Hadoop練習(xí)測試題附答案（二）

第頁Hadoop練習(xí)測試題附答案1.在FileInputFormat切片機(jī)制中，切片大小默認(rèn)等于什么?A、minSizeB、maxSizeC、BlocksizeD、Splitsize【正確答案】：C解析：

在FileInputFormat切片機(jī)制中，切片大小默認(rèn)等于Blocksize。2.以下不屬于YARN三大組件的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、HDFS【正確答案】：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。3.以下哪個(gè)命令用于在HDFS上創(chuàng)建一個(gè)0字節(jié)的文件?A、hadoopfs-touchzB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-catD、hadoopfs-ls【正確答案】：A解析：

hadoopfs-touchz用于在指定目錄創(chuàng)建大小為0的新文件。4.Hive中復(fù)制表的語法中，LIKE關(guān)鍵字的作用是()。A、復(fù)制表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)B、僅復(fù)制表結(jié)構(gòu)C、復(fù)制表數(shù)據(jù)D、復(fù)制表結(jié)構(gòu)并修改數(shù)據(jù)【正確答案】：B解析：

LIKE關(guān)鍵字在Hive復(fù)制表語法中用以聲明用戶復(fù)制現(xiàn)有的表結(jié)構(gòu)，但不復(fù)制數(shù)據(jù)，如CREATE[TEMPRORARY][EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_nameLIKEexisting_table_or_view_name[LOCATIONhdfs_path]。5.下列可以下載HDFS上的/user/root/live.txt文件至Linux本地的/opt目錄下的命令是()。A、hdfsdfs-get/user/root/live.txt/opt/B、hdfsdfs-download/user/root/live.txt/opt/C、hdfsdfs-put/user/root/live.txt/opt/D、hdfsdfs-move/user/root/live.txt/opt/【正確答案】：A6.MapReduce中的Driver類通常包含哪個(gè)方法?A、map()B、reduce()C、main()D、partition()【正確答案】：C解析：

Driver類通常包含main()方法，這是MapReduce程序的入口點(diǎn)，用于初始化設(shè)置并提交作業(yè)。7.在Driver類中，哪個(gè)方法用于設(shè)置作業(yè)不使用Reducer?A、setNumReduceTasks(0)B、setReducerClass(null)C、disableReduce()D、unsetReducer()【正確答案】：A解析：

setNumReduceTasks(0)方法用于設(shè)置作業(yè)不使用Reducer，即作業(yè)只有Map階段。8.MapReduce的執(zhí)行流程中，哪個(gè)階段負(fù)責(zé)“拆分”?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、Sort階段【正確答案】：A解析：

Map階段負(fù)責(zé)“拆分”，即把復(fù)雜任務(wù)分解為若干個(gè)簡單的子任務(wù)來并行處理。9.KeyValueTextInputFormat的默認(rèn)分隔符是什么?A、空格B、逗號(hào)C、制表符(\t)D、換行符【正確答案】：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(rèn)分隔符是制表符(\t)。10.在Hive中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的語法格式中，用于指定數(shù)據(jù)庫名稱的是()。A、CREATEB、DATABASEC、database_nameD、COMMENT【正確答案】：C解析：

CREATE用于創(chuàng)建操作，DATABASE用于限定創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，COMMENT用于添加數(shù)據(jù)庫注釋，而database_name才是表示創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的名稱，在CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name語法中明確了其作用。11.Hive的查詢語言是()。A、SQLB、HQLC、PythonD、Java【正確答案】：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(chǔ)在Hadoop文件中的大型數(shù)據(jù)集。12.以下不屬于Hadoop配置文件的是()。A、hadoop-site.xmlB、hdfs-site.xmlC、mapred-site.xmlD、core-site.xml【正確答案】：A13.在Hive中，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫時(shí)若不指定LOCATION，默認(rèn)存儲(chǔ)在()路徑下。A、/user/hive/warehouse/db_name.db/B、/hive/database/C、/tmp/hive/D、/user/hive/data/【正確答案】：A解析：

默認(rèn)情況下，Hive創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)在/user/hive/warehouse/db_name.db/路徑下，其他選項(xiàng)不是默認(rèn)存儲(chǔ)路徑。14.以下哪個(gè)方法不是Mapper類中的方法?A、setup()B、map()C、cleanup()D、reduce()【正確答案】：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。15.在Hive中創(chuàng)建一個(gè)包含分區(qū)的表，以下操作步驟中錯(cuò)誤的是:A、使用CREATETABLE語句，指定表名、列名及數(shù)據(jù)類型，并在語句中使用PARTITIONEDBY關(guān)鍵字定義分區(qū)字段B、在創(chuàng)建表時(shí)，如果使用了EXTERNAL關(guān)鍵字，那么數(shù)據(jù)文件的路徑需要在創(chuàng)建表時(shí)通過LOCATION關(guān)鍵字準(zhǔn)確指定，否則無法正確關(guān)聯(lián)外部數(shù)據(jù)C、創(chuàng)建分區(qū)表后，直接向表中插入數(shù)據(jù)，無需指定分區(qū)值，Hive會(huì)自動(dòng)根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容分配到合適的分區(qū)D、定義分區(qū)字段的數(shù)據(jù)類型時(shí)，要確保與實(shí)際存儲(chǔ)在分區(qū)目錄中的數(shù)據(jù)格式匹配，否則可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)加載或查詢錯(cuò)誤【正確答案】：C解析：

在向分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，必須指定分區(qū)值，否則Hive不知道將數(shù)據(jù)插入到哪個(gè)分區(qū);使用CREATETABLE創(chuàng)建分區(qū)表時(shí)，確實(shí)需要按A步驟操作;使用EXTERNAL關(guān)鍵字創(chuàng)建外部分區(qū)表時(shí)，LOCATION關(guān)鍵字指定路徑很重要;分區(qū)字段數(shù)據(jù)類型與實(shí)際數(shù)據(jù)格式匹配是保證數(shù)據(jù)正確操作的關(guān)鍵。###數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)型(多表關(guān)聯(lián)分析)16.已知Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上，其執(zhí)行查詢時(shí)會(huì)將HiveQL轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)執(zhí)行。當(dāng)執(zhí)行一個(gè)復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，如果希望提高查詢效率，以下哪種方法不太合理?A、合理設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)，如對(duì)經(jīng)常關(guān)聯(lián)的字段建立合適的索引(如果支持)B、根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和查詢需求，對(duì)表進(jìn)行分區(qū)或分桶操作C、直接在Hive中編寫復(fù)雜的HiveQL語句，不做任何優(yōu)化，依賴Hive自動(dòng)優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃D、調(diào)整MapReduce任務(wù)的相關(guān)參數(shù)，如增加Reduce任務(wù)的數(shù)量(在合理范圍內(nèi))【正確答案】：C解析：

雖然Hive會(huì)自動(dòng)優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃，但對(duì)于復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)查詢，僅依賴自動(dòng)優(yōu)化往往不能達(dá)到最佳效率;合理設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)建立索引(若支持)可以加速數(shù)據(jù)檢索;分區(qū)和分桶操作有助于快速定位和處理數(shù)據(jù);調(diào)整MapReduce任務(wù)參數(shù)如Reduce數(shù)量在合理范圍內(nèi)也可能提高效率。###實(shí)際案例型(根據(jù)案例場景選擇最佳方案)17.MapReduce框架中，哪個(gè)類負(fù)責(zé)定義數(shù)據(jù)如何分區(qū)?A、Mapper類B、Reducer類C、Partitioner類D、Combiner類【正確答案】：C解析：

Partitioner類定義了MapReduce中數(shù)據(jù)的分區(qū)規(guī)則，決定了數(shù)據(jù)如何分配到不同的Reducer任務(wù)。18.MapReduce程序最后輸出的結(jié)果通常都是按鍵值對(duì)進(jìn)行排序的，那么排序工作發(fā)生在（）階段。A、MapB、ShuffleC、ReduceD、Combiner【正確答案】：B19.Hive中查詢語句中，用于指定查詢條件的是()。A、FROMB、WHEREC、GROUPBYD、ORDERBY【正確答案】：B解析：

WHERE關(guān)鍵字在查詢語句中用于指定查詢條件，F(xiàn)ROM指定查詢的表，GROUPBY用于分組，ORDERBY用于排序。20.在Hive中，下列關(guān)于桶表的描述錯(cuò)誤的是()。A、桶表可以提高查詢處理效率B、桶表是針對(duì)某一列進(jìn)行組織的C、桶表的分區(qū)是以文件夾的形式存在D、桶表可以使取樣更高效【正確答案】：C解析：

桶表是更為細(xì)粒度的數(shù)據(jù)范圍劃分，針對(duì)某一列進(jìn)行桶的組織，能獲得更高的查詢處理效率且使取樣更高效;而分區(qū)表的分區(qū)是以文件夾的形式存在，C選項(xiàng)描述的是分區(qū)表的特征，不是桶表。21.YARN中的從角色，負(fù)責(zé)管理本機(jī)器上計(jì)算資源的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container【正確答案】：A解析：

NodeManager是YARN中的從角色，一臺(tái)機(jī)器上一個(gè)，負(fù)責(zé)管理本機(jī)器上的計(jì)算資源，所以答案選A。22.Reducer類在MapReduce中的作用是什么?A、讀取輸入數(shù)據(jù)B、處理Mapper輸出的中間數(shù)據(jù)C、合并最終結(jié)果D、設(shè)置MapReduce作業(yè)【正確答案】：B解析：

Reducer類負(fù)責(zé)處理Mapper輸出的中間數(shù)據(jù)，并生成最終輸出結(jié)果，然后存儲(chǔ)到HDFS中。23.當(dāng)MapReduce處理數(shù)據(jù)時(shí)，下列執(zhí)行流程正確的是()。A、Map—Shuffle—Sort—ReduceB、Shuffle—Map—Sort—ReduceC、Map—Reduce—Shuffle—SortD、Map—Sort—Shuffle—Reduce【正確答案】：A24.以下哪個(gè)命令用于查看文件內(nèi)容?A、hadoopfs-catB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正確答案】：A解析：

hadoopfs-cat查看文件內(nèi)容。25.在Hive中，查詢語句中使用DISTINCT關(guān)鍵字的作用是()。A、對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行排序B、去除查詢結(jié)果中的重復(fù)行C、選擇特定列進(jìn)行查詢D、限制查詢結(jié)果數(shù)量【正確答案】：B解析：

DISTINCT關(guān)鍵字用于去除查詢結(jié)果中的重復(fù)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(jié)果數(shù)量(限制數(shù)量用LIMIT關(guān)鍵字)。26.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，以下哪種做法不太有效()。A、在數(shù)據(jù)加載到Hive表之前，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證，去除無效或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B、定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢查，如檢查不同表之間相關(guān)數(shù)據(jù)的一致性C、只依賴Hive的內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不進(jìn)行額外的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控D、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標(biāo)體系，實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量狀況【正確答案】：C解析：

只依賴內(nèi)置函數(shù)而不進(jìn)行額外的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控?zé)o法全面保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)加載前清洗驗(yàn)證、定期一致性檢查和建立監(jiān)控指標(biāo)體系都是有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障措施。###數(shù)據(jù)可視化集成27.以下哪個(gè)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【正確答案】：A解析：

hadoopfs-text獲取源文件，并且以文本格式輸出該文件。28.設(shè)置虛擬機(jī)固定IP時(shí)，需要將網(wǎng)絡(luò)配置文件ifcfg-ens33中的BOOTPROTO的值修改為()。A、dhcpB、noneC、bootpD、static【正確答案】：D解析：

當(dāng)要為虛擬機(jī)設(shè)置固定IP時(shí)，應(yīng)將BOOTPROTO的值修改為static，這樣才能手動(dòng)配置IP地址、子網(wǎng)掩碼等網(wǎng)絡(luò)信息。而dhcp是通過動(dòng)態(tài)主機(jī)配置協(xié)議獲取地址，none表示不使用任何協(xié)議，bootp是使用引導(dǎo)程序協(xié)議獲取地址，均不符合固定IP設(shè)置的要求。29.以下哪個(gè)命令用于移動(dòng)文件?A、hadoopfs-mvB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正確答案】：A解析：

hadoopfs-mv將文件從源路徑移動(dòng)到目標(biāo)路徑。30.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(shè)置D、來自Shuffle階段的輸出【正確答案】：B解析：

mapper生成的中間輸出會(huì)提供給reducer。31.如何向作業(yè)添加輸入路徑?A、addInputPath()B、setInputPath()C、addInputFormat()D、setInputFormat()【正確答案】：A解析：

FileInputFormat.addInputPath()方法用于向作業(yè)添加輸入路徑，這是指定Map階段輸入數(shù)據(jù)來源的方法。32.Hive中，要將查詢結(jié)果插入到一個(gè)新表中，新表()。A、必須已存在B、可以不存在，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建C、不能與原表結(jié)構(gòu)相同D、必須與原表在同一數(shù)據(jù)庫中【正確答案】：B解析：

在Hive中使用INSERTINTO或INSERTOVERWRITE將查詢結(jié)果插入新表時(shí)，新表可以不存在，Hive會(huì)根據(jù)查詢結(jié)果的結(jié)構(gòu)自動(dòng)創(chuàng)建新表;新表可以與原表結(jié)構(gòu)相同，也不一定必須與原表在同一數(shù)據(jù)庫中。33.Hive中，下列哪種數(shù)據(jù)類型不能用于創(chuàng)建表的列()。A、INTB、STRINGC、ARRAYD、OBJECT【正確答案】：D解析：

Hive支持INT、STRING、ARRAY等數(shù)據(jù)類型用于創(chuàng)建表的列，但OBJECT不是Hive中用于表列定義的常見數(shù)據(jù)類型。34.在CentOS7.8的Linux系統(tǒng)中，使用()命令可以查看某個(gè)虛擬機(jī)的IP地址。A、servicenetworkrestartB、ipaddrC、servicenetworkstartD、Ip【正確答案】：B35.HDFS中的文件在物理上是分塊存儲(chǔ)的，塊的大小可以通過哪個(gè)配置參數(shù)來規(guī)定?A、dfs.blocksizeB、dfs.filesizeC、dfs.chunksizeD、dfs.metadatasize【正確答案】：A解析：

PPT中提到塊的大小可以通過配置參數(shù)來規(guī)定，參數(shù)位于hdfs-default.xml中:dfs.blocksize。36.在MapReduce的Map階段，數(shù)據(jù)切片默認(rèn)大小與哪個(gè)參數(shù)相等?A、BlocksizeB、FilesizeC、MemorybuffersizeD、Splitsize【正確答案】：A解析：

默認(rèn)Splitsize=Blocksize(128M)，每一個(gè)切片由一個(gè)MapTask處理。37.在MapReduce的Combiner合并中，Combiner組件的父類是什么?A、MapperB、ReducerC、DriverD、Partitioner【正確答案】：B解析：

Combiner組件的父類就是Reducer。38.Fsimage文件是什么?A、HDFS文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的一個(gè)永久性的檢查點(diǎn)，包含所有目錄和文件inode的序列化信息B、存放HDFS文件系統(tǒng)的所有更新操作的路徑C、記錄DataNode的心跳信息D、用于存儲(chǔ)文件數(shù)據(jù)內(nèi)容【正確答案】：A解析：

Fsimage文件是HDFS文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的一個(gè)永久性的檢查點(diǎn)，包含相關(guān)序列化信息。39.WordCount案例中，Map階段的核心是什么?A、對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行排序B、對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾C、把輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過切割，全部標(biāo)記1D、合并相同的key【正確答案】：C解析：

CWordCount案例中，Map階段的核心是把輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過切割，全部標(biāo)記1，因此40.在Hive中，視圖是()。A、可更新的B、只讀的C、可刪除的D、可插入數(shù)據(jù)的【正確答案】：B解析：

Hive的視圖是只讀的，依賴的基本表數(shù)據(jù)增加不會(huì)影響視圖呈現(xiàn)，但如果刪除基本表會(huì)出現(xiàn)問題，視圖本身不可更新、插入數(shù)據(jù)(雖然可以通過特殊方式間接更新，但本質(zhì)上視圖設(shè)計(jì)為只讀)，也不是專門用于刪除操作的。41.使用MapReduce查詢某個(gè)部門中薪資最高的員工姓名，如果輸出結(jié)果的格式為“薪資員工姓名”，例如“8000Alice”(假設(shè)薪資均為整數(shù))，那么輸出鍵值對(duì)格式應(yīng)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);【正確答案】：A42.YARN集群中的主角色，決定系統(tǒng)中所有應(yīng)用程序之間資源分配最終權(quán)限的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Client【正確答案】：C解析：

ResourceManager是YARN集群中的主角色，負(fù)責(zé)決定系統(tǒng)中所有應(yīng)用程序之間資源分配的最終權(quán)限，所以答案選C。43.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)不可以使用()。A、MySQLB、DerbyC、OracleD、HDFS【正確答案】：D解析：

Hive通常將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL、Derby等數(shù)據(jù)庫中，HDFS是用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)文件的，不是元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，Oracle雖然也可以作為數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，但在常見的Hive配置中使用相對(duì)較少。44.假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，公司想要了解用戶在不同時(shí)間段(上午、下午、晚上)的購買偏好，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。你決定使用Hive數(shù)據(jù)倉庫來處理數(shù)據(jù)，你首先會(huì)進(jìn)行以下哪項(xiàng)操作?A、在Hive中創(chuàng)建一個(gè)分區(qū)表，以時(shí)間(上午、下午、晚上)作為分區(qū)字段，用于存儲(chǔ)用戶購買數(shù)據(jù)B、直接使用Hive的內(nèi)置函數(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，無需創(chuàng)建特殊表結(jié)構(gòu)C、將所有用戶購買數(shù)據(jù)加載到一個(gè)普通的Hive表中，然后在查詢時(shí)通過篩選條件來區(qū)分不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)D、先將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到本地?cái)?shù)據(jù)庫，再使用本地?cái)?shù)據(jù)庫的功能進(jìn)行時(shí)間維度的分析【正確答案】：A解析：

創(chuàng)建分區(qū)表可以根據(jù)分區(qū)字段(如時(shí)間)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)，在查詢時(shí)能夠快速定位到特定時(shí)間段的數(shù)據(jù)，提高查詢效率，更適合用于分析不同時(shí)間段的購買偏好;直接使用內(nèi)置函數(shù)在原始數(shù)據(jù)上分析效率較低且不便于管理不同時(shí)間段數(shù)據(jù);將所有數(shù)據(jù)放在普通表中通過篩選條件查詢效率不如分區(qū)表;將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到本地?cái)?shù)據(jù)庫再分析增加了操作復(fù)雜性且失去了Hive處理大數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢。###對(duì)比分析型45.在Hive中使用LOADDATA語句加載數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種情況可能導(dǎo)致加載性能較低()。A、加載的數(shù)據(jù)文件在本地文件系統(tǒng)，且與Hive服務(wù)在同一節(jié)點(diǎn)B、加載的數(shù)據(jù)文件已經(jīng)在HDFS上，且與目標(biāo)表在同一目錄結(jié)構(gòu)下C、加載的數(shù)據(jù)文件較大，且沒有進(jìn)行任何預(yù)處理(如壓縮)D、加載的數(shù)據(jù)文件格式與目標(biāo)表定義的格式完全匹配【正確答案】：C解析：

加載較大且未預(yù)處理的數(shù)據(jù)文件時(shí)，由于數(shù)據(jù)量大且未優(yōu)化(如壓縮可減少傳輸和存儲(chǔ)開銷)，可能導(dǎo)致加載性能較低;數(shù)據(jù)文件在本地且與Hive服務(wù)在同一節(jié)點(diǎn)或在HDFS上且與目標(biāo)表目錄結(jié)構(gòu)合理以及格式匹配都有利于提高加載性能。###數(shù)據(jù)查詢效率對(duì)比46.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，關(guān)于數(shù)據(jù)生命周期管理，以下說法正確的是()。A、數(shù)據(jù)一旦加載到Hive表中，就會(huì)一直存儲(chǔ)，直到手動(dòng)刪除B、可以根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和使用頻率，設(shè)置數(shù)據(jù)的過期時(shí)間，自動(dòng)清理過期數(shù)據(jù)C、Hive會(huì)自動(dòng)根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間，定期刪除長時(shí)間未訪問的數(shù)據(jù)D、數(shù)據(jù)生命周期管理只與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量有關(guān)，與數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值無關(guān)【正確答案】：B解析：

在Hive中可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，依據(jù)數(shù)據(jù)重要性和使用頻率等設(shè)置數(shù)據(jù)過期時(shí)間，自動(dòng)清理過期數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管理;數(shù)據(jù)不是加載后就一直存儲(chǔ)，Hive不會(huì)自動(dòng)根據(jù)訪問時(shí)間刪除未訪問數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)生命周期管理與業(yè)務(wù)價(jià)值密切相關(guān)，不僅僅是存儲(chǔ)容量問題。###集群資源分配與管理47.某互聯(lián)網(wǎng)公司有海量的用戶行為日志數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Hadoop文件系統(tǒng)中，每天的數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)TB級(jí)別。現(xiàn)在需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶每天的操作次數(shù)，并按照操作次數(shù)進(jìn)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(shù)據(jù)加載到一個(gè)普通的Hive表中，然后在查詢時(shí)使用復(fù)雜的嵌套子查詢來計(jì)算每個(gè)用戶每天的操作次數(shù)并排序B、創(chuàng)建一個(gè)外部表指向用戶行為日志數(shù)據(jù)，使用分區(qū)表按日期進(jìn)行分區(qū)，然后編寫HiveQL查詢，先按用戶和日期分組計(jì)算操作次數(shù)，再排序取前100名C、將所有用戶行為日志數(shù)據(jù)一次性加載到一個(gè)內(nèi)部表中，然后使用Hive的窗口函數(shù)計(jì)算每個(gè)用戶每天的操作次數(shù)，最后排序取前100名D、先使用其他工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將每天每個(gè)用戶的操作次數(shù)計(jì)算好并存儲(chǔ)為新文件，再將這些文件加載到Hive表中進(jìn)行排序查詢【正確答案】：B解析：

創(chuàng)建外部表并按日期分區(qū)，可以方便管理和快速定位每天的數(shù)據(jù)，先分組計(jì)算操作次數(shù)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(fù)雜嵌套子查詢效率低且不便于管理大量數(shù)據(jù);一次性加載所有數(shù)據(jù)到內(nèi)部表對(duì)于海量數(shù)據(jù)可能存在性能問題且窗口函數(shù)對(duì)于這種大規(guī)模計(jì)算也可能效率不高;使用其他工具預(yù)處理增加了系統(tǒng)復(fù)雜性且失去了Hive直接處理大數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢。###代碼理解型(分析代碼片段功能)48.Apache版本YARN默認(rèn)使用的調(diào)度器是()。A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是【正確答案】：B解析：

Apache版本YARN默認(rèn)使用CapacityScheduler，所以答案選B。49.Hive中創(chuàng)建表時(shí)，用于指定文件存儲(chǔ)格式的是()。A、ROWFORMATB、STOREDASC、LOCATIOND、PARTITIONEDBY【正確答案】：B解析：

STOREDAS用于指文件存儲(chǔ)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(shù)據(jù)庫表在HDFS上的實(shí)際路徑;PARTITIONEDBY用于創(chuàng)建分區(qū)表。50.在Hive中，使用()命令可以查看表的詳細(xì)結(jié)構(gòu)信息。A、SHOWTABLESB、DESCTABLEC、DESCRIBEEXTENDEDTABLED、SHOWSTRUCTURETABLE【正確答案】：C解析：

DESCRIBEEXTENDEDTABLE可以查看表的詳細(xì)結(jié)構(gòu)信息，包括列信息、分區(qū)信息等;SHOWTABLES用于查看數(shù)據(jù)庫中的表列表;DESCTABLE(或DESCRIBETABLE)只能查看基本列信息，沒有EXTENDED詳細(xì);SHOWSTRUCTURETABLE不是Hive中的正確命令。51.yarn-site.xml文件的作用是()。A、設(shè)置了Hadoop基本運(yùn)行環(huán)境的配置B、設(shè)置了YARN框架運(yùn)行環(huán)境的配置C、設(shè)置了YARN框架的相關(guān)配置D、設(shè)置了MapReduce框架的相關(guān)配置【正確答案】：C52.Hive中使用ALTERTABLE語句修改表名時(shí)，()。A、會(huì)同時(shí)修改表的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑B、只修改表的元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑不變C、只修改數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑，元數(shù)據(jù)不變D、會(huì)刪除原表重新創(chuàng)建新表【正確答案】：B解析：

ALTERTABLE語句修改表名僅修改表的元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑不會(huì)改變，不會(huì)刪除原表重新創(chuàng)建，也不是只修改數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑而元數(shù)據(jù)不變。53.MapReduce不適合哪種類型的計(jì)算?A、并行計(jì)算B、實(shí)時(shí)計(jì)算C、離線處理D、流式計(jì)算【正確答案】：B解析：

MapReduce不擅長實(shí)時(shí)計(jì)算，因?yàn)樗鼰o法在毫秒或秒級(jí)內(nèi)返回結(jié)果。54.在Hive中有兩個(gè)表，表A有100萬行數(shù)據(jù)，表B有10萬行數(shù)據(jù)，且兩個(gè)表都有一個(gè)共同的字段用于連接。如果要執(zhí)行一個(gè)連接查詢，以下哪種連接方式可能效率最高()。A、先對(duì)表A和表B分別進(jìn)行全表掃描，然后在內(nèi)存中進(jìn)行連接操作B、使用Map端連接(Map-sidejoin)，將小表B加載到內(nèi)存中與大表A進(jìn)行連接C、使用Reduce端連接(Reduce-sidejoin)，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行連接D、先將表A和表B按照連接字段進(jìn)行排序，然后再進(jìn)行連接【正確答案】：B解析：

當(dāng)一個(gè)表較小(如這里的表B)時(shí)，使用Map端連接將小表加載到內(nèi)存中與大表連接，可以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸和Reduce階段的計(jì)算量，提高查詢效率;全表掃描然后內(nèi)存連接對(duì)于大數(shù)據(jù)量表效率低;Reduce端連接網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)演變55.Hive將HQL轉(zhuǎn)換為()程序來執(zhí)行查詢分析。A、JavaB、PythonC、MapReduceD、C++【正確答案】：C解析：

Hive核心是將HQL轉(zhuǎn)換為MapReduce程序，然后將程序提交到Hadoop群集執(zhí)行，不是轉(zhuǎn)換為Java、Python或C++程序。56.WordCount案例中，Reduce階段的核心是什么?A、對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行排序B、對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾C、對(duì)所有的1進(jìn)行累加求和D、合并相同的key【正確答案】：C解析：

WordCount案例中，Reduce階段的核心是處理shuffle完的一組數(shù)據(jù)，對(duì)所有的1進(jìn)行累加求和，得到單詞的總數(shù)。57.Hive在()模式下，只允許一個(gè)會(huì)話連接。A、內(nèi)嵌模式B、直連數(shù)據(jù)庫模式C、遠(yuǎn)程模式D、本地模式【正確答案】：A解析：

內(nèi)嵌模式使用內(nèi)嵌的Derby數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，在此模式下只允許一個(gè)會(huì)話連接，若嘗試多個(gè)會(huì)話則連接時(shí)將報(bào)錯(cuò);直連數(shù)據(jù)庫模式和遠(yuǎn)程模式可實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)訪問元數(shù)據(jù)信息的共享。58.在Hive數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，為了更好地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，需要與數(shù)據(jù)可視化工具集成。以下哪個(gè)不是常見的數(shù)據(jù)可視化工具與Hive集成的方式()。A、通過JDBC連接Hive，將查詢結(jié)果導(dǎo)出到可視化工具中進(jìn)行展示B、使用Hive的內(nèi)置可視化功能直接生成圖表C、將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)出為特定格式(如CSV)，然后導(dǎo)入到可視化工具中D、利用中間層(如HiveServer2)提供數(shù)據(jù)服務(wù)，可視化工具連接中間層獲取數(shù)據(jù)【正確答案】：B解析：

Hive本身沒有強(qiáng)大的內(nèi)置可視化功能直接生成復(fù)雜圖表;通過JDBC連接、導(dǎo)出數(shù)據(jù)為特定格式或利用中間層提供數(shù)據(jù)服務(wù)都是常見的與可視化工具集成的方式。###數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略59.下列關(guān)于Hadoop的說法錯(cuò)誤的是（）。A、Hadoop集群能夠部署在不同的機(jī)器上B、Hadoop集群搭建完成后，不能刪減和增加節(jié)點(diǎn)C、Hadoop能夠在所有節(jié)點(diǎn)并行地處理數(shù)據(jù)，具有高效性D、Hadoop上的應(yīng)用程序可以用C++語言編寫【正確答案】：B60.在HDFS中，哪個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)維護(hù)文件系統(tǒng)的namespace名稱空間?A、DataNodeB、SecondaryNameNodeC、NamenodeD、JournalNode【正確答案】：C解析：

Namenode負(fù)責(zé)維護(hù)文件系統(tǒng)的namespace名稱空間，這是Namenode的主要職責(zé)之一。61.Hive中向表插入數(shù)據(jù)時(shí)，哪種語法會(huì)覆蓋原表中的數(shù)據(jù)()。A、INSERTINTOTABLEB、INSERTOVERWRITETABLEC、LOADDATAINTOTABLED、UPDATETABLE【正確答案】：B解析：

INSERTOVERWRITETABLE是覆蓋插入，會(huì)覆蓋表中原有的數(shù)據(jù);INSERTINTOTABLE是直接向表的最后一行插入，不會(huì)覆蓋原有數(shù)據(jù);LOADDATAINTOTABLE是將數(shù)據(jù)文件裝載到表中;Hive默認(rèn)未開啟UPDATE操作，且該操作不是插入數(shù)據(jù)的語法。62.下列關(guān)于HDFS的說法正確的是（）。A、NameNode負(fù)責(zé)HDFS中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B、DataNode負(fù)責(zé)HDFS中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C、SecondaryNameNode通常與NameNode在一個(gè)節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)D、元數(shù)據(jù)指的是文件實(shí)際的數(shù)據(jù)【正確答案】：B63.以下哪個(gè)命令用于復(fù)制文件到本地文件系統(tǒng)?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du【正確答案】：A解析：

hadoopfs-get復(fù)制文件到本地文件系統(tǒng)。64.Hive利用()存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。A、本地文件系統(tǒng)B、HDFSC、MySQLDerby【正確答案】：B解析：

Hive利用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(HDFS)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這是其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的基本方式，而不是本地文件系統(tǒng)、MySQL或Derby(雖然元數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)在Derby或MySQL中，但數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS)。65.在Linux虛擬機(jī)下安裝Java時(shí)，使用的JDK安裝包格式為()。A、.exeB、.tar.gzC、.msiD、.rpm【正確答案】：D解析：

文檔中詳細(xì)描述了在Linux虛擬機(jī)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(tǒng)的安裝程序，.tar.gz格式一般是壓縮包，需要解壓后再進(jìn)行安裝配置，.msi格式也是Windows系統(tǒng)下的安裝包格式，均不符合在Linux系統(tǒng)下安裝Java的要求。66.Hive中，關(guān)于分區(qū)表和桶表的描述，正確的是()。A、分區(qū)表和桶表不能同時(shí)使用B、分區(qū)表是更細(xì)粒度的劃分，桶表是粗粒度劃分C、分區(qū)表按列值劃分，桶表按文件夾劃分D、分區(qū)表和桶表都可以提高查詢性能【正確答案】：D解析：

分區(qū)表和桶表都可以通過一定方式提高查詢性能，分區(qū)表按分區(qū)字段的值對(duì)表進(jìn)行劃分，桶表是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更細(xì)粒度的哈希劃分;它們可以同時(shí)使用，分區(qū)表不是更細(xì)粒度劃分(相比桶表而言)，桶表也不是按文件夾劃分(分區(qū)表才是按文件夾形式存在分區(qū))。67.下列關(guān)于YUM命令的options選項(xiàng)說法錯(cuò)誤的是()。A、-h:顯示幫助信息B、-y:對(duì)所有的提問都回答“yes”C、-c:指定配置文件D、-d:刪除文件【正確答案】：D68.現(xiàn)有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，在節(jié)點(diǎn)中有解壓的Hadoop安裝包(未配置)，若搭建包含4個(gè)節(jié)點(diǎn)的Hadoop集群，則下列選項(xiàng)中步驟正確的是()。

①克隆虛擬機(jī)

②配置SSH免密碼登錄

③格式化NameNode

④修改配置文件

⑤配置時(shí)間同步服務(wù)A、④①②⑤③B、③②①⑤④C、⑤①③②④D、②⑤④①③【正確答案】：A69.GenericOptionsParser的作用是什么?A、解析命令行參數(shù)B、設(shè)置Mapper類C、設(shè)置作業(yè)名稱D、設(shè)置輸入輸出路徑【正確答案】：A解析：

GenericOptionsParser用于解析命令行參數(shù)，它可以幫助Driver類解析出Hadoop的通用選項(xiàng)和作業(yè)特定的參數(shù)。70.當(dāng)在Job類中設(shè)置輸出鍵值對(duì)格式時(shí)，如果Mapper模塊的輸出鍵值對(duì)格式與Reducer模塊的輸出鍵值對(duì)格式一致，那么下列說法正確的是()。A、job.setOutputKeyClass()與job.setOutputValueClass()可以不進(jìn)行設(shè)置B、job.setMapOutputKeyClass()與job.setMapOutputValueClass()可以不進(jìn)行設(shè)置C、job.setReduceOutputKeyClass()與job.setReduceOutputValueClass()可以不進(jìn)行設(shè)置D、以上都不能省略【正確答案】：B71.在Hive的分區(qū)表中，分區(qū)字段的作用是()。A、存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)內(nèi)容B、提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性C、便于數(shù)據(jù)查詢時(shí)快速定位D、控制數(shù)據(jù)寫入權(quán)限【正確答案】：C解析：

分區(qū)字段在Hive分區(qū)表中的主要作用是便于數(shù)據(jù)查詢時(shí)快速定位到特定分區(qū)的數(shù)據(jù)，提高查詢效率，它不存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)內(nèi)容、不提高存儲(chǔ)安全性也不控制數(shù)據(jù)寫入權(quán)限。72.在MapReduce中，Driver類的主要作用不包括以下哪項(xiàng)?A、指定Mapper和Reducer類B、設(shè)置作業(yè)名C、提交MapReduce作業(yè)D、處理輸入輸出數(shù)據(jù)【正確答案】：D解析：

Driver類的主要作用是指定Mapper和Reducer類、設(shè)置作業(yè)名和提交MapReduce作業(yè)，而不直接處理輸入輸出數(shù)據(jù)。73.在Hive中，如果一個(gè)表中的某列數(shù)據(jù)類型為DECIMAL(10,2)，以下關(guān)于該列數(shù)據(jù)的說法正確的是()。A、該列可以存儲(chǔ)最多10位整數(shù)和2位小數(shù)的數(shù)值，超出范圍會(huì)自動(dòng)四舍五入B、該列可以存儲(chǔ)任意精度的數(shù)值，10和2只是表示一種格式約定C、該列只能存儲(chǔ)整數(shù)，小數(shù)部分會(huì)被截?cái)郉、該列存儲(chǔ)的數(shù)值總長度不能超過10位(包括小數(shù)點(diǎn))【正確答案】：A解析：

DECIMAL(10,2)表示該列可以存儲(chǔ)最多10位整數(shù)和2位小數(shù)的數(shù)值，超出范圍會(huì)根據(jù)規(guī)則(如四舍五入等)進(jìn)行處理;不能存儲(chǔ)任意精度數(shù)值，有精度限制;不是只能存儲(chǔ)整數(shù);數(shù)值總長度是包括整數(shù)位、小數(shù)點(diǎn)和小數(shù)位共10位，而不是不超過10位(包括小數(shù)點(diǎn))。###數(shù)據(jù)加載性能影響74.Hive采用客戶端/服務(wù)器(Client/Server，C/S)模式，其元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中(如MySQL或Derby)。在一個(gè)多用戶的環(huán)境中，如果要確保元數(shù)據(jù)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(nèi)嵌模式(使用內(nèi)嵌的Derby數(shù)據(jù)庫)，這樣每個(gè)用戶都有獨(dú)立的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，互不干擾B、使用直連數(shù)據(jù)庫模式(如連接到MySQL)，但不對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行任何管理和優(yōu)化，依賴Hive自動(dòng)處理并發(fā)訪問C、選擇遠(yuǎn)程模式，將元數(shù)據(jù)服務(wù)作為單獨(dú)的服務(wù)啟動(dòng)，確保所有用戶通過統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)服務(wù)訪問元數(shù)據(jù)，并對(duì)元數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐渲煤蛢?yōu)化D、隨機(jī)選擇一種模式，因?yàn)镠ive的三種模式在多用戶環(huán)境下對(duì)元數(shù)據(jù)的處理沒有太大區(qū)別【正確答案】：C解析：

遠(yuǎn)程模式將元數(shù)據(jù)服務(wù)獨(dú)立啟動(dòng)，便于統(tǒng)一管理和優(yōu)化，能確保多用戶環(huán)境下元數(shù)據(jù)的一致性和高效訪問;內(nèi)嵌模式只允許一個(gè)會(huì)話連接，不適合多用戶環(huán)境;直連數(shù)據(jù)庫模式雖然可共享元數(shù)據(jù)，但不進(jìn)行管理和優(yōu)化可能導(dǎo)致并發(fā)訪問問題;三種模式在多用戶環(huán)境下對(duì)元數(shù)據(jù)處理有明顯區(qū)別，不能隨機(jī)選擇。###性能影響型(分析操作對(duì)性能的影響)75.MapReduce編程主要包含哪三個(gè)類?A、Mapper、Reducer、DriverB、Reader、Writer、SorterC、InputFormat、OutputFormat、PartitionerD、Combiner、Partitioner、InputFormat【正確答案】：A解析：

MapReduce編程主要包含Mapper類、Reducer類和Driver類。76.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(gè)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【正確答案】：A解析：

要查詢每個(gè)用戶的總訂單金額，需要通過用戶ID將用戶表和訂單表進(jìn)行關(guān)聯(lián)(使用JOINON條件)，然后根據(jù)用戶名進(jìn)行分組(GROUPBYuser_name)，并計(jì)算每個(gè)用戶的訂單金額總和(SUM(order_amount));B選項(xiàng)沒有正確關(guān)聯(lián)條件且分組字段不準(zhǔn)確;C選項(xiàng)沒有計(jì)算總金額;D選項(xiàng)計(jì)算的是每個(gè)用戶的最大訂單金額，而不是總金額。###原理應(yīng)用型(基于Hive原理選擇操作)77.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源通常是()。A、單一外部系統(tǒng)B、多個(gè)外部系統(tǒng)C、內(nèi)部生成D、隨機(jī)生成【正確答案】：B解析：

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同外部系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)被集成到數(shù)據(jù)倉庫中用于分析等目的，而不是單一外部系統(tǒng)、內(nèi)部生成或隨機(jī)生成。78.如何設(shè)置作業(yè)的輸出路徑?A、setOutputPath()B、addOutputPath()C、FileOutputFormat.setOutputPath()D、setOutputFormat()【正確答案】：C解析：

FileOutputFormat.setOutputPath()方法用于設(shè)置作業(yè)的輸出路徑，這是指定Reduce階段輸出結(jié)果存放位置的方法。79.配置本地YUM源時(shí)，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/【正確答案】：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(xiàng)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。80.Hive中刪除表的語法是()。A、DROPTABLE[IFEXISTS]table_nameB、DELETETABLEtable_nameC、REMOVETABLEtable_nameD、ERASETABLEtable_name【正確答案】：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(shù)據(jù)，而REMOVETABLE和ERASETABLE不是Hive中刪除表的正確語法。81.在MapReduce中，哪個(gè)類負(fù)責(zé)將最終結(jié)果寫入到HDFS?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類【正確答案】：B解析：

Reducer類負(fù)責(zé)處理Mapper的輸出，并最終將處理結(jié)果寫入到HDFS中。82.在MapReduce中，哪個(gè)類負(fù)責(zé)將Map的輸出結(jié)果進(jìn)行合并處理?A、Mapper類B、Reducer類Combiner類D、Partitioner類【正確答案】：C解析：

Combiner類繼承自Reducer，它的任務(wù)是在Map輸出結(jié)果傳遞給Reduce之前進(jìn)行合并或計(jì)算，以精簡數(shù)據(jù)。83.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，為了保護(hù)用戶隱私，以下哪種方法不太合適()。A、對(duì)敏感數(shù)據(jù)列進(jìn)行加密存儲(chǔ)B、限制用戶對(duì)敏感數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，通過授權(quán)機(jī)制實(shí)現(xiàn)C、在查詢結(jié)果中直接顯示用戶的敏感信息(如身份證號(hào)碼)，但告知用戶注意保密D、定期備份數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)丟失導(dǎo)致隱私泄露【正確答案】：C解析：

在查詢結(jié)果中直接顯示敏感信息是違反隱私保護(hù)原則的，即使告知用戶注意保密也不能有效保護(hù)隱私;加密存儲(chǔ)敏感數(shù)據(jù)列、限制訪問權(quán)限和定期備份數(shù)據(jù)都是保護(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全的合理方法。###數(shù)據(jù)生命周期管理84.在MapReduce中，哪個(gè)類負(fù)責(zé)設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運(yùn)行?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類【正確答案】：C解析：

Driver類負(fù)責(zé)設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運(yùn)行。85.以下哪種調(diào)度器是Hadoop1.x中JobTracker原有的調(diào)度器實(shí)現(xiàn)，在YARN中保留下來的?()A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是【正確答案】：A解析：

FIFOScheduler是Hadoop1.x中JobTracker原有的調(diào)度器實(shí)現(xiàn)，在YARN中保留了下來，所以答案選A。86.下列不屬于Hadoop集群環(huán)境搭建模式的是()。A、單機(jī)環(huán)境B、偽分布式環(huán)境C、完全分布式環(huán)境D、嵌入式分布式環(huán)境【正確答案】：D87.Hive中加載數(shù)據(jù)到表時(shí)，若使用OVERWRITE關(guān)鍵字，()。A、會(huì)在原有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上追加新數(shù)據(jù)B、會(huì)覆蓋原有數(shù)據(jù)C、會(huì)跳過已存在的數(shù)據(jù)D、會(huì)刪除表結(jié)構(gòu)重新創(chuàng)建【正確答案】：B解析：

OVERWRITE關(guān)鍵字在Hive數(shù)據(jù)加載時(shí)會(huì)覆蓋原有數(shù)據(jù)，而不是追加、跳過或刪除表結(jié)構(gòu)重新創(chuàng)建。88.Hadoop3.x的HDFS的監(jiān)控服務(wù)，默認(rèn)是通過NameNode的()端口訪問的。A、9000B、8088C、8020D、9870【正確答案】：D89.在Hive中，對(duì)一個(gè)大表(數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)十億行)進(jìn)行查詢操作，如果要提高查詢性能，以下哪種操作對(duì)性能提升最不明顯?A、對(duì)查詢涉及的字段建立合適的索引(如果支持)B、根據(jù)查詢條件對(duì)大表進(jìn)行分區(qū)，查詢時(shí)只掃描相關(guān)分區(qū)的數(shù)據(jù)C、增加集群中DataNode的數(shù)量，但不調(diào)整其他相關(guān)配置D、優(yōu)化查詢語句，避免使用復(fù)雜的嵌套子查詢和全表掃描操作【正確答案】：C解析：

增加DataNode數(shù)量本身并不一定會(huì)直接提升查詢性能，還需要考慮數(shù)據(jù)分布、網(wǎng)絡(luò)帶寬、任務(wù)調(diào)度等諸多因素，且如果不調(diào)整其他相關(guān)配置，可能無法充分利用新增節(jié)點(diǎn)資源;建立索引、分區(qū)表和優(yōu)化查詢語句都是針對(duì)查詢性能優(yōu)化的常見有效方法，對(duì)提升大表查詢性能有明顯作用。90.啟動(dòng)Hadoop集群的順序是()。

①start-dfs.sh

②start-yarn.sh

③mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserverA、①②③B、②①③C、③②①D、③①②【正確答案】：A91.關(guān)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(shù)據(jù)處理層C、YARN是開源數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，用于查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大型數(shù)據(jù)集D、以上選項(xiàng)都不對(duì)【正確答案】：A92.隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，Hive在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于Hive未來發(fā)展趨勢的預(yù)測中，不太可能的是:A、Hive將不斷優(yōu)化其執(zhí)行引擎，提高查詢性能，減少與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行效率上的差距B、Hive會(huì)逐漸放棄對(duì)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的依賴，獨(dú)立發(fā)展成為一個(gè)全新的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)C、Hive將增加更多與機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能相關(guān)的功能，以滿足數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不斷增長的需求D、Hive在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面會(huì)不斷加強(qiáng)，提供更完善的安全機(jī)制【正確答案】：B解析：

Hive是基于Hadoop構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，其優(yōu)勢很大程度上依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，如HDFS存儲(chǔ)和MapReduce計(jì)算框架等，它不太可能放棄這種依賴而獨(dú)立發(fā)展;不斷優(yōu)化執(zhí)行引擎提高性能、增加與機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)功能以及加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全都是符合大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展需求和趨勢的。###架構(gòu)理解型(根據(jù)架構(gòu)特點(diǎn)選擇操作)93.如果在Reduce階段需要將結(jié)果都輸出到同一個(gè)文件里，那么需要設(shè)置Reduce任務(wù)數(shù)，下列設(shè)置方法正確的是()。A、job.setNumreduceTasks()=0;B、job.setNumReduceTasks(0);C、job.setNumreduceTasks()=1;D、job.setNumReduceTasks(1);【正確答案】：D94.數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向()的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)果為企業(yè)提供決策支持。A、操作B、分析C、存儲(chǔ)D、傳輸【正確答案】：B解析：

數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，用于存儲(chǔ)、分析、報(bào)告數(shù)據(jù)，其分析結(jié)果為企業(yè)提供決策支持，而不是面向操作、存儲(chǔ)或傳輸。95.以下哪個(gè)方法不是Reducer類中的方法?A、setup()B、reduce()C、cleanup()D、map()【正確答案】：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。96.在Driver類中，哪個(gè)方法用于設(shè)置Mapper類?A、setMapperClass()B、setReducerClass()C、setPartitionerClass()D、setCombinerClass()【正確答案】：A解析：

setMapperClass()方法用于指定Map階段使用的Mapper類。97.Hive中默認(rèn)的執(zhí)行引擎是()。A、MapReduceB、TezC、SparkD、自身執(zhí)行引擎【正確答案】：A解析：

Hive底層執(zhí)行引擎使用的是Hadoop的MapReduce框架，雖然也可以使用Tez、Spark等執(zhí)行引擎，但默認(rèn)是MapReduce。98.在MapReduce的Driver類中，哪個(gè)對(duì)象用于存儲(chǔ)作業(yè)配置?A、JobB、ConfigurationC、JobConfD、Context【正確答案】：B解析：

在Driver類中，Configuration對(duì)象用于存儲(chǔ)和處理作業(yè)的配置信息。99.以下哪個(gè)命令用于統(tǒng)計(jì)某個(gè)路徑下的目錄，文件及字節(jié)數(shù)?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正確答案】：A解析：

hadoopfs-count統(tǒng)計(jì)某個(gè)路徑下的目錄，文件及字節(jié)數(shù)。100.HDFS的副本機(jī)制中，副本數(shù)由哪個(gè)參數(shù)控制?A、dfs.replicationB、dfs.copyC、dfs.backupD、dfs.duplicate【正確答案】：A解析：

副本數(shù)由參數(shù)dfs.replication控制，默認(rèn)值是3。1.以下哪些關(guān)于NameNode的說法是正確的?A、是Hadoop分布式文件系統(tǒng)的核心B、維護(hù)和管理文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)C、基于此成為訪問HDFS的唯一入口D、內(nèi)部通過內(nèi)存和磁盤文件兩種方式管理元數(shù)據(jù)E、存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)【正確答案】：ABCD解析：

NameNode是核心，維護(hù)管理元數(shù)據(jù)，是唯一入口且通過兩種方式管理元數(shù)據(jù)，但不存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)。2.Hive中查詢語句支持的操作有()。A、條件查詢(WHERE)B、分組查詢(GROUPBY)C、排序查詢(ORDERBY)D、連接查詢(JOIN)【正確答案】：ABCD解析：

Hive查詢語句支持WHERE條件篩選、GROUPBY分組、ORDERBY排序以及JOIN連接等操作，這些都是常見的查詢操作功能，所以ABCD都正確。3.當(dāng)將外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到Hive數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，可能面臨以下哪些挑戰(zhàn)()。A、數(shù)據(jù)格式不一致，如數(shù)據(jù)源可能是CSV、JSON等格式，而Hive表有特定的存儲(chǔ)格式要求，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換B、數(shù)據(jù)語義差異，不同數(shù)據(jù)源對(duì)相同概念可能有不同定義或表示方式，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和語義映射C、數(shù)據(jù)更新頻率不同，有些數(shù)據(jù)源實(shí)時(shí)更新，而Hive數(shù)據(jù)加載可能有一定延遲，需要考慮如何處理數(shù)據(jù)時(shí)效性問題D、數(shù)據(jù)源的可靠性和穩(wěn)定性，可能存在網(wǎng)絡(luò)故障、數(shù)據(jù)源系統(tǒng)故障等導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取失敗或不完整，需要建立數(shù)據(jù)獲取的容錯(cuò)機(jī)制【正確答案】：ABCD解析：

數(shù)據(jù)格式不一致需要轉(zhuǎn)換才能正確導(dǎo)入Hive，A正確;語義差異可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析錯(cuò)誤，需清洗和映射，B正確;更新頻率差異影響數(shù)據(jù)時(shí)效性處理，C正確;數(shù)據(jù)源可靠性問題需容錯(cuò)機(jī)制保障數(shù)據(jù)獲取，D正確。###大數(shù)據(jù)場景應(yīng)對(duì)型4.以下哪些是HDFSShell命令中用于管理操作的常用命令?A、hadoopdfsadmin-reportB、hadoopdfsadmin-safemodeget/leave/enter/waitC、hadoopdfsadmin-refreshNodesD、hadoopfs-setrepE、hadoopfs-count【正確答案】：ABC解析：

hadoopdfsadmin相關(guān)命令用于管理文件系統(tǒng)，包括顯示統(tǒng)計(jì)信息、安全模式操作和更新數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，而hadoopfs-setrep用于設(shè)置文件副本數(shù)，hadoopfs-count用于統(tǒng)計(jì)路徑下信息，不屬于管理操作命令類別。5.Hive中創(chuàng)建表時(shí)，可用于指定表存儲(chǔ)格式的參數(shù)有()。A、TEXTFILEB、ORCC、PARQUETD、SEQUENCEFILE【正確答案】：ABCD解析：

在Hive創(chuàng)建表時(shí)，STOREDAS關(guān)鍵字后可指定如TEXTFILE、ORC、PARQUET、SEQUENCEFILE等存儲(chǔ)格式，這些都是常見的可選項(xiàng)，所以ABCD都正確。6.在Hive中執(zhí)行一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，涉及多表關(guān)聯(lián)、子查詢和聚合操作，以下哪些方法可以有效優(yōu)化查詢性能()。A、分析查詢執(zhí)行計(jì)劃，確定是否存在笛卡爾積等低效操作，并通過合理調(diào)整查詢邏輯或添加連接條件來優(yōu)化B、對(duì)于頻繁使用的子查詢，考慮將其結(jié)果物化(創(chuàng)建臨時(shí)表或視圖)，避免重復(fù)計(jì)算C、根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和查詢需求，合理設(shè)置MapReduce任務(wù)的參數(shù)，如調(diào)整Map和Reduce任務(wù)的數(shù)量、內(nèi)存分配等D、對(duì)參與關(guān)聯(lián)和聚合操作的表，根據(jù)連接鍵和聚合字段建立合適的索引(如果支持)，提高數(shù)據(jù)檢索速度【正確答案】：ABCD解析：

分析執(zhí)行計(jì)劃能發(fā)現(xiàn)低效操作并優(yōu)化，A正確;物化子查詢可減少重復(fù)計(jì)算，提高性能，B正確;合理設(shè)置MapReduce參數(shù)能優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行，C正確;建立合適索引可加速數(shù)據(jù)檢索，有助于提升復(fù)雜查詢性能，D正確。###數(shù)據(jù)安全綜合型7.數(shù)據(jù)倉庫的主要特征包括()。A、面向主題B、集成性C、易失性D、時(shí)變性【正確答案】：ABD解析：

數(shù)據(jù)倉庫具有面向主題，將相關(guān)數(shù)據(jù)圍繞主題進(jìn)行組織;具有集成性，會(huì)對(duì)分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一與綜合;具有時(shí)變性，數(shù)據(jù)需隨時(shí)間更新以適應(yīng)決策。而非易失性，數(shù)據(jù)進(jìn)入后穩(wěn)定且不會(huì)輕易改變，C選項(xiàng)錯(cuò)誤。8.Hive的系統(tǒng)架構(gòu)組成部分包括()。A、用戶接口層B、跨語言服務(wù)C、元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)D、底層驅(qū)動(dòng)引擎E、底層存儲(chǔ)【正確答案】：ABCDE解析：

Hive架構(gòu)包括用戶接口層(如CLI、JDBC/ODBC、HWI等)用于連接訪問;跨語言服務(wù)(如Thrift)方便不同編程語言調(diào)用;元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)(如Derby或MySQL)存儲(chǔ)元數(shù)據(jù);底層驅(qū)動(dòng)引擎實(shí)現(xiàn)HiveQL到MapReduce任務(wù)轉(zhuǎn)化;底層存儲(chǔ)(如HDFS)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。9.在Hive中，關(guān)于分區(qū)表的描述正確的有()。A、分區(qū)表可以加快數(shù)據(jù)查詢速度B、分區(qū)表的分區(qū)字段不存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)內(nèi)容C、分區(qū)表可以根據(jù)多個(gè)字段進(jìn)行分區(qū)D、分區(qū)表只能有一級(jí)分區(qū)【正確答案】：ABC解析：

分區(qū)表通過分區(qū)字段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，能加快查詢速度，分區(qū)字段僅用于分區(qū)管理不存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)，且可以根據(jù)多個(gè)字段進(jìn)行分區(qū)，分區(qū)表可以有單分區(qū)也可以有多級(jí)分區(qū)(嵌套分區(qū))，所以D錯(cuò)誤，ABC正確。10.CapacityScheduler中隊(duì)列資源劃分的特點(diǎn)有()。A、以隊(duì)列為單位劃分資源B、隊(duì)列結(jié)構(gòu)和資源可配置C、隊(duì)列內(nèi)部資源調(diào)度采用FIFO策略D、不同隊(duì)列資源完全獨(dú)立，不能共享【正確答案】：ABC解析：

CapacityScheduler以隊(duì)列為單位劃分資源，隊(duì)列結(jié)構(gòu)和資源可配置，隊(duì)列內(nèi)部資源調(diào)度采用FIFO策略，空閑資源可以被分配給任何隊(duì)列，說明不同隊(duì)列資源不是完全獨(dú)立不能共享的，所以答案是ABC。11.為了確保Hive數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)質(zhì)量，在數(shù)據(jù)處理流程中應(yīng)包含以下哪些環(huán)節(jié)()。A、數(shù)據(jù)采集階段，對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，如檢查數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性等，拒絕或修正低質(zhì)量數(shù)據(jù)B、數(shù)據(jù)加載到Hive表之前，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，處理缺失值、異常值，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和編碼等C、定期對(duì)Hive表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查，如使用數(shù)據(jù)質(zhì)量工具監(jiān)測數(shù)據(jù)分布、重復(fù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)相關(guān)性等指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量反饋機(jī)制，當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時(shí)，能夠追溯到數(shù)據(jù)來源和處理過程，以便進(jìn)行問題修復(fù)和流程改進(jìn)【正確答案】：ABCD解析：

數(shù)據(jù)采集時(shí)評(píng)估質(zhì)量可避免低質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)入，A正確;加載前清洗轉(zhuǎn)換可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，B正確;定期檢查可及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，C正確;反饋機(jī)制有助于問題追溯和改進(jìn)，D正確。###機(jī)器學(xué)習(xí)融合型12.在Hive數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用時(shí)，以下哪些步驟是常見的操作流程()。A、從Hive表中提取特征數(shù)據(jù)，根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)需求選擇合適的字段作為特征，可進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理(如歸一化、離散化等)B、將提取的特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法輸入的格式，如將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量或矩陣形式C、選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(如ApacheMahout或SparkMLlib)，在Hive環(huán)境中或與Hive集成的環(huán)境中運(yùn)行算法，訓(xùn)練模型D、使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類，將預(yù)測結(jié)果存儲(chǔ)回Hive表或用于其他業(yè)務(wù)決策【正確答案】：ABCD解析：

提取特征并預(yù)處理是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的基礎(chǔ)，A正確;轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式以適應(yīng)算法輸入，B正確;選擇算法庫并訓(xùn)練模型，C正確;使用模型預(yù)測并存儲(chǔ)結(jié)果或用于決策，D正確。###數(shù)據(jù)倉庫演進(jìn)型13.Hive中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的語法中，可指定的內(nèi)容有()。A、數(shù)據(jù)庫名稱B、數(shù)據(jù)庫注釋C、數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)位置D、數(shù)據(jù)庫屬性【正確答案】：ABCD解析：

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫語法中可指定數(shù)據(jù)庫名稱(database_name)，用COMMENT指定數(shù)據(jù)庫注釋，用LOCATION指定存儲(chǔ)位置，用WITHDBPROPERTIES指定屬性，所以ABCD都正確。14.在Hive中，以下哪些操作可能需要修改元數(shù)據(jù)()。A、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫B、創(chuàng)建表C、插入數(shù)據(jù)D、刪除分區(qū)【正確答案】：ABD解析：

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、創(chuàng)建表、刪除分區(qū)等操作都會(huì)涉及元數(shù)據(jù)的更新(如記錄數(shù)據(jù)庫信息、表結(jié)構(gòu)、分區(qū)信息等);插入數(shù)據(jù)主要是對(duì)表中數(shù)據(jù)內(nèi)容的操作，不直接修改元數(shù)據(jù)(雖然可能會(huì)有一些與數(shù)據(jù)相關(guān)的元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息更新，但相對(duì)不那么直接和關(guān)鍵)，所以C錯(cuò)誤，ABD正確。15.隨著業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，Hive數(shù)據(jù)倉庫可能需要不斷演進(jìn)，以下哪些方向是可能的演進(jìn)趨勢()。A、與云服務(wù)更緊密集成，利用云計(jì)算的彈性計(jì)算和存儲(chǔ)資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的快速部署、擴(kuò)展和成本優(yōu)化B、增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能功能，提供更多內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，方便用戶在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)直接進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測C、進(jìn)一步優(yōu)化性能，不僅僅局限于查詢性能，還包括數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)壓縮、索引等方面的性能提升，以適應(yīng)更大規(guī)模和更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求D、加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理功能，如更完善的數(shù)據(jù)血緣分析、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)安全策略管理等，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性、可用性和可追溯性【正確答案】：ABCD解析：

與云服務(wù)集成可帶來諸多優(yōu)勢，A正確;增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)功能符合數(shù)據(jù)分析發(fā)展趨勢，B正確;持續(xù)優(yōu)化性能是應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)增長的必然要求，C正確;加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理功能有助于管理數(shù)據(jù)倉庫，D正確。16.在Hive中，關(guān)于桶表的作用正確的有()。A、提高查詢處理效率B、使取樣更高效C、便于數(shù)據(jù)備份D、優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)【正確答案】：AB解析：

桶表可以為表加上額外結(jié)構(gòu)，在處理某些查詢(如連接操作)時(shí)能提高效率，也使取樣更高效;桶表主要目的不是便于數(shù)據(jù)備份和優(yōu)化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)(雖然在一定程度上可能影響存儲(chǔ)但不是主要作用)，所以CD錯(cuò)誤，AB正確。17.以下哪些關(guān)于DataNode的說法是正確的?A、是HadoopHDFS中的從角色B、負(fù)責(zé)具體的數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)C、數(shù)量決定了HDFS集群的整體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力D、啟動(dòng)時(shí)將自己注冊到NameNode并匯報(bào)自己負(fù)責(zé)持有的塊列表E、當(dāng)某個(gè)DataNode關(guān)閉時(shí)，會(huì)影響數(shù)據(jù)的可用性【正確答案】：ABCD解析：

DataNode是從角色，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)，數(shù)量影響存儲(chǔ)能力，啟動(dòng)時(shí)注冊并匯報(bào)，關(guān)閉時(shí)不影響數(shù)據(jù)可用性。18.Hive中數(shù)據(jù)操作語言(DML)包括以下哪些操作()。A、數(shù)據(jù)裝載B、數(shù)據(jù)查詢C、數(shù)據(jù)插入D、數(shù)據(jù)刪除【正確答案】：ABCD解析：

Hive的DML包括數(shù)據(jù)裝載(LOADDATA)、數(shù)據(jù)查詢(SELECT等)、數(shù)據(jù)插入(INSERTINTO/OVERWRITE)、數(shù)據(jù)刪除(DELETEFROM，雖然默認(rèn)未開啟但屬于DML操作范疇)，所以ABCD都正確。19.Hive中數(shù)據(jù)裝載操作的特點(diǎn)有()。A、可以從本地文件系統(tǒng)加載數(shù)據(jù)B、可以從HDFS上的其他位置加載數(shù)據(jù)C、加載操作是純復(fù)制或移動(dòng)操作D、加載數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換【正確答案】：ABC解析：

數(shù)據(jù)裝載操作可以指定LOCAL從本地文件系統(tǒng)加載數(shù)據(jù)，也可以從HDFS其他位置加載;目前裝載操作主要是純復(fù)制或移動(dòng)數(shù)據(jù)到對(duì)應(yīng)表位置，不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，所以D錯(cuò)誤，ABC正確。20.以下屬于YARN資源調(diào)度器的有()。A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、RandomScheduler【正確答案】：ABC解析：

YARN提供了三種調(diào)度器，分別是FIFOScheduler、CapacityScheduler、FairScheduler，不存在RandomScheduler，所以答案是ABC。21.在NLineInputFormat中，以下哪些說法正確?A、按照指定的行數(shù)N來劃分切片B、如果不整除，切片數(shù)=商+1C、輸入文件的總行數(shù)/N=切片數(shù)D、鍵和值與TextInputFormat生成的一樣E、代表每個(gè)map進(jìn)程處理的InputSplit不再按Block塊去劃分【正確答案】：ABCDE解析：

NLineInputFormat按照指定的行數(shù)N來劃分切片，若不整除切片數(shù)=商+1，輸入文件的總行數(shù)/N=切片數(shù)，鍵和值與TextInputFormat生成的一樣，且代表每個(gè)map進(jìn)程處理的InputSplit不再按Block塊去劃分。22.以下哪些命令可以用于查看文件內(nèi)容?A、hadoopfs-catB、hadoopfs-textC、hadoopfs-tailD、hadoopfs-getmergeE、hadoopfs-appendToFile【正確答案】：ABC解析：

hadoopfs-cat和hadoopfs-text都可查看文件內(nèi)容，hadoopfs-tail可查看文件尾部內(nèi)容，也算查看文件的一種方式，而hadoopfs-getmerge用于合并文件，hadoopfs-appendToFile用于追加內(nèi)容到文件。23.在TextInputFormat中，鍵和值分別是什么類型?A、鍵是LongWritable類型B、鍵是Text類型C、值是LongWritable類型D、值是Text類型E、鍵和值都是IntWritable類型【正確答案】：AD解析：

在TextInputFormat中，鍵是存儲(chǔ)該行在整個(gè)文件中的起始字節(jié)偏移量，LongWritable類型，值是這行的內(nèi)容，Text類型。24.以下哪些命令可以用于統(tǒng)計(jì)文件相關(guān)信息?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-duC、hadoopfs-setrepD、hadoopfs-getfaclE、hadoopfs-getfattr【正確答案】：AB解析：

hadoopfs-count統(tǒng)計(jì)路徑下目錄、文件及字節(jié)數(shù)，hadoopfs-du顯示目錄中文件大小，而hadoopfs-setrep用于設(shè)置副本數(shù)，hadoopfs-getfacl獲取訪問控制列表，hadoopfs-getfattr獲取文件屬性，不屬于統(tǒng)計(jì)文件相關(guān)信息命令。25.Hive中表的類型包括()。A、內(nèi)部表B、外部表C、分區(qū)表D、桶表【正確答案】：AB解析：

Hive中的表分為內(nèi)部表和外部表，分區(qū)表是表的一種組織形式，桶表也是基于表的進(jìn)一步組織，不是獨(dú)立的表類型，所以CD錯(cuò)誤，AB正確。26.FairScheduler的特性優(yōu)勢有()。A、分層隊(duì)列B、基于用戶或組的隊(duì)列映射C、資源搶占D、保證最小配額【正確答案】：ABCD解析：

FairScheduler支持分層隊(duì)列，可根據(jù)用戶名或組分配隊(duì)列，有資源搶占功能，能保證隊(duì)列最小資源配額，所以答案是ABCD。27.在企業(yè)級(jí)Hive數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，保障數(shù)據(jù)安全需要考慮多方面因素，以下哪些措施是有效的()。A、基于角色的訪問控制(RBAC)，為不同用戶或用戶組分配不同權(quán)限，如只讀、讀寫、管理員權(quán)限等，確保用戶只能訪問其被授權(quán)的數(shù)據(jù)B、對(duì)存儲(chǔ)在HDFS上的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行加密，防止數(shù)據(jù)泄露，同時(shí)在數(shù)據(jù)傳輸過程中(如數(shù)據(jù)加載、查詢結(jié)果返回等)使用加密協(xié)議(如SSL/TLS)C、定期審計(jì)數(shù)據(jù)訪問日志，監(jiān)控用戶操作，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常訪問行為并采取相應(yīng)措施，如警告、限制訪問或調(diào)查違規(guī)行為D、對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，如在開發(fā)和測試環(huán)境中使用脫敏后的數(shù)據(jù)，同時(shí)確保脫敏規(guī)則的安全性和有效性，不影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可用性【正確答案】：ABCD解析：

RBAC能有效控制用戶訪問權(quán)限，A正確;數(shù)據(jù)文件加密和傳輸加密可防止數(shù)據(jù)泄露，B正確;審計(jì)日志有助于監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)異常，C正確;數(shù)據(jù)脫敏保護(hù)敏感數(shù)據(jù)同時(shí)保證數(shù)據(jù)分析可用性，D正確。###數(shù)據(jù)集成挑戰(zhàn)型28.在MapReduce的執(zhí)行流程中，涉及到哪些階段?A、Input(輸入)B、Splitting(切片)C、Mapping(映射)D、Shuffling(混洗)E、Reducing(規(guī)約)【正確答案】：ABCDE解析：

MapReduce執(zhí)行流程包括輸入數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、映射、混洗和規(guī)約等階段。29.在處理海量數(shù)據(jù)(如PB級(jí))的Hive數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)或策略可以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)()。A、采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)(如HDFS)，將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和可擴(kuò)展性B、利用數(shù)據(jù)分區(qū)和分桶技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特征將數(shù)據(jù)劃分為不同的分區(qū)和桶，減少查詢時(shí)的數(shù)據(jù)掃描范圍C、結(jié)合使用多種計(jì)算引擎(如MapReduce、Tez、Spark)，根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的計(jì)算引擎，提高計(jì)算效率D、引入數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，如Snappy、ORC壓縮等，減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，同時(shí)在一定程度上提高數(shù)據(jù)傳輸和處理速度【正確答案】：ABCD解析：

分布式存儲(chǔ)架構(gòu)適合海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，A正確;分區(qū)分桶可優(yōu)化查詢，B正確;多種計(jì)算引擎結(jié)合能適應(yīng)不同任務(wù)，C正確;數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可節(jié)省空間和提升性能，D正確。###實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理型30.Hive中支持的數(shù)據(jù)類型有()。A、INT(整數(shù)型)B、STRING(字符串型)C、ARRAY(數(shù)組型)D、MAP(映射型)【正確答案】：ABCD解析：

Hive支持多種數(shù)據(jù)類型，包括INT整數(shù)型、STRING字符串型、ARRAY數(shù)組型、MAP映射型等，此外還有FLOAT、DOUBLE、BOOLEAN等其他數(shù)據(jù)類型，所以ABCD都正確。31.YARN架構(gòu)中的組件有()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、HDFS【正確答案】：ABC解析：

YARN架構(gòu)中的三大組件為ResourceManager、NodeManager、Applicat