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2025年高职（大数据技术）大数据处理框架阶段测试题及答案.doc

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2025年高职（大数据技术）大数据处理框架阶段测试题及答案.doc

1、 2025年高职（大数据技术）大数据处理框架阶段测试题及答案（考试时间：90分钟满分100分）班级______ 姓名______ 第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共10小题，每题4分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。 1. 以下哪种大数据处理框架在实时流处理方面表现突出？ A. Hadoop B. Spark C. Storm D. Flink 2. 大数据处理框架中，常用于批处理的是？ A. MapReduce B. Kafka C. Zookeeper D. Cassandra 3. 以下关于Ha

2、doop生态系统的说法，错误的是？ A. HDFS是其分布式文件系统 B. MapReduce用于大规模数据的并行计算 C. Hive是基于Hadoop的数据仓库工具 D. Hadoop不适用于处理海量数据 4. Spark框架的核心组件不包括？ A. Spark Core B. Spark SQL C. Spark Streaming D. MongoDB 5. 大数据处理中，哪种框架适合处理复杂的图计算？ A. HBase B. Neo4j C. Giraph D. Redis 6. Flink框架的特点不包括？ A. 高性能 B. 低延迟 C. 只支持

3、批处理 D. 支持流批一体 7. 以下哪个是分布式协调服务框架？ A. HBase B. Kafka C. Zookeeper D. Hive 8. 大数据处理框架中，用于消息队列的是？ A. RabbitMQ B. Kafka C. Redis D. Elasticsearch 9. 关于Storm框架，说法正确的是？ A. 是一个分布式实时计算系统 B. 不支持容错 C. 计算效率低 D. 不适用于实时场景 10. 以下哪种框架常用于数据存储与检索？ A. HBase B. Spark MLlib C. Flink CDC D. Storm Tri

4、dent 第II卷（非选择题共60分） 11. （10分）简述Hadoop框架的主要组件及其功能。 12. （15分）比较Spark和Flink框架在性能、应用场景等方面的异同。 13. （15分）说明大数据处理框架中数据倾斜问题产生的原因及解决方法。 14. （材料题 10分）材料：在某电商平台的大数据处理中，每天产生海量的用户交易数据。现需要对这些数据进行实时分析，以便及时了解用户购买行为、商品销售情况等。问题：请选择一种合适的大数据处理框架，并说明理由。 15. （材料题 20分）材料：一家大型企业拥有多个部门，各部门数据分散存储在不同的数据库中。企业希

5、望构建一个统一的数据处理平台，实现对所有数据的整合与分析，挖掘潜在的业务价值。问题：（1）阐述大数据处理框架在该企业数据整合与分析中的作用。（2）提出一种可行的大数据处理框架选型方案，并说明理由。答案：1. D 2. A 3. D 4. D 5. C 6. C 7. C 8. B 9. A 10. A 11. Hadoop主要组件及功能：HDFS是分布式文件系统，用于存储海量数据；MapReduce用于大规模数据的并行计算；YARN是资源管理框架，负责资源的分配与管理；Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询功能；HBase是分

6、布式数据库，适用于随机读写操作。 12. Spark和Flink异同：性能方面，Spark在内存计算上优势明显，Flink在流处理性能更优。应用场景上，Spark适用于批处理、交互式查询等，Flink专注于实时流处理。Spark支持多种编程语言，Flink也支持Java、Python等。Spark有丰富的机器学习库，Flink在流批一体处理上更具特色。 13. 数据倾斜原因：数据分布不均匀、数据类型不一致、数据量差异大等。解决方法：数据预处理，如对数据进行采样、合并小文件等；优化数据分区，使数据均匀分布；调整框架参数，如Spark的repartition等；使用数据倾斜解决方案工具，如Fl

7、ink的广播变量等。 14. 可选择Flink框架。理由：电商平台每天产生海量实时交易数据，Flink是高性能、低延迟的流处理框架，支持流批一体，能实时处理这些数据，及时分析用户购买行为和商品销售情况，满足电商平台对数据实时性要求高的业务场景。 15. （1）大数据处理框架可整合企业各部门分散的数据，统一存储和管理。通过框架的计算和分析能力，挖掘数据潜在价值，为企业决策提供支持，提升业务效率和竞争力。（2）可选择Hadoop框架。理由：Hadoop生态系统丰富，HDFS可存储大量数据，MapReduce能进行批处理，YARN管理资源，Hive便于数据仓库操作。能满足企业整合多源数据及后续分析挖掘需求，成本低且技术成熟，可扩展性强。