華為數(shù)據(jù)中臺(tái)運(yùn)維專項(xiàng)試題（一）

華為數(shù)據(jù)中臺(tái)運(yùn)維專項(xiàng)試題單選題（總共40題）1.國網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)，是在下面（）數(shù)據(jù)中心階段的基礎(chǔ)上發(fā)展過來的。(1分)A、營銷服務(wù)中心B、全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心C、海量歷史/實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中心D、電網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)中心答案：B解析：

暫無解析2.數(shù)據(jù)中臺(tái)功能架構(gòu)中運(yùn)營管理包含包含（）能力。(1分)A、內(nèi)存計(jì)算B、標(biāo)簽管理C、任務(wù)調(diào)度D、服務(wù)目錄答案：C解析：

暫無解析3.Hbase元數(shù)據(jù)MetaRegion路由器信息存放在（）。(1分)A、ZookeeperB、Meta表C、HMasterD、Root表答案：B解析：

暫無解析4.關(guān)于Hive中普通表和外部表的描述不正確的是（）。(1分)A、默認(rèn)創(chuàng)建普通表B、外部表實(shí)質(zhì)是將已經(jīng)存在HDFS上的文件路徑跟表關(guān)聯(lián)起來C、刪除普通表時(shí)，元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)同時(shí)被刪除D、刪除外部表時(shí)，只刪除外部表數(shù)據(jù)而不刪除元數(shù)據(jù)答案：D解析：

暫無解析5.關(guān)于DataSet，下列說法不正確的是（）。(1分)A、DataSet不需要反序列化就可以執(zhí)行大部分操作B、DataSet是一個(gè)由特定域的對(duì)象組成的強(qiáng)類型集合C、DataSet與RDD高度類似，性能比RDD好D、DataSet執(zhí)行sort，filter，shuffle登錄需要進(jìn)行反序列化答案：D解析：

暫無解析6.Flume用于收集數(shù)據(jù)，其傳輸?shù)臄?shù)據(jù)基本單位是:（）。(1分)A、SplitB、BlockC、EventD、Packet答案：C解析：

暫無解析7.以下（）選項(xiàng)屬于MRSSparkSQL的優(yōu)點(diǎn)。(1分)A、穩(wěn)定和高性能B、SQL兼容性C、支持?jǐn)?shù)據(jù)插入，更新和刪除D、以上全部正確答案：D解析：

暫無解析8.以下（）不屬于Hadoop中MapReduce組件的特點(diǎn)。(1分)A、高容錯(cuò)B、良好的擴(kuò)展性C、實(shí)時(shí)計(jì)算D、易于編程答案：C解析：

暫無解析9.kafka-clustermirroring工具可以實(shí)現(xiàn)以下（）功能。(1分)A、kafka集群數(shù)據(jù)同步方案B、kafka單集群內(nèi)數(shù)據(jù)備份C、kafka單集群內(nèi)數(shù)據(jù)恢復(fù)D、以全部不對(duì)答案：A解析：

暫無解析10.下列（）選項(xiàng)不屬于創(chuàng)建Loader作業(yè)時(shí)必須項(xiàng)。(1分)A、優(yōu)先級(jí)B、名稱C、連接D、類型答案：A解析：

暫無解析11.Flume數(shù)據(jù)采集過程中，下列選項(xiàng)中能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和修飾的是（）。(1分)A、SinkB、ChannelC、ChannelSelectorD、Interceptor答案：D解析：

暫無解析12.以下關(guān)于MRSCTBase的描述不正確的是（）。(1分)A、CTBase的讀寫接口，統(tǒng)一封裝了行定義的接口，自動(dòng)進(jìn)行冷字段的合并和解析，不需要在應(yīng)用程序中進(jìn)行合并和解析B、CTBase是基于Hbase的聚簇表開發(fā)框架C、CTBase提供了一套WebUI進(jìn)行元數(shù)據(jù)定義，提供了只管醫(yī)用的表設(shè)計(jì)工具，降低表設(shè)計(jì)的難度D、CTBase的javaAPI提供了一套Hbase連接池管理的接口，內(nèi)部連接共享，減少客戶端應(yīng)用開發(fā)的難度答案：B解析：

暫無解析13.在MRSLibrA中，下列（）命令可以用于創(chuàng)建復(fù)制表。(1分)A、createtableregion1（ctid_valueint）distributebyreplicationB、createtableregion1（ctid_valueint）；C、Createtableregion1（ctid_valueint）replication；D、以上都不正確；答案：A解析：

暫無解析14.以下（）能力不屬于數(shù)據(jù)中臺(tái)能力架構(gòu)中存儲(chǔ)計(jì)算能力。(1分)A、分布式數(shù)據(jù)倉庫B、分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫C、流計(jì)算D、任務(wù)調(diào)度答案：D解析：

暫無解析15.MapReduce任務(wù)最終是在下列（）中被執(zhí)行的。(1分)A、NodeManagerB、containerC、ResourceManagerD、AppMaster答案：B解析：

暫無解析16.華為8.0數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)貼源層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品是（）。(1分)A、MRSB、GBase8AC、DWSD、DAYU答案：A解析：

暫無解析17.Hadoop平臺(tái)中，要查看YARN服務(wù)中一個(gè)application的信息，通過的（）命令行方式進(jìn)行查詢。(1分)A、containerB、jarC、application-attemptD、application答案：D解析：

暫無解析18.關(guān)于MRSStreaming的Supervisor描述正確的是（）。(1分)A、.Supervisor是在Topology中接受數(shù)據(jù)然后執(zhí)行處理的組件B、Supervisor負(fù)責(zé)接受Nimbus分配的任務(wù)，啟動(dòng)和停止屬于自己管理的Worker進(jìn)程C、Supervisor負(fù)責(zé)資源分配和任務(wù)調(diào)度D、Supervisor是運(yùn)行具體處理邏輯的過程答案：B解析：

暫無解析19.下列哪個(gè)命令是從HDFS下載目錄/文件到本地的是（）。(1分)A、dfs-putB、dfs-catC、dfs-getD、dfs-mkdir答案：C解析：

暫無解析20.部署MRS時(shí)，同一集群內(nèi)的FlumeServer節(jié)點(diǎn)建議至少部署（）個(gè)。(1分)A、1B、3C、4D、2答案：D解析：

暫無解析21.HBase默認(rèn)使用（）作為其底層文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。(1分)A、HDFSB、HadoopC、MemoryD、MapReduce答案：A解析：

暫無解析22.將數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)大小設(shè)置為128M,HDFS客戶端在寫文件時(shí)，當(dāng)寫入一個(gè)100M大小的文件，實(shí)際占用儲(chǔ)存空間為（）。(1分)A、128MB、100MC、64MD、50M答案：B解析：

暫無解析23.華為MRS中關(guān)于HDFS的DataNode的說法正確的是（）。(1分)A、不會(huì)檢查數(shù)據(jù)的有效性B、周期性地將本節(jié)點(diǎn)的Block相關(guān)信息發(fā)送給NameNodeC、不同的DataNode存儲(chǔ)的Block一定是不同的D、一個(gè)DataNode上的Block可以是相同的答案：C解析：

暫無解析24.以下（）組件負(fù)責(zé)控制系統(tǒng)資源的分配，防止過量業(yè)務(wù)負(fù)載對(duì)系統(tǒng)的沖擊而導(dǎo)致業(yè)務(wù)擁塞。(1分)A、GTMB、WLMC、CND、DN答案：B解析：

暫無解析25.關(guān)于MRSmanager界面Hive日志收集的描述中，不對(duì)的是（）。(1分)A、可以指定實(shí)例進(jìn)行日志收集B、可以指定節(jié)點(diǎn)IP進(jìn)行收集C、可以指定用戶進(jìn)行日志收集D、可以指定時(shí)間段進(jìn)行日志收集答案：C解析：

暫無解析26.安裝MRS的Streaming組件是，Nimbus角色要求安裝（）節(jié)點(diǎn)。(1分)A、4B、3C、2D、1答案：C解析：

暫無解析27.關(guān)于Kerberos的TGT以下說法錯(cuò)誤的是（）。(1分)A、TGT全稱為票據(jù)授權(quán)服務(wù)票據(jù)，主要由KDC服務(wù)器生成B、TGT一次生成之后，可以無限期使用。C、TGT在客戶端的存在方式可以是在內(nèi)存中存儲(chǔ)，也可以在本地以文件的形式存儲(chǔ)。D、TGT中主要的信息有當(dāng)前該票據(jù)的有效時(shí)長和授予該TGT的服務(wù)端IP以及分發(fā)給的客戶端名稱。答案：B解析：

暫無解析28.以下（）數(shù)據(jù)不屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。(1分)A、HTMLB、XMLC、二維表D、JSON答案：C解析：

暫無解析29.Hadoop中、如果yarn，scheduler.capacity.root.QueueA.minim.m-user-limit-percent設(shè)置為50，下面說法錯(cuò)誤的是（）。(1分)A、一個(gè)用戶提交任務(wù)，可以使用QueueA的100%的資源B、如果QueueA中已經(jīng)有2個(gè)用戶的任務(wù)運(yùn)行，這時(shí)第3個(gè)用戶提交的任務(wù)需要等待釋放資源C、QueueA中必須保障每個(gè)用戶至少得到50%的資源D、QueueA中的每個(gè)用戶最多只能獲得50%的資源答案：D解析：

暫無解析30.下列（）命令是刪除文件。(1分)A、dfs-clearB、dfs-lsC、dfs-rmD、dfs-del答案：C解析：

暫無解析31.數(shù)據(jù)中臺(tái)功能架構(gòu)中數(shù)據(jù)接入包含（）能力。(1分)A、數(shù)據(jù)交換B、監(jiān)控告警C、鏈路監(jiān)測(cè)D、任務(wù)調(diào)度答案：A解析：

暫無解析32.MRS產(chǎn)品中，關(guān)于Kafka的說法不正確的是（）。(1分)A、Kafka強(qiáng)依賴于ZookeeperB、Kafka部署的實(shí)例個(gè)數(shù)不得小于2C、Kafka的服務(wù)端可以產(chǎn)生消息D、Consumer作為Kafka的客戶端角色進(jìn)行消息的消費(fèi)答案：C解析：

暫無解析33.以下關(guān)于Flink關(guān)鍵特性描述不正確的是（）。(1分)A、SparkStreaming與Flink相比，時(shí)延更低B、Flink流式處理引擎能夠同時(shí)提供支持流處理和批處理應(yīng)用的功能C、checkpoint實(shí)現(xiàn)了Flink的容錯(cuò)D、與FusionInghtHD中的Streaming相比，F(xiàn)link具有更高的吞吐量答案：A解析：

暫無解析34.查看Kafka某Topic的partition詳細(xì)信息時(shí)，使用如下（）命令。(1分)A、bin/kafka-topic.sh--createB、bin/kafka-topic.sh--deleteC、bin/kafka-topic.sh--listD、bin/kafka-topic.sh--describe答案：D解析：

暫無解析35.以下關(guān)于HiveSQL基本操作描述正確的是（）。(1分)A、加載數(shù)據(jù)到Hive時(shí)數(shù)據(jù)必須是HDFS的一個(gè)路徑B、創(chuàng)建外部表必須要指定location信息C、創(chuàng)建外部表使用external關(guān)鍵字，創(chuàng)建普通表需要指定internal關(guān)鍵字D、創(chuàng)建表時(shí)可以指定列分隔符答案：D解析：

暫無解析36.假設(shè)每個(gè)用戶最低資源保障設(shè)置為yarn，scheduler，capacity，root，QueueA.minimum-user-limit-percent=24。則以下說法錯(cuò)誤的是（）。(1分)A、第3個(gè)用戶提交任務(wù)時(shí)，每個(gè)用戶最多獲得33.33%的資源B、第2個(gè)用戶提交任務(wù)時(shí)每個(gè)用戶最多獲得50%的資源C、第4個(gè)用戶提交任務(wù)時(shí)，每個(gè)用戶最多獲得25%的資源D、第5個(gè)用戶提交任務(wù)時(shí)，每個(gè)用戶最多獲得20%的資源答案：D解析：

暫無解析37.以下不是EXPLAIN命令選項(xiàng)的是（）。(1分)A、performanceB、prettyC、analyzeD、verbose答案：B解析：

暫無解析38.MRSManager對(duì)服務(wù)的配置功能說法不正確的是（）。(1分)A、服務(wù)級(jí)別的配置可對(duì)所有實(shí)例生效B、實(shí)例級(jí)別的配置只針對(duì)本實(shí)例生效C、實(shí)例級(jí)別的配置對(duì)其他實(shí)例也生效D、配置保存好需要重啟服務(wù)才能生效答案：C解析：

暫無解析39.用來清理殘留事務(wù)的工具叫（）。(1分)A、gs_cleanB、gs_gucC、gs_dumpD、gs_ctrl答案：A解析：

暫無解析40.在很多小文件場(chǎng)景下，Spark會(huì)起很多Task，當(dāng)SQL邏輯中存在shuffle操作時(shí)，會(huì)大大增加hash分桶數(shù)，嚴(yán)重影響性能，MRS中，針對(duì)小文件的場(chǎng)景通常采用（）算子來對(duì)Table中的小文件生成的Partition進(jìn)行合并，減少partition數(shù)，從而避免在shuffle的時(shí)候，生成過多的hash分桶，提升形成。(1分)A、groupbyB、coalosceC、connectD、join答案：D解析：

暫無解析多選題（總共40題）1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫可以指定兼容參數(shù)（）。(1分)A、MySQLB、OraC、TDD、SQLServer答案：BC解析：

暫無解析2.StructuredStreaming在OutPut階段可以定義不同的數(shù)據(jù)寫入方式，包括以下（）方式。(1分)A、GeneralModeB、AppendModeC、CompleteModeD、UpdateMode答案：BCD解析：

暫無解析3.以下屬于控制算子的有（）。(1分)A、HashJoinB、AppendC、AggD、RecursiveUnoin答案：BD解析：

暫無解析4.以下屬于HiveSQL中DDL的是（）。(1分)A、修改表B、刪除表C、數(shù)據(jù)導(dǎo)入D、建表答案：ABD解析：

暫無解析5.對(duì)于HBaserowkey的設(shè)計(jì)原則，如下描述正確的是（）。(1分)A、訪問權(quán)重高的屬性值放在RowKey前面B、訪問權(quán)重高的屬性值放在Rowkey后半部分C、離散度好的屬性值放在Rowkey前半部分D、離散度好的屬性值放在Rowkey后半部分答案：AC解析：

暫無解析6.MRS中，屬于Streaming的數(shù)據(jù)分發(fā)方式有（）。(1分)A、ShuffleGroupingB、FieldGroupingC、LocalGroupingD、DirectGrouping答案：ABCD解析：

暫無解析7.對(duì)HBase的列族，可以設(shè)置如下（）屬性。(1分)A、VersionsB、TTLC、CoprocessorD、Compression答案：ABD解析：

暫無解析8.在產(chǎn)品選型時(shí)，數(shù)據(jù)中臺(tái)邏輯架構(gòu)中共享層要重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)品的特點(diǎn)包含（）方面。(1分)A、高效的訪問能力B、支持?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)放能力C、支持高效的數(shù)據(jù)更新、刪除能力D、智能的資源回收能力答案：ABC解析：

暫無解析9.MRS中，一個(gè)完整的StreamingCQL應(yīng)用程序至少包含以下（）部分。(1分)A、創(chuàng)建輸入流B、創(chuàng)建輸出流C、業(yè)務(wù)操作語句（例如SELECT、INSERT、JION等）D、應(yīng)用提交語句答案：ABC解析：

暫無解析10.MRSManager界面顯示Hive服務(wù)狀態(tài)是Bad時(shí)，可能的原因有（）。(1分)A、DBService服務(wù)不可用B、HDFS服務(wù)不可用C、Hbase服務(wù)不可用D、Metastoro實(shí)例不可用答案：ABD解析：

暫無解析11.MRS系統(tǒng)中，Hive支持的接口類型有（）。(1分)A、JDBC接口B、ODBC接口C、Python接口D、Ruby接口答案：ABC解析：

暫無解析12.與開源的sqoop相比，Loader具有（）增強(qiáng)特性。(1分)A、高可靠性B、高性能C、安全性D、圖形化答案：ABCD解析：

暫無解析13.華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS支持（）分類方法。(1分)A、梯度提升術(shù)B、邏輯回歸C、隨機(jī)決策森林D、支持向量機(jī)答案：ABCD解析：

暫無解析14.以下（）措施能提高HBase的查詢性能。(1分)A、預(yù)分region,使region分布均勻，提高并發(fā)B、查詢頻繁屬性放在rowkey前面部分C、使用二級(jí)索引，適應(yīng)更多查詢場(chǎng)景D、同時(shí)讀取的數(shù)據(jù)存放在同一個(gè)cell中答案：ABCD解析：

暫無解析15.Spark有（）特點(diǎn)。(1分)A、快B、靈C、輕D、巧答案：ABCD解析：

暫無解析16.MRS中，關(guān)于Hive和Sparksql下列（）描述是正確的。(1分)A、兩者都能對(duì)外提供SQL或類SQL能力B、兩者都能運(yùn)行在MapReduce計(jì)算框架上C、兩者都能通過表字段和HBase字段映射的方式訪問HBase上的數(shù)據(jù)D、兩者都能運(yùn)行在Spark計(jì)算框架上答案：ACD解析：

暫無解析17.數(shù)據(jù)質(zhì)量定義模塊包括（）。(1分)A、質(zhì)量維度定義B、檢驗(yàn)類別管理C、度量規(guī)則管理D、檢核方法管理答案：ABCD解析：

暫無解析18.Flink支持的時(shí)間操作類型包括以下（）選項(xiàng)。(1分)A、結(jié)束時(shí)間B、處理時(shí)間C、采集時(shí)間D、事件時(shí)間答案：BD解析：

暫無解析19.以下關(guān)于Hbase文件存儲(chǔ)模塊描述正確的有（）。(1分)A、應(yīng)用在FusionInsightHD的上層應(yīng)用B、HFS封裝了Hbase與HDFS的接口C、為上層應(yīng)用提供文件存儲(chǔ)、讀取、刪除等功能D、HFS是Hbase的獨(dú)立模塊答案：ABCD解析：

暫無解析20.下列選項(xiàng)中，（）是Spark的重要角色。(1分)A、NodeManagerB、ResourceManagerC、DataNOdeD、Driver答案：ABD解析：

暫無解析21.下列關(guān)于FusionInsightLibrA行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的使用場(chǎng)景描述正確的有（）。(1分)A、列存儲(chǔ)適用于統(tǒng)計(jì)分析類查詢（group，join多的場(chǎng)景）B、行存儲(chǔ)適用于點(diǎn)查詢（返回記錄少，基于索引的簡單查詢）C、列存儲(chǔ)適用于點(diǎn)查詢（返回記錄少，基于索引的簡單查詢）D、行存儲(chǔ)適用于即席查詢（查詢條件列不確定，行存無法確定索引）答案：AB解析：

暫無解析22.Hbase中以下（）場(chǎng)景會(huì)觸發(fā)Flush操作。(1分)A、Hbase定期刷新MetaStore，默認(rèn)周期為1小時(shí)B、當(dāng)WALs中文件數(shù)量達(dá)到閾值C、Region中MetaStore的總大小達(dá)到了預(yù)設(shè)的FlushSize閾值D、MetaStore占用內(nèi)存的總量和RegionServer總內(nèi)存比值超出了預(yù)設(shè)的閾值大小答案：ABCD解析：

暫無解析23.下面關(guān)于FusionInsightLibrA權(quán)限授予的描述正確的有（）。(1分)A、權(quán)限授予最小化，只需要SELECT權(quán)限的不需要授予其他權(quán)限B、不要為了方便隨便授予ALLPRIVILEGES權(quán)限C、謹(jǐn)慎授予可能改變表內(nèi)容的操作（update、insert）權(quán)限D(zhuǎn)、管理好權(quán)限周期，超過時(shí)間及時(shí)使用REVOKE回收權(quán)限答案：ABCD解析：

暫無解析24.以下屬于Stream算子執(zhí)行方式的有（）。(1分)A、SortedB、BroadcastC、GatherD、Hashed答案：BC解析：

暫無解析25.下列關(guān)于Worker、Executor、Task說法正確的是（）。(1分)A、每個(gè)Executor可以運(yùn)行多個(gè)TaskB、每個(gè)Worker可以運(yùn)行多個(gè)ExecutorC、每個(gè)Worker只能為一個(gè)拓?fù)溥\(yùn)行ExecutorD、每個(gè)Executor可以運(yùn)行不同組件的Task答案：ABD解析：

暫無解析26.以下關(guān)于FusionInsight網(wǎng)路安全可靠性，說法正確的是（）。(1分)A、阻止外部攻擊者通過管理通道入侵實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)B、FusionInight支持網(wǎng)路劃分為三級(jí)：集群業(yè)務(wù)平面、集群管理平面和集群外維護(hù)網(wǎng)路彼此之間實(shí)施物理隔離C、避免業(yè)務(wù)平面的高負(fù)載阻塞集群管理通道D、網(wǎng)路平面隔離，避免管理與業(yè)務(wù)貸款搶占，相互干擾答案：ABCD解析：

暫無解析27.關(guān)于Kafka的Peoducer,如下說法正確的是（）。(1分)A、Producer是消息生產(chǎn)者B、Producer生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要指定TopicC、可以同時(shí)起多個(gè)Producer進(jìn)程向同一個(gè)Topic進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送D、Producer生產(chǎn)數(shù)據(jù)時(shí)需要先連接ZooKeeper,而后才連接Broker答案：ABC解析：

暫無解析28.MRS中使用Streaming客戶端shell命令提交拓?fù)渲螅褂肧tormUI查看發(fā)現(xiàn)該拓?fù)溟L時(shí)間沒有處理數(shù)據(jù)，可能原因有（）。(1分)A、拓?fù)錁I(yè)務(wù)邏輯錯(cuò)誤，提交之后無法正常運(yùn)行B、Supervisor是在Topology中接收數(shù)據(jù)然后執(zhí)行處理的組件C、拓?fù)溥^于復(fù)雜或者并發(fā)太大，導(dǎo)致worker啟動(dòng)時(shí)間過長，超過supervisor的等待時(shí)間D、Supervisor的slots資源被消耗盡，拓?fù)涮峤簧先ズ蠓植坏絪lot去啟動(dòng)worker進(jìn)程答案：ABCD解析：

暫無解析29.下列（）模塊通過主備復(fù)制保證高可用。(1分)A、CNB、DNC、GTMD、WLM答案：BC解析：

暫無解析30.創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫建議（）。(1分)A、對(duì)象名稱不超過64字節(jié)B、使用utf-8作為數(shù)據(jù)庫默認(rèn)編碼集C、不要使用多字節(jié)符作為對(duì)象名答案：BC解析：

暫無解析31.華為云數(shù)據(jù)湖探索（DataLakeInsight,DLI）的數(shù)據(jù)源支持以下（）數(shù)據(jù)格式。(1分)A、CSVB、ParquetC、JSOND、ORC答案：ABCD解析：

暫無解析32.Loader提供了（）方式或接口實(shí)現(xiàn)作業(yè)管理。(1分)A、WebUIB、Linux命令行C、Rest接口D、JavaAPI答案：ABCD解析：

暫無解析33.MRS使用Streaming客戶端shell命令查看拓?fù)浠蛘咛峤煌負(fù)涫?，以下（）定為手段是正確的。(1分)A、查看Supervisor運(yùn)行日志，判斷是否Supervisor異常B、查看worker運(yùn)行日志C、查看Niimbus的運(yùn)行日志，判斷是否Nimbus服務(wù)異常D、查看客戶端異常堆棧，判斷是否是客戶端使用問題答案：ABCD解析：

暫無解析34.MRS中，在使用Streaming的ACK機(jī)制時(shí)，下列（）說法是正確的。(1分)A、啟用了Acker之后，Streaming會(huì)識(shí)別發(fā)送失敗的Tuple并自動(dòng)重發(fā)，無需人為干預(yù)B、Acker會(huì)標(biāo)識(shí)處理超時(shí)或者處理失敗的消息為faiLC、從spout開始，形成的Tuple樹中任何一個(gè)環(huán)節(jié)失敗都會(huì)標(biāo)記整棵樹失敗D、應(yīng)用需要在spout的fail（）接口方法中實(shí)現(xiàn)消息重發(fā)邏輯答案：BCD解析：

暫無解析35.Flume進(jìn)程級(jí)聯(lián)時(shí)，以下（）sink類型用于接收上一跳Flume發(fā)送過來的數(shù)據(jù)。(1分)A、avrosinkB、thriftsinkC、HDFSsinkD、NullSink答案：BC解析：

暫無解析36.下列（）屬于CLOG日志記錄的狀態(tài)。(1分)A、CommittedB、AbortedC、Sub-CommittedD、Inprogress答案：ABCD解析：

暫無解析37.數(shù)據(jù)字典能修改的內(nèi)容包括（）。(1分)A、數(shù)據(jù)字典的類型B、數(shù)據(jù)字典類型的子項(xiàng)C、數(shù)據(jù)字典名稱D、數(shù)據(jù)字典的層級(jí)答案：AB解析：

暫無解析38.CDM支持對(duì)已創(chuàng)建的連接進(jìn)行以下操作：（）。(1分)A、編輯B、測(cè)試連通性C、備份連接D、刪除連接答案：ABD解析：

暫無解析39.關(guān)于Kafka的Producer,如下說法正確的是（）。(1分)A、Producer是消息生產(chǎn)者B、Producer生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要指定TopicC、可以同時(shí)起多個(gè)Producer進(jìn)程向同一個(gè)Topic進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送D、Producer生產(chǎn)數(shù)據(jù)時(shí)需要先連接ZooKeeper,而后才連接Broker答案：ABC解析：

暫無解析40.采用Flume傳輸數(shù)據(jù)過程中，為了防止因Flume進(jìn)程重啟而丟失數(shù)據(jù)，可以使用以下（）Channel。(1分)A、memoryChannelB、JDBCChannelC、FileChannelD、HDFSChannel答案：BC解析：

暫無解析判斷題（總共30題）1.SparkStreaming可以從Kafka接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果只能存入HDFS,不能再寫回Kafka。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：

暫無解析2.MRS中，Streaming打包工具用于將業(yè)務(wù)代碼jar包和其他所依賴的jar包等，打成一個(gè)完整的Streaming應(yīng)用的jar包。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析3.元數(shù)據(jù)按用途的不同分為三類：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和應(yīng)用元數(shù)據(jù)。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：

暫無解析4.對(duì)于SparkStreaming的應(yīng)用，在一個(gè)JVM中，同一時(shí)間只能有一個(gè)StreamingContext處于活躍狀態(tài)。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析5.SparkStreaming作為微批處理的流處理引擎，是將每個(gè)時(shí)間分片的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)RDD中的一個(gè)分區(qū)進(jìn)行計(jì)算。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析6.僅空間管理員可審計(jì)用戶權(quán)限，包含查看用戶列表、回收用戶權(quán)限、對(duì)用戶進(jìn)行授權(quán)。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析7.在MapReduce編程中，代碼不僅要描述做什么，還要描述具體怎么做。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：

暫無解析8.Hbase最小的存儲(chǔ)單元是Region。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析9.Hbase的BloomFiliter是用來過濾數(shù)據(jù)。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：

暫無解析10.Hive中g(shù)roupby指的是通過一定規(guī)則將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)小的數(shù)據(jù)集，然后針對(duì)若干個(gè)小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組處理。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析11.在Spark中，SparkSQL是獨(dú)立的模塊，可以不依賴于SparkCore獨(dú)立完成SQL語句的解析、優(yōu)化和執(zhí)行等操作。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：

暫無解析12.SparkStreaming容錯(cuò)機(jī)制實(shí)質(zhì)RDD中的任意Partition出錯(cuò)，都可以根據(jù)其父RDD重新計(jì)算生成，如果父RDD丟失，則需要去硬盤中查找原始數(shù)據(jù)。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析13.Yarn-client和Yarn-Cluster主要區(qū)別時(shí)ApplicationMaster進(jìn)程的區(qū)別。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析14.分布式執(zhí)行框架采用Producer-Consumer模型。(1分)A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：

暫無解析15.HBase過濾器能將列名或列值設(shè)置為過濾條件，同時(shí)支持多個(gè)過濾器配