2025年大數據分析師技能測試卷：Hadoop生態系統與大數據處理試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Hadoop生態系統概述要求：請根據所學知識，對Hadoop生態系統中的核心組件進行描述，并說明其作用。1.請簡述Hadoop生態系統中HDFS的作用。2.請簡述MapReduce的作用。3.請簡述YARN的作用。4.請簡述Hive的作用。5.請簡述HBase的作用。6.請簡述Spark的作用。7.請簡述Flume的作用。8.請簡述Kafka的作用。9.請簡述Hue的作用。10.請簡述Oozie的作用。二、Hadoop分布式文件系統（HDFS）要求：請根據所學知識，對Hadoop分布式文件系統（HDFS）進行描述，并說明其特點。1.請簡述HDFS的架構。2.請簡述HDFS的命名空間。3.請簡述HDFS的命名節點（NameNode）和數據節點（DataNode）的作用。4.請簡述HDFS的副本機制。5.請簡述HDFS的文件寫入過程。6.請簡述HDFS的文件讀取過程。7.請簡述HDFS的文件刪除過程。8.請簡述HDFS的文件權限控制。9.請簡述HDFS的文件壓縮方式。10.請簡述HDFS的文件備份與恢復機制。三、MapReduce編程模型要求：請根據所學知識，對MapReduce編程模型進行描述，并說明其特點。1.請簡述MapReduce編程模型的基本原理。2.請簡述MapReduce編程模型的輸入輸出格式。3.請簡述MapReduce編程模型的Map函數和Reduce函數。4.請簡述MapReduce編程模型的Shuffle過程。5.請簡述MapReduce編程模型的Combiner函數。6.請簡述MapReduce編程模型的容錯機制。7.請簡述MapReduce編程模型的并行計算機制。8.請簡述MapReduce編程模型的資源管理。9.請簡述MapReduce編程模型的性能優化。10.請簡述MapReduce編程模型的應用場景。四、HiveSQL查詢要求：請根據所學知識，完成以下HiveSQL查詢語句。1.請編寫一個查詢，列出所有部門ID為10的員工的姓名和郵箱。2.請編寫一個查詢，計算每個部門的總收入。3.請編寫一個查詢，找出銷售額超過1000的所有訂單。4.請編寫一個查詢，獲取所有訂單的訂單ID、客戶ID、訂單日期以及對應的訂單總額。5.請編寫一個查詢，找出哪些客戶購買了所有商品類別。6.請編寫一個查詢，計算每個客戶的平均訂單金額。7.請編寫一個查詢，找出在過去三個月中，每個部門的銷售總額。8.請編寫一個查詢，獲取所有訂單的訂單ID和訂單日期，按照訂單日期降序排序。9.請編寫一個查詢，列出所有訂單的訂單ID、訂單日期以及對應的客戶名稱。10.請編寫一個查詢，找出銷售額最低的前五個訂單。五、HBase表設計與操作要求：請根據所學知識，完成以下HBase表的設計與操作。1.設計一個HBase表，包含字段：rowkey（主鍵，字符串類型）、name（姓名，字符串類型）、age（年齡，整型）、salary（薪水，浮點型）。2.請編寫代碼，創建上述設計的HBase表。3.請編寫代碼，向上述HBase表中插入一行數據：rowkey為"001"，name為"張三"，age為25，salary為5000.0。4.請編寫代碼，查詢HBase表中name為"張三"的所有數據。5.請編寫代碼，更新HBase表中rowkey為"001"的員工的salary為5500.0。6.請編寫代碼，刪除HBase表中rowkey為"001"的記錄。7.請編寫代碼，查詢HBase表中age大于20的所有數據。8.請編寫代碼，獲取HBase表中rowkey為"001"的age字段值。9.請編寫代碼，查詢HBase表中包含name字段值的所有記錄。10.請編寫代碼，統計HBase表中age字段的平均值。六、Spark編程要求：請根據所學知識，完成以下Spark編程任務。1.使用Spark編寫一個程序，讀取文本文件中的數據，對每行數據按照空格進行分割，并輸出每行分割后的數據。2.使用Spark編寫一個程序，統計文本文件中每個單詞的出現次數。3.使用Spark編寫一個程序，計算文本文件中每個單詞的詞頻，并按照詞頻降序輸出前10個單詞。4.使用Spark編寫一個程序，將一個數字列表轉換為二進制字符串，并輸出轉換后的結果。5.使用Spark編寫一個程序，計算一個數字列表的平方和。6.使用Spark編寫一個程序，實現兩個數字列表的笛卡爾積操作。7.使用Spark編寫一個程序，對數字列表進行排序。8.使用Spark編寫一個程序，計算數字列表的平均值。9.使用Spark編寫一個程序，將數字列表中的奇數和偶數分開并輸出。10.使用Spark編寫一個程序，對文本文件中的數據進行分詞操作，并輸出分詞后的結果。本次試卷答案如下：一、Hadoop生態系統概述1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態系統中的核心組件，負責存儲和管理大數據集。2.MapReduce是Hadoop生態系統中的核心組件，用于處理大規模數據集。3.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop生態系統中的資源管理器，負責分配和管理集群資源。4.Hive是一個數據倉庫工具，用于數據查詢和分析。5.HBase是一個分布式、可擴展的NoSQL數據庫，用于存儲非結構化和半結構化數據。6.Spark是一個快速、通用的大數據處理引擎，支持多種編程語言。7.Flume是一個分布式、可靠、可擴展的日志收集系統，用于收集、聚合和移動大量日志數據。8.Kafka是一個分布式流處理平臺，用于構建實時數據管道和流應用程序。9.Hue是一個基于Web的用戶界面，用于簡化Hadoop生態系統的操作。10.Oozie是一個工作協調器，用于調度和管理Hadoop作業。二、Hadoop分布式文件系統（HDFS）1.HDFS是一個高吞吐量的分布式文件系統，適合存儲大文件，如大數據集。2.HDFS的命名空間是HDFS文件系統的樹狀結構，用于組織文件和目錄。3.命名節點（NameNode）負責管理文件系統的命名空間，維護文件系統的元數據；數據節點（DataNode）負責存儲實際的數據塊。4.HDFS采用副本機制，將數據塊復制到多個節點，提高數據的可靠性和容錯性。5.文件寫入過程包括寫入數據塊、復制數據塊到多個節點、更新元數據等步驟。6.文件讀取過程包括查找數據塊位置、讀取數據塊、返回數據給客戶端等步驟。7.文件刪除過程包括標記文件為刪除狀態、回收文件所占用的空間等步驟。8.HDFS支持文件權限控制，包括讀取、寫入和執行權限。9.HDFS支持多種文件壓縮方式，如gzip、bzip2等。10.HDFS支持文件備份與恢復機制，如HDFS快照。三、MapReduce編程模型1.MapReduce編程模型是一種分布式計算模型，用于處理大規模數據集。2.MapReduce編程模型的輸入輸出格式包括鍵值對（key-value）。3.Map函數負責將輸入數據映射成鍵值對輸出；Reduce函數負責對相同鍵的值進行聚合操作。4.Shuffle過程負責將Map函數輸出的鍵值對按照鍵進行排序和分組。5.Combiner函數是對Reduce函數的一種優化，可以在Map端進行局部聚合。6.MapReduce編程模型具有容錯機制，如任務重試、數據塊復制等。7.MapReduce編程模型支持并行計算，通過分布式計算框架實現。8.MapReduce編程模型具有資源管理功能，如任務調度、資源分配等。9.MapReduce編程模型可以通過多種方式進行性能優化，如數據本地化、并行度調整等。10.MapReduce編程模型適用于大規模數據集的處理，如日志分析、搜索引擎索引等。四、HiveSQL查詢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表設計與操作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','張三',25,5000.0);4.SELECT*FROMemployee_tableWHEREname='張三';5.UPDATEemployee_tableSETsalary=5500.0WHERErowkey='001';6.DELETEFROMemployee_tableWHERErowkey='001';7.SELECT*FROMemployee_tableWHEREage>20;8.SELECTageFROMemployee_tableWHERErowkey='001';9.SELECT*FROMemployee_tableWHEREnameLIKE'%張%';10.SELECTAVG(salary)FROMemployee_table;六、Spark編程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