到默認路徑答案：B解析：Hive創建內部表時，若指定路徑有數據文件，會直接使用該文件數據，而不是報錯、移動或復制數據文件到默認路徑(除非有特殊配置或操作)。40.以下哪個命令用于將hdfs上的多個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接受一個源目錄和一個目標文件作為輸入，并且將源目錄中所有的文件連接成本地目標文件。41.YARN集群中的主角色，決定系統中所有應用程序之間資源分配最終權限的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Client答案：C解析：ResourceManager是YARN集群中的主角色，負責決定系統中所有應用程序之間資源分配的最終權限，所以答案選C。42.以下哪個命令用于刪除指定的文件(只刪除非空目錄和文件)?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir答案：A解析：hadoopfs-rm刪除指定的文件(只刪除非空目錄和文件)。43.Hive采用客戶端/服務器(Client/Server，C/S)模式，其元數據存儲在數據庫中(如MySQL或Derby)。在一個多用戶的環境中，如果要確保元數據的一致性和高效訪問，以下哪種做法是正確的?A、所有用戶都使用內嵌模式(使用內嵌的Derby數據庫)，這樣每個用戶都有獨立的元數據存儲，互不干擾B、使用直連數據庫模式(如連接到MySQL)，但不對元數據進行任何管理和優化，依賴Hive自動處理并發訪問C、選擇遠程模式，將元數據服務作為單獨的服務啟動，確保所有用戶通過統一的元數據服務訪問元數據，并對元數據服務進行適當的配置和優化D、隨機選擇一種模式，因為Hive的三種模式在多用戶環境下對元數據的處理沒有太大區別答案：C解析：遠程模式將元數據服務獨立啟動，便于統一管理和優化，能確保多用戶環境下元數據的一致性和高效訪問;內嵌模式只允許一個會話連接，不適合多用戶環境;直連數據庫模式雖然可共享元數據，但不進行管理和優化可能導致并發訪問問題;三種模式在多用戶環境下對元數據處理有明顯區別，不能隨機選擇。#性能影響型(分析操作對性能的影響)44.以下哪種調度器是Hadoop1.x中JobTracker原有的調度器實現，在YARN中保留下來的?()A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是答案：A解析：FIFOScheduler是Hadoop1.x中JobTracker原有的調度器實現，在YARN中保留了下來，所以答案選A。45.Reducer類在MapReduce中的作用是什么?A、讀取輸入數據B、處理Mapper輸出的中間數據C、合并最終結果D、設置MapReduce作業答案：B解析：Reducer類負責處理Mapper輸出的中間數據，并生成最終輸出結果，然后存儲到HDFS中。46.在HDFS讀數據機制中，客戶端首先向哪個節點請求下載文件的元數據?A、DataNodeB、SecondaryNameNodeC、NamenodeD、所有DataNode同時請求答案：C解析：客戶端首先向NameNode請求下載文件的元數據。47.隨著大數據技術的不斷發展，Hive在數據倉庫領域的應用越來越廣泛。以下關于Hive未來發展趨勢的預測中，不太可能的是:A、Hive將不斷優化其執行引擎，提高查詢性能，減少與傳統關系型數據庫在執行效率上的差距B、Hive會逐漸放棄對Hadoop生態系統的依賴，獨立發展成為一個全新的數據處理平臺C、Hive將增加更多與機器學習、人工智能相關的功能，以滿足數據分析領域不斷增長的需求D、Hive在數據安全和隱私保護方面會不斷加強，提供更完善的安全機制答案：B解析：Hive是基于Hadoop構建的數據倉庫系統，其優勢很大程度上依賴于Hadoop生態系統，如HDFS存儲和MapReduce計算框架等，它不太可能放棄這種依賴而獨立發展;不斷優化執行引擎提高性能、增加與機器學習等相關功能以及加強數據安全都是符合大數據技術發展需求和趨勢的。#架構理解型(根據架構特點選擇操作)48.MapReduce編程主要包含哪三個類?A、Mapper、Reducer、DriverB、Reader、Writer、SorterC、InputFormat、OutputFormat、PartitionerD、Combiner、Partitioner、InputFormat答案：A解析：MapReduce編程主要包含Mapper類、Reducer類和Driver類。49.在CentOS7.8的Linux系統中，ifcfg-ens33配置文件的BOOTPROTO的值設置為dhcp時表示()。A、設置網卡綁定時通過動態主機配置協議的方法獲得IP地址B、設置網卡綁定時不使用任何協議C、設置網卡綁定時通過引導協議的方法獲得IP地址D、設置網卡綁定時使用靜態協議，此時IP地址需要自行設置答案：A50.在Hive中，對一個大表(數據量達到數十億行)進行查詢操作，如果要提高查詢性能，以下哪種操作對性能提升最不明顯?A、對查詢涉及的字段建立合適的索引(如果支持)B、根據查詢條件對大表進行分區，查詢時只掃描相關分區的數據C、增加集群中DataNode的數量，但不調整其他相關配置D、優化查詢語句，避免使用復雜的嵌套子查詢和全表掃描操作答案：C解析：增加DataNode數量本身并不一定會直接提升查詢性能，還需要考慮數據分布、網絡帶寬、任務調度等諸多因素，且如果不調整其他相關配置，可能無法充分利用新增節點資源;建立索引、分區表和優化查詢語句都是針對查詢性能優化的常見有效方法，對提升大表查詢性能有明顯作用。51.yarn-site.xml文件的作用是()。A、設置了Hadoop基本運行環境的配置B、設置了YARN框架運行環境的配置C、設置了YARN框架的相關配置D、設置了MapReduce框架的相關配置答案：C52.以下哪個方法不是Reducer類中的方法?A、setup()B、reduce()C、leanup()D、map()答案：D解析：Reducer類中通常包含setup()、reduce()和cleanup()方法，但不包含map()方法，map()方法是Mapper類的一部分。53.Hive利用()存儲數據。A、本地文件系統B、HDFSC、MySQLD、erby答案：B解析：Hive利用Hadoop的分布式文件系統(HDFS)存儲數據，這是其存儲數據的基本方式，而不是本地文件系統、MySQL或Derby(雖然元數據可存儲在Derby或MySQL中，但數據存儲在HDFS)。54.KeyValueTextInputFormat的默認分隔符是什么?A、空格B、逗號C、制表符(\t)D、換行符答案：C解析：KeyValueTextInputFormat的每一行均為一條記錄，被分隔符分割為key，value。默認分隔符是制表符(\t)。55.Hive中默認的執行引擎是()。A、MapReduceB、TezC、SparkD、自身執行引擎答案：A解析：Hive底層執行引擎使用的是Hadoop的MapReduce框架，雖然也可以使用Tez、Spark等執行引擎，但默認是MapReduce。56.WordCount案例中，Map階段的核心是什么?A、對輸入數據進行排序B、對輸入數據進行過濾C、把輸入的數據經過切割，全部標記1D、合并相同的key答案：C解析：CWordCount案例中，Map階段的核心是把輸入的數據經過切割，全部標記1，因此57.在Hive數據倉庫中，關于數據生命周期管理，以下說法正確的是()。A、數據一旦加載到Hive表中，就會一直存儲，直到手動刪除B、可以根據數據的重要性和使用頻率，設置數據的過期時間，自動清理過期數據C、Hive會自動根據數據的訪問時間，定期刪除長時間未訪問的數據D、數據生命周期管理只與數據存儲容量有關，與數據的業務價值無關答案：B解析：在Hive中可以根據業務需求，依據數據重要性和使用頻率等設置數據過期時間，自動清理過期數據，實現數據生命周期管理;數據不是加載后就一直存儲，Hive不會自動根據訪問時間刪除未訪問數據，數據生命周期管理與業務價值密切相關，不僅僅是存儲容量問題。#集群資源分配與管理58.在Hive中，要計算一個表中某列數據的移動平均值(即當前行及前幾行數據的平均值)，應該使用以下哪種方式()。A、自定義UDF(用戶定義函數)來實現移動平均計算B、使用內置的聚合函數結合窗口函數來實現C、將數據導出到其他工具(如Python環境)計算移動平均值后再導入HiveD、Hive不支持計算移動平均值答案：B解析：Hive可以使用內置的聚合函數結合窗口函數來計算移動平均值，這種方式在Hive環境內高效且方便;雖然也可以自定義UDF實現，但相對復雜;導出到其他工具計算再導入增加了操作復雜性;Hive是支持計算移動平均值的。#數據存儲布局理解59.MapReduce框架中，哪個類負責設置作業并提交任務?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類答案：C解析：Driver類負責設置MapReduce作業，并在Hadoop中運行，包括設置Mapper和Reducer類以及作業名，并提交任務。60.Hive中創建表時，用于指定文件存儲格式的是()。A、ROWFORMATB、STOREDASC、LOCATIOND、PARTITIONEDBY答案：B解析：STOREDAS用于指文件存儲格式，可選用如SEQUENCEFILE、TEXTFILE等格式;ROWFORMAT用于指定行格式;LOCATION用于指定數據庫表在HDFS上的實際路徑;PARTITIONEDBY用于創建分區表。61.Apache版本YARN默認使用的調度器是()。A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是答案：B解析：Apache版本YARN默認使用CapacityScheduler，所以答案選B。62.數據倉庫的目的是構建面向()的集成化數據環境，分析結果為企業提供決策支持。A、操作B、分析C、存儲D、傳輸答案：B解析：數據倉庫的目的是構建面向分析的集成化數據環境，用于存儲、分析、報告數據，其分析結果為企業提供決策支持，而不是面向操作、存儲或傳輸。63.以下哪個命令用于復制文件到本地文件系統?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du答案：A解析：hadoopfs-get復制文件到本地文件系統。64.以下哪個類不是WritableComparable接口的實現類?A、IntWritableB、TextC、NullWritableD、Serializable答案：D解析：WritableComparable接口的實現類包括IntWritable、Text、NullWritable等，不包括Serializable。65.數據倉庫的數據來源通常是()。A、單一外部系統B、多個外部系統C、內部生成D、隨機生成答案：B解析：數據倉庫的數據來源于不同外部系統，這些數據被集成到數據倉庫中用于分析等目的，而不是單一外部系統、內部生成或隨機生成。66.以下哪個命令用于獲取源文件，并且以文本格式輸出該文件?A、hadoopfs-textB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-text獲取源文件，并且以文本格式輸出該文件。67.在FileInputFormat切片機制中，切片大小默認等于什么?A、minSizeB、maxSizeC、BlocksizeD、Splitsize答案：C解析：在FileInputFormat切片機制中，切片大小默認等于Blocksize。68.Hive是一款建立在()之上的開源數據倉庫系統。A、HadoopB、SparkC、MySQLD、HBase答案：A解析：ApacheHive是建立在Hadoop之上的開源數據倉庫系統，可將Hadoop文件中的數據文件映射為數據庫表，并基于表提供類似SQL的查詢模型。69.下列不能將Linux本地的/opt/a.txt文件上傳至HDFS的/user/root目錄下的命令是()。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：D70.在Hadoop序列化中，位于org.apache.hadoop.io包中的哪個接口是Hadoop序列化格式的實現?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序列化格式的實現。71.OutputFormat主要用于描述什么?A、輸入數據的格式B、輸出數據的格式C、計算邏輯的格式D、文件系統的格式答案：B解析：OutputFormat主要用于描述輸出數據的格式，它能夠將用戶提供的72.Hive中數據裝載操作，若指定LOCAL關鍵字，數據文件將從()復制至目標文件系統。A、HDFSB、本地文件系統C、遠程服務器D、分布式文件系統答案：B解析：如果有LOCAL關鍵字，filepath為本地文件系統的路徑，Hive會將本地文件系統中的文件復制至目標文件系統中(由表的位置屬性決定);若沒有指定LOCAL關鍵字，filepath指向的需要是一個完整的URI，Hive會直接使用該URI對應的文件內容移動至Hive表所指定的路徑中。73.在MapReduce程序中，Reducer模塊中的自定義MaxReducer類繼承()父類。A、MapB、ReducerC、ReduceD、Partitioner答案：B74.在MapReduce的Driver類中，哪個對象用于存儲作業配置?A、JobB、ConfigurationC、JobConfD、Context答案：B解析：在Driver類中，Configuration對象用于存儲和處理作業的配置信息。75.Hive與傳統數據庫相比，在執行延遲方面()。A、更低B、更高C、相同D、無法比較答案：B解析：Hive由于其底層執行機制(如基于MapReduce等)，相比傳統數據庫執行延遲更高，傳統數據庫在執行簡單查詢等操作時通常能更快返回結果。76.在MapReduce中，哪個類負責將最終結果寫入到HDFS?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類答案：B解析：Reducer類負責處理Mapper的輸出，并最終將處理結果寫入到HDFS中。77.Hive的查詢語言是()。A、SQLB、HQLC、PythonD、Java答案：B解析：Hive基于表提供了一種類似SQL的查詢模型，稱為Hive查詢語言(HQL)，用于訪問和分析存儲在Hadoop文件中的大型數據集。78.當在Job類中設置輸出鍵值對格式時，如果Mapper模塊的輸出鍵值對格式與Reducer模塊的輸出鍵值對格式一致，那么下列說法正確的是()。A、job.setOutputKeyClass()與job.setOutputValueClass()可以不進行設置B、job.setMapOutputKeyClass()與job.setMapOutputValueClass()可以不進行設置C、job.setReduceOutputKeyClass()與job.setReduceOutputValueClass()可以不進行設置D、以上都不能省略答案：B79.已知Hive的數據存儲在HDFS上，其執行查詢時會將HiveQL轉換為MapReduce任務執行。當執行一個復雜的多表關聯查詢時，如果希望提高查詢效率，以下哪種方法不太合理?A、合理設計表結構，如對經常關聯的字段建立合適的索引(如果支持)B、根據數據特點和查詢需求，對表進行分區或分桶操作C、直接在Hive中編寫復雜的HiveQL語句，不做任何優化，依賴Hive自動優化執行計劃D、調整MapReduce任務的相關參數，如增加Reduce任務的數量(在合理范圍內)答案：C解析：雖然Hive會自動優化執行計劃，但對于復雜的多表關聯查詢，僅依賴自動優化往往不能達到最佳效率;合理設計表結構建立索引(若支持)可以加速數據檢索;分區和分桶操作有助于快速定位和處理數據;調整MapReduce任務參數如Reduce數量在合理范圍內也可能提高效率。#實際案例型(根據案例場景選擇最佳方案)80.Hive中，關于分區表和桶表的描述，正確的是()。A、分區表和桶表不能同時使用B、分區表是更細粒度的劃分，桶表是粗粒度劃分C、分區表按列值劃分，桶表按文件夾劃分D、分區表和桶表都可以提高查詢性能答案：D解析：分區表和桶表都可以通過一定方式提高查詢性能，分區表按分區字段的值對表進行劃分，桶表是對數據進行更細粒度的哈希劃分;它們可以同時使用，分區表不是更細粒度劃分(相比桶表而言)，桶表也不是按文件夾劃分(分區表才是按文件夾形式存在分區)。81.以下哪個方法不是Mapper類中的方法?A、setup()B、map()C、leanup()D、reduce()答案：D解析：Mapper類中通常包含setup()、map()和cleanup()方法，但不包含reduce()方法，reduce()方法是Reducer類的一部分。82.上傳一個大小為500MB的文件dattxt到Hadoop集群上，這個文件會占用HDFS數據塊的個數是（）。A、1個B、3個C、4個D、5個答案：C83.以下哪個命令用于將文件從本地目錄上傳到分布式文件系統指定目錄中?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du答案：B解析：hadoopfs-put將文件從本地目錄上傳到分布式文件系統指定目錄中。84.以下哪個命令用于創建目錄?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir答案：D解析：hadoopfs-mkdir接受路徑指定的uri作為參數，創建這些目錄。85.Driver類中用于創建Job對象的方法是?A、Job.getInstance()B、Job.create()C、Job.newInstance()D、Job.build()答案：A解析：在Driver類中，Job.getInstance()方法用于創建一個新的Job對象，這是設置作業屬性和提交作業的前提。86.HDFS的副本機制中，副本數由哪個參數控制?A、dfs.replicationB、dfs.copyC、dfs.backupD、fs.duplicate答案：A解析：副本數由參數dfs.replication控制，默認值是3。87.Hive在()模式下，只允許一個會話連接。A、內嵌模式B、直連數據庫模式C、遠程模式D、本地模式答案：A解析：內嵌模式使用內嵌的Derby數據庫存儲元數據，在此模式下只允許一個會話連接，若嘗試多個會話則連接時將報錯;直連數據庫模式和遠程模式可實現多節點訪問元數據信息的共享。88.使用Hadoop官方的示例程序包hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jar中的wordcount模塊，對HDFS上的/opt/data.txt文件進行單詞計數，將結果保存至HDFS的/Tipdm/Hadoop目錄下，下列命令正確的是()。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：A89.下列關于Hadoop的說法錯誤的是（）。A、Hadoop集群能夠部署在不同的機器上B、Hadoop集群搭建完成后，不能刪減和增加節點C、Hadoop能夠在所有節點并行地處理數據，具有高效性D、Hadoop上的應用程序可以用C++語言編寫答案：B90.在Hive中，查詢語句中使用DISTINCT關鍵字的作用是()。A、對查詢結果進行排序B、去除查詢結果中的重復行C、選擇特定列進行查詢D、限制查詢結果數量答案：B解析：DISTINCT關鍵字用于去除查詢結果中的重復行，而不是排序、選擇特定列(選擇特定列用列名指定)或限制查詢結果數量(限制數量用LIMIT關鍵字)。91.SecondaryNameNode的主要作用是什么?A、替代NameNodeB、幫助主角色進行元數據文件的合并動作C、存儲實際數據D、管理DataNode的網絡連接答案：B解析：SecondaryNameNode主要是幫助NameNode進行元數據文件的合并動作。92.以下哪個不是FileInputFormat的接口實現類?A、TextInputFormatB、KeyValueTextInputFormatC、NLineInputFormatD、CustomInputFormat答案：D解析：CustomInputFormat不是FileInputFormat的接口實現類，而是用戶可以自定義的InputFormat類。93.MapReduce的執行流程中，哪個階段負責“合并”?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、Sort階段答案：B解析：Reduce階段負責“合并”，即對Map階段的結果進行全局匯總。94.Hive中刪除表的語法是()。A、DROPTABLE[IFEXISTS]table_nameB、DELETETABLEtable_nameC、REMOVETABLEtable_nameD、ERASETABLEtable_name答案：A解析：Hive中使用DROPTABLE[IFEXISTS]table_name語法來刪除表，DELETEFROM用于刪除表中的數據，而REMOVETABLE和ERASETABLE不是Hive中刪除表的正確語法。95.Hive中修改表結構時，使用()關鍵字添加列。A、DDCOLUMNB、INSERTCOLUMNC、UPDATECOLUMND、CHANGECOLUMN答案：A解析：在Hive中使用ADDCOLUMN關鍵字來添加列到表結構中，INSERTCOLUMN、UPDATECOLUMN不是正確的修改表結構添加列的關鍵字，CHANGECOLUMN主要用于修改列名等操作。96.YARN中的從角色，負責管理本機器上計算資源的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container答案：A解析：NodeManager是YARN中的從角色，一臺機器上一個，負責管理本機器上的計算資源，所以答案選A。97.Hive中修改表名稱的語法是()。A、LTERTABLEtable_nameRENAMEnew_table_nameB、ALTERTABLEtable_nameCHANGENAMEnew_table_nameC、ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_nameD、ALTERTABLEtable_nameMODIFYNAMEnew_table_name答案：C解析：通過ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_name語句可以將表的名稱更改為其他名稱，其他選項語法均不正確。98.在安裝Linux虛擬機時，選擇客戶機操作系統版本為()。A、CentOS632位B、CentOS764位C、Ubuntu18.0464位D、Windows1064位答案：B解析：在創建Linux虛擬機的過程中，明確選擇的客戶機操作系統版本是CentOS764位，這是根據后續安裝和配置Hadoop集群的需求以及文檔中指定的操作步驟所確定的。其他選項如CentOS632位、Ubuntu18.0464位和Windows1064位均不符合文檔中的安裝要求。99.Hive中加載數據到表時，若使用OVERWRITE關鍵字，()。A、會在原有數據基礎上追加新數據B、會覆蓋原有數據C、會跳過已存在的數據D、會刪除表結構重新創建答案：B解析：OVERWRITE關鍵字在Hive數據加載時會覆蓋原有數據，而不是追加、跳過或刪除表結構重新創建。100.當MapReduce處理數據時，下列執行流程正確的是()。A、Map—Shuffle—Sort—ReduceB、Shuffle—Map—Sort—ReduceC、Map—Reduce—Shuffle—SortD、Map—Sort—Shuffle—Reduce答案：A101.WordCount案例中，Reduce階段的核心是什么?A、對輸入數據進行排序B、對輸入數據進行過濾C、對所有的1進行累加求和D、合并相同的key答案：C解析：WordCount案例中，Reduce階段的核心是處理shuffle完的一組數據，對所有的1進行累加求和，得到單詞的總數。102.在Hive中，創建數據庫時若不指定LOCATION，默認存儲在()路徑下。A、/user/hive/warehouse/db_name.db/B、/hive/database/C、/tmp/hive/D、/user/hive/data/答案：A解析：默認情況下，Hive創建的數據庫存儲在/user/hive/warehouse/db_name.db/路徑下，其他選項不是默認存儲路徑。103.Hive中查詢語句中，用于指定查詢條件的是()。A、FROMB、WHEREC、GROUPBYD、ORDERBY答案：B解析：WHERE關鍵字在查詢語句中用于指定查詢條件，FROM指定查詢的表，GROUPBY用于分組，ORDERBY用于排序。104.在Hive中執行一個復雜的多表連接查詢，發現查詢速度很慢。以下哪種優化策略最有可能提高查詢速度()。A、增加集群中節點的內存容量B、對連接的表提前進行排序C、將連接操作轉換為子查詢D、合理設置MapReduce任務的參數，如調整Map和Reduce任務的數量答案：D解析：合理設置MapReduce任務參數，根據數據量和節點資源情況調整Map和Reduce任務數量，可以優化任務執行效率，提高查詢速度;增加內存容量不一定能直接解決查詢慢的問題，且可能成本較高;提前排序不一定能有效優化多表連接查詢;將連接操作轉換為子查詢可能會使查詢更復雜，不一定提高速度。#數據一致性判斷105.如果輸入參數不足，Driver類會執行什么操作?A、繼續執行B、輸出錯誤信息并退出C、拋出異常D、忽略參數不足的問題答案：B解析：如果輸入參數不足，Driver類會輸出錯誤信息到System.err并調用System.exit(2)退出程序。106.在驅動類中，需要使用()方法設置輸出數據的格式。A、setJarByClass()B、setOutputKeyValueClass()C、setInputFormatClass()D、setOutputFormatClass()答案：D107.現有一個節點，在節點中有解壓的Hadoop安裝包(未配置)，若搭建包含4個節點的Hadoop集群，則下列選項中步驟正確的是()。①克隆虛擬機②配置SSH免密碼登錄③格式化NameNode④修改配置文件⑤配置時間同步服務A、④①②⑤③B、③②①⑤④C、⑤①③②④D、②⑤④①③答案：A108.以下不屬于YARN三大組件的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、HDFS答案：D解析：YARN三大組件包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster，HDFS不屬于YARN組件，所以答案選D。109.僅查看集群在線節點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：B110.在Hive的分區表中，分區字段的作用是()。A、存儲實際數據內容B、提高數據存儲安全性C、便于數據查詢時快速定位D、控制數據寫入權限答案：C解析：分區字段在Hive分區表中的主要作用是便于數據查詢時快速定位到特定分區的數據，提高查詢效率，它不存儲實際數據內容、不提高存儲安全性也不控制數據寫入權限。111.在Hive中創建一個包含分區的表，以下操作步驟中錯誤的是:A、使用CREATETABLE語句，指定表名、列名及數據類型，并在語句中使用PARTITIONEDBY關鍵字定義分區字段B、在創建表時，如果使用了EXTERNAL關鍵字，那么數據文件的路徑需要在創建表時通過LOCATION關鍵字準確指定，否則無法正確關聯外部數據C、創建分區表后，直接向表中插入數據，無需指定分區值，Hive會自動根據數據內容分配到合適的分區D、定義分區字段的數據類型時，要確保與實際存儲在分區目錄中的數據格式匹配，否則可能導致數據加載或查詢錯誤答案：C解析：在向分區表中插入數據時，必須指定分區值，否則Hive不知道將數據插入到哪個分區;使用CREATETABLE創建分區表時，確實需要按A步驟操作;使用EXTERNAL關鍵字創建外部分區表時，LOCATION關鍵字指定路徑很重要;分區字段數據類型與實際數據格式匹配是保證數據正確操作的關鍵。#數據關聯型(多表關聯分析)112.在Hive中，使用()命令可以查看表的詳細結構信息。A、SHOWTABLESB、DESCTABLEC、DESCRIBEEXTENDEDTABLED、SHOWSTRUCTURETABLE答案：C解析：DESCRIBEEXTENDEDTABLE可以查看表的詳細結構信息，包括列信息、分區信息等;SHOWTABLES用于查看數據庫中的表列表;DESCTABLE(或DESCRIBETABLE)只能查看基本列信息，沒有EXTENDED詳細;SHOWSTRUCTURETABLE不是Hive中的正確命令。113.Hive中，如果要查詢一個表中的前10條數據，使用()關鍵字。A、TOP10B、LIMIT10C、FIRST10D、HEAD10答案：B解析：在Hive查詢中使用LIMIT10可以獲取表中的前10條數據，TOP10、FIRST10、HEAD10不是Hive中用于此目的的正確關鍵字。114.在MapReduce編程中，哪個類負責設置MapReduce作業，并在Hadoop中運行?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、WordCount類答案：C解析：Driver類負責設置MapReduce作業，并在Hadoop中運行。115.在MapReduce的Reduce階段，ReduceTask會主動從哪里復制拉取屬于自己需要處理的數據?A、DataNodeB、NamenodeC、MapTaskD、Client答案：C解析：ReduceTask會主動從MapTask復制拉取屬于需要自己處理的數據。116.在MapReduce中，哪個類負責設置MapReduce作業，并在Hadoop中運行?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類答案：C解析：Driver類負責設置MapReduce作業，并在Hadoop中運行。117.在Hive數據倉庫運行過程中，為了監控其性能，以下哪個指標不太重要()。A、Hive查詢的執行時間B、Hive表的數據存儲容量C、MapReduce任務的資源利用率(如CPU、內存使用情況)D、數據加載到Hive表的速度答案：B解析：Hive查詢執行時間、MapReduce任務資源利用率和數據加載速度都直接反映了Hive數據倉庫的性能表現，而表的數據存儲容量本身并不直接體現性能狀況(雖然可能間接影響性能，但相對其他指標不是關鍵性能監控指標)。118.在MapReduce的Partition分區中，默認分區是根據什么對ReduceTasks個數取模得到的?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：默認分區是根據key的hashCode對ReduceTasks個數取模得到的。119.在MapReduce中，Driver類的主要作用不包括以下哪項?A、指定Mapper和Reducer類B、設置作業名C、提交MapReduce作業D、處理輸入輸出數據答案：D解析：Driver類的主要作用是指定Mapper和Reducer類、設置作業名和提交MapReduce作業，而不直接處理輸入輸出數據。120.在Hive中有兩個表，表A有100萬行數據，表B有10萬行數據，且兩個表都有一個共同的字段用于連接。如果要執行一個連接查詢，以下哪種連接方式可能效率最高()。A、先對表A和表B分別進行全表掃描，然后在內存中進行連接操作B、使用Map端連接(Map-sidejoin)，將小表B加載到內存中與大表A進行連接C、使用Reduce端連接(Reduce-sidejoin)，通過網絡傳輸數據進行連接D、先將表A和表B按照連接字段進行排序，然后再進行連接答案：B解析：當一個表較小(如這里的表B)時，使用Map端連接將小表加載到內存中與大表連接，可以減少網絡傳輸和Reduce階段的計算量，提高查詢效率;全表掃描然后內存連接對于大數據量表效率低;Reduce端連接網絡傳輸開銷大;排序后連接不一定比Map端連接效率高，且排序本身也有開銷。#數據倉庫架構演變121.Hive中創建外部表時，使用的關鍵字是()。A、EXTERNALB、PARTITIONEDC、LUSTEREDD、SORTED答案：A解析：EXTERNAL關鍵字用于創建外部表，在建表時指定一個指向實際數據的路徑，不對數據位置做改變;PARTITIONED用于創建分區表，CLUSTERED用于將表組織成桶，SORTED用于對列排序。122.隨著數據量和業務需求的增長，Hive數據倉庫架構可能需要演變。以下哪個方向不太可能是其演變方向()。A、更加緊密地集成機器學習算法，直接在Hive中進行復雜的機器學習任務B、逐漸脫離Hadoop生態系統，獨立發展成為一個通用的數據處理平臺C、進一步優化查詢執行引擎，提高查詢性能和處理大規模數據的能力D、增強數據治理功能，如數據血緣分析、數據質量監控等答案：B解析：Hive基于Hadoop構建，其優勢依賴于Hadoop生態系統，如HDFS存儲和MapReduce計算框架等，脫離該生態系統獨立發展不太現實;集成機器學習算法、優化查詢引擎和增強數據治理功能都是符合數據倉庫發展趨勢和需求的演變方向。#數據安全與隱私保護123.Hive中，對于外部表的數據文件，()。A、Hive完全管理其存儲和生命周期B、Hive只管理元數據，不管理數據文件本身C、Hive可以隨意修改數據文件內容D、Hive在刪除表時會自動刪除數據文件答案：B解析：對于外部表，Hive只管理元數據，數據文件的存儲位置等信息記錄在元數據中，但Hive不管理數據文件本身的存儲和生命周期，不會隨意修改其內容，在刪除外部表時也不會自動刪除數據文件(與內部表不同)。124.Hive中創建桶表時，CLUSTEREDBY子句指定的列用于()。A、確定桶的數量B、對數據進行排序C、計算桶的存儲位置D、選擇桶的存儲格式答案：C解析：CLUSTEREDBY子句指定的列用于對列值進行哈希計算后，除以桶的個數求余，最終決定該條記錄存放在哪個桶當中，即計算桶的存儲位置;確定桶的數量用INTOnum_bucketsBUCKETS;排序用SORTEDBY;存儲格式用STOREDAS指定。125.DataNode在HDFS中承擔什么角色?A、負責維護文件系統的namespace名稱空間B、負責具體的數據塊存儲C、管理元數據D、處理客戶端的請求答案：B解析：DataNode是HadoopHDFS中的從角色，負責具體的數據塊存儲。126.在Hive中有兩張表，用戶表(user_table)包含用戶ID(user_id)、用戶名(user_name)等字段，訂單表(order_table)包含訂單ID(order_id)、用戶ID(user_id)、訂單金額(order_amount)等字段。要查詢每個用戶的總訂單金額，以下哪種HiveQL語句是正確的?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：要查詢每個用戶的總訂單金額，需要通過用戶ID將用戶表和訂單表進行關聯(使用JOINON條件)，然后根據用戶名進行分組(GROUPBYuser_name)，并計算每個用戶的訂單金額總和(SUM(order_amount));B選項沒有正確關聯條件且分組字段不準確;C選項沒有計算總金額;D選項計算的是每個用戶的最大訂單金額，而不是總金額。#原理應用型(基于Hive原理選擇操作)127.使用()命令可以在HDFS上創建一個/Tipdm/Hadoop目錄。A、hdfsdfs-mkdir/Tipdm/HadoopB、hdfsdfsmkdir-C/Tipdm/HadoopC、hdfsdfs-mkdir-p/Tipdm/HadoopD、hdfsdfsmkdir/Tipdm/Hadoop答案：C128.MapReduce的核心原理由哪兩個階段組成?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(規約)兩個階段組成。129.在Hive中創建數據庫的語法格式中，用于指定數據庫名稱的是()。A、CREATEB、DATABASEC、database_nameD、COMMENT答案：C解析：CREATE用于創建操作，DATABASE用于限定創建數據庫，COMMENT用于添加數據庫注釋，而database_name才是表示創建數據庫的名稱，在CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name語法中明確了其作用。130.MapReduce框架中，哪個類負責定義數據如何分區?A、Mapper類B、Reducer類C、Partitioner類D、Combiner類答案：C解析：Partitioner類定義了MapReduce中數據的分區規則，決定了數據如何分配到不同的Reducer任務。131.如何設置Map輸出鍵的類型?A、setMapOutputKeyClass()B、setOutputKeyClass()C、setKeyClass()D、setOutputValueClass()答案：A解析：setMapOutputKeyClass()方法用于設置Map階段輸出鍵值對中鍵的類型。132.在Hive數據倉庫和傳統關系型數據庫(如MySQL)中，關于數據更新操作，以下說法正確的是:A、Hive和傳統關系型數據庫都支持高效的行級數據更新操作B、Hive支持高效的行級數據更新操作，傳統關系型數據庫不支持C、傳統關系型數據庫支持高效的行級數據更新操作，Hive默認不支持，需要額外配置且效率相對較低D、Hive和傳統關系型數據庫都不支持數據更新操作答案：C解析：傳統關系型數據庫如MySQL支持高效的行級數據更新操作，這是其常見功能之一;而Hive默認未開啟支持單條更新操作，若要使用更新操作需要在配置文件中添加配置，且相比傳統數據庫其更新操作效率較低，因為Hive主要用于大數據集的批量處理和分析。#操作步驟型(錯誤步驟分析)133.在MapReduce的Combiner合并中，Combiner組件的父類是什么?A、MapperB、ReducerC、DriverD、Partitioner答案：B解析：Combiner組件的父類就是Reducer。134.用戶提交的每個應用程序均包含一個()，負責程序內部各階段的資源申請和監督執行情況。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container答案：B解析：ApplicationMaster是用戶提交的每個應用程序中包含的角色，負責程序內部各階段的資源申請，監督程序的執行情況，所以答案選B。135.以下哪個命令用于查看文件內容?A、hadoopfs-catB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-cat查看文件內容。136.在MapReduce的Map階段，數據切片默認大小與哪個參數相等?A、BlocksizeB、FilesizeC、MemorybuffersizeD、Splitsize答案：A解析：默認Splitsize=Blocksize(128M)，每一個切片由一個MapTask處理。137.在Linux虛擬機下安裝Java時，使用的JDK安裝包格式為()。A、exeB、tar.gzC、msiD、rpm答案：D解析：文檔中詳細描述了在Linux虛擬機下安裝Java的過程，上傳的JDK安裝包為jdk-8u281-linux-x64.rpm，因此使用的是.rpm格式的安裝包。.exe格式通常用于Windows系統的安裝程序，.tar.gz格式一般是壓縮包，需要解壓后再進行安裝配置，.msi格式也是Windows系統下的安裝包格式，均不符合在Linux系統下安裝Java的要求。138.MapReduce的執行流程中，哪個階段負責“拆分”?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、Sort階段答案：A解析：Map階段負責“拆分”，即把復雜任務分解為若干個簡單的子任務來并行處理。139.配置本地YUM源時，需要將CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改為()。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源的操作步驟中，明確說明要將CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改為file:///media/，以便從本地媒體(如掛載的光盤鏡像)獲取軟件包。其他選項的URL地址不符合本地YUM源配置的要求，分別指向了阿里云鏡像、CentOS官方Vault倉庫和FTP鏡像等不同的源地址。140.以下哪個命令用于向hdfs上的文件追加內容?A、hadoopfs-appendToFileB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-appendToFile向hdfs上的文件追加內容。141.使用Xmanager遠程連接Linux虛擬機前，需要修改VMwareWorkstation的虛擬網絡，將VMnet8的子網IP修改為()。A、B、C、D、答案：B解析：文檔中明確指出在使用Xmanager遠程連接前，要將VMware的虛擬網絡VMnet8的子網IP修改為，以確保虛擬機處于同一子網內，便于遠程連接和后續的Hadoop集群配置。其他選項的IP地址不符合文檔中的設置要求。142.如何設置作業的輸出路徑?A、setOutputPath()B、addOutputPath()C、FileOutputFormat.setOutputPath()D、setOutputFormat()答案：C解析：FileOutputFormat.setOutputPath()方法用于設置作業的輸出路徑，這是指定Reduce階段輸出結果存放位置的方法。143.Hive中使用ALTERTABLE語句修改表