2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據技術在實際項目中的應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SQL查詢語言基礎要求：請根據以下給出的數據庫表結構和數據，使用SQL語句完成相應的查詢操作。表結構：員工表（Employee）-idINT-nameVARCHAR(50)-ageINT-department_idINT-salaryDECIMAL(10,2)數據：1.id|name|age|department_id|salary2.1|張三|25|10|8000.003.2|李四|30|10|9000.004.3|王五|28|20|7000.005.4|趙六|32|20|8500.006.5|周七|26|10|9500.001.查詢年齡大于30歲的員工信息。2.查詢部門編號為10的員工姓名和工資。3.查詢所有員工的姓名和年齡，按年齡升序排序。4.查詢工資在8000到10000之間的員工信息。5.查詢年齡小于30歲的員工中，工資最高的員工信息。6.查詢部門編號為10的員工數量。7.查詢平均工資超過9000的部門編號。8.查詢所有員工的姓名，并去除重復值。9.查詢工資最高的員工姓名和工資。10.查詢部門編號為20的員工中，年齡最小的員工信息。二、數據倉庫設計要求：請根據以下給出的業務需求，設計一個數據倉庫模型。業務需求：1.需要統計每個部門的員工數量。2.需要統計每個部門的平均工資。3.需要統計每個部門的員工年齡分布。表結構：1.部門表（Department）-idINT-nameVARCHAR(50)2.員工表（Employee）-idINT-nameVARCHAR(50)-ageINT-department_idINT-salaryDECIMAL(10,2)1.設計一個數據倉庫模型，包括事實表和維度表。2.根據業務需求，確定事實表和維度表之間的關系。3.設計事實表和維度表的結構，包括字段名稱和數據類型。4.根據業務需求，編寫SQL語句實現數據倉庫模型的建立。5.編寫SQL語句實現部門員工數量的統計。6.編寫SQL語句實現部門平均工資的統計。7.編寫SQL語句實現部門員工年齡分布的統計。8.根據數據倉庫模型，設計一個查詢，統計每個部門的員工數量、平均工資和年齡分布。9.根據數據倉庫模型，設計一個查詢，統計年齡大于30歲的部門員工數量。10.根據數據倉庫模型，設計一個查詢，統計每個部門的最高工資。四、大數據處理框架Hadoop應用要求：請根據以下給出的Hadoop集群環境，完成以下任務。Hadoop集群環境：-偽分布式模式-Hadoop版本：Hadoop3.3.1-HDFS存儲數據：/user/hadoop/input-YARN資源管理器：localhost:8088任務：1.使用Hadoop命令行工具，創建一個名為"mydata"的HDFS目錄。2.將本地文件"localfile.txt"上傳到HDFS目錄"/user/hadoop/input"下。3.編寫一個簡單的MapReduce程序，讀取HDFS中的"localfile.txt"文件，計算每個單詞出現的次數。4.編譯并運行MapReduce程序，將結果輸出到HDFS目錄"/user/hadoop/output/mroutput"。5.使用Hadoop命令行工具，查看MapReduce程序輸出的結果。6.使用Hadoop命令行工具，刪除HDFS目錄"/user/hadoop/output/mroutput"及其內容。五、數據挖掘技術在實際案例分析要求：請根據以下給出的案例分析，應用數據挖掘技術解決問題。案例分析：某電商平臺希望通過分析用戶購買行為，預測用戶是否會購買特定商品。數據集：-用戶ID-商品ID-購買時間-用戶性別-用戶年齡-用戶職業-商品類別-商品價格-用戶購買歷史任務：1.分析用戶購買歷史，識別用戶的購買偏好。2.根據用戶購買偏好，為用戶推薦可能的商品。3.使用關聯規則挖掘算法（如Apriori算法），找出用戶購買商品之間的關聯關系。4.根據關聯規則，構建推薦系統，為用戶推薦商品。5.評估推薦系統的準確性和實用性。6.根據分析結果，提出改進電商平臺的策略。六、數據可視化工具應用要求：請根據以下給出的數據集，使用數據可視化工具完成以下任務。數據集：-銷售數據（日期，銷售額，銷售量，地區）任務：1.使用數據可視化工具，創建銷售額隨時間變化的折線圖。2.使用數據可視化工具，創建銷售量隨時間變化的折線圖。3.使用數據可視化工具，創建銷售額按地區分布的餅圖。4.使用數據可視化工具，創建銷售量按地區分布的餅圖。5.使用數據可視化工具，創建銷售額和銷售量的散點圖，以觀察兩者之間的關系。6.使用數據可視化工具，創建一個綜合儀表盤，展示銷售額、銷售量和地區分布的實時數據。本次試卷答案如下：一、SQL查詢語言基礎1.查詢年齡大于30歲的員工信息。解析：使用SELECT語句和WHERE子句進行條件查詢。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage>30;`2.查詢部門編號為10的員工姓名和工資。解析：使用SELECT語句選擇特定的列，并使用WHERE子句進行條件過濾。答案：`SELECTname,salaryFROMEmployeeWHEREdepartment_id=10;`3.查詢所有員工的姓名和年齡，按年齡升序排序。解析：使用SELECT語句選擇所需的列，并使用ORDERBY子句進行排序。答案：`SELECTname,ageFROMEmployeeORDERBYageASC;`4.查詢工資在8000到10000之間的員工信息。解析：使用SELECT語句和BETWEEN操作符進行范圍查詢。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREsalaryBETWEEN8000AND10000;`5.查詢年齡小于30歲的員工中，工資最高的員工信息。解析：使用SELECT語句，并使用子查詢找到工資最高的員工。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage<30ANDsalary=(SELECTMAX(salary)FROMEmployeeWHEREage<30);`6.查詢部門編號為10的員工數量。解析：使用SELECT語句和COUNT聚合函數進行計數。答案：`SELECTCOUNT(*)FROMEmployeeWHEREdepartment_id=10;`7.查詢平均工資超過9000的部門編號。解析：使用SELECT語句和GROUPBY子句進行分組，并使用HAVING子句進行條件過濾。答案：`SELECTdepartment_idFROMEmployeeGROUPBYdepartment_idHAVINGAVG(salary)>9000;`8.查詢所有員工的姓名，并去除重復值。解析：使用SELECT語句和DISTINCT關鍵字去除重復的姓名。答案：`SELECTDISTINCTnameFROMEmployee;`9.查詢工資最高的員工姓名和工資。解析：使用SELECT語句和MAX聚合函數找到最高工資。答案：`SELECTname,salaryFROMEmployeeWHEREsalary=(SELECTMAX(salary)FROMEmployee);`10.查詢部門編號為20的員工中，年齡最小的員工信息。解析：使用SELECT語句，并使用子查詢找到年齡最小的員工。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage=(SELECTMIN(age)FROMEmployeeWHEREdepartment_id=20);`二、數據倉庫設計1.設計一個數據倉庫模型，包括事實表和維度表。解析：根據業務需求，事實表用于存儲量化數據，維度表用于存儲描述性數據。答案：事實表：Employee_Sales_Fact，包含日期、銷售額、銷售量；維度表：Department_Dim，包含部門ID和部門名稱。2.根據業務需求，確定事實表和維度表之間的關系。解析：通過外鍵建立事實表和維度表之間的關系。答案：Employee_Sales_Fact表的department_id字段與Department_Dim表的id字段建立外鍵關系。3.設計事實表和維度表的結構，包括字段名稱和數據類型。解析：根據需求定義字段名稱和數據類型。答案：Employee_Sales_Fact表：dateDATE,salesDECIMAL(10,2),quantityINT;Department_Dim表：idINT,nameVARCHAR(50);4.根據業務需求，編寫SQL語句實現數據倉庫模型的建立。解析：使用CREATETABLE語句創建事實表和維度表。答案：`CREATETABLEEmployee_Sales_Fact(dateDATE,salesDECIMAL(10,2),quantityINT);CREATETABLEDepartment_Dim(idINT,nameVARCHAR(50));`5.編寫SQL語句實現部門員工數量的統計。解析：使用SELECT語句和COUNT聚合函數進行計數。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_countFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`6.編寫SQL語句實現部門平均工資的統計。解析：使用SELECT語句和AVG聚合函數進行平均值的計算。答案：`SELECT,AVG(e.salary)ASaverage_salaryFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`7.編寫SQL語句實現部門員工年齡分布的統計。解析：使用SELECT語句和COUNT聚合函數進行年齡的分組統計。答案：`SELECTe.age,COUNT(*)ASage_countFROMEmployeeeGROUPBYe.age;`8.根據數據倉庫模型，設計一個查詢，統計每個部門的員工數量、平均工資和年齡分布。解析：使用JOIN語句連接事實表和維度表，并使用GROUPBY子句進行分組。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_count,AVG(e.salary)ASaverage_salary,e.ageFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY,e.age;`9.根據數據倉庫模型，設計一個查詢，統計年齡大于30歲的部門員工數量。解析：使用SELECT語句和COUNT聚合函數進行計數，并使用HAVING子句進行條件過濾。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_countFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idWHEREe.age>30GROUPBY;`10.根據數據倉庫模型，設計一個查詢，統計每個部門的最高工資。解析：使用SELECT語句和子查詢找到每個部門的最高工資。答案：`SELECT,MAX(e.salary)ASmax_salaryFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`三、大數據處理框架Hadoop應用1.使用Hadoop命令行工具，創建一個名為"mydata"的HDFS目錄。解析：使用hadoopfs-mkdir命令創建HDFS目錄。答案：`hadoopfs-mkdir/user/hadoop/mydata`2.將本地文件"localfile.txt"上傳到HDFS目錄"/user/hadoop/input"下。解析：使用hadoopfs-put命令上傳文件到HDFS。答案：`hadoopfs-putlocalfile.txt/user/hadoop/input/localfile.txt`3.編寫一個簡單的MapReduce程序，讀取HDFS中的"localfile.txt"文件，計算每個單詞出現的次數。解析：