Hadoop練習(xí)測(cè)試題附答案（一）

第頁(yè)Hadoop練習(xí)測(cè)試題附答案1.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】：A2.在Hive中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法格式中，用于指定數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)，COMMENT用于添加數(shù)據(jù)庫(kù)注釋?zhuān)鴇atabase_name才是表示創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)的名稱，在CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name語(yǔ)法中明確了其作用。3.在Hadoop中，使用()命令格式化NameNode。A、hdfsnamenode–formatB、start-format.shC、start-mapred.shD、hadoopjob-historyoutdir【正確答案】：A4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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。5.在MapReduce中，Driver類(lèi)的主要作用不包括以下哪項(xiàng)?A、指定Mapper和Reducer類(lèi)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(lèi)的主要作用是指定Mapper和Reducer類(lèi)、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)。6.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(guò)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。7.Hive是一款建立在()之上的開(kāi)源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。A、HadoopB、SparkC、MySQLD、HBase【正確答案】：A解析：

ApacheHive是建立在Hadoop之上的開(kāi)源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，可將Hadoop文件中的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，并基于表提供類(lèi)似SQL的查詢模型。8.如何設(shè)置Map輸出鍵的類(lèi)型?A、setMapOutputKeyClass()B、setOutputKeyClass()C、setKeyClass()D、setOutputValueClass()【正確答案】：A解析：

setMapOutputKeyClass()方法用于設(shè)置Map階段輸出鍵值對(duì)中鍵的類(lèi)型。9.Hive中創(chuàng)建內(nèi)部表時(shí)，若數(shù)據(jù)文件已存在于指定路徑，()。A、會(huì)報(bào)錯(cuò)B、直接使用該文件數(shù)據(jù)C、會(huì)將數(shù)據(jù)文件移動(dòng)到默認(rèn)路徑D、會(huì)復(fù)制一份數(shù)據(jù)文件到默認(rèn)路徑【正確答案】：B解析：

Hive創(chuàng)建內(nèi)部表時(shí)，若指定路徑有數(shù)據(jù)文件，會(huì)直接使用該文件數(shù)據(jù)，而不是報(bào)錯(cuò)、移動(dòng)或復(fù)制數(shù)據(jù)文件到默認(rèn)路徑(除非有特殊配置或操作)。10.以下是一段HiveQL代碼片段:

```sql

INSERTOVERWRITETABLEresult_table

SELECTuser_id,AVG(order_amount)ASavg_amount

FROMorder_table

GROUPBYuser_id

HAVINGAVG(order_amount)>100;

```

這段代碼的功能是:A、將訂單表(order_table)中所有用戶的平均訂單金額計(jì)算出來(lái)，插入到結(jié)果表(result_table)中B、從訂單表(order_table)中篩選出平均訂單金額大于100的用戶，計(jì)算他們的平均訂單金額，并將結(jié)果插入到結(jié)果表(result_table)中，覆蓋原有數(shù)據(jù)C、計(jì)算訂單表(order_table)中每個(gè)用戶的訂單金額總和，篩選出總和大于100的用戶，將其用戶ID和平均訂單金額插入到結(jié)果表(result_table)中D、將訂單表(order_table)中每個(gè)用戶的訂單金額進(jìn)行排序，取平均訂單金額大于100的用戶，將其用戶ID和平均訂單金額插入到結(jié)果表(result_table)中【正確答案】：B解析：

代碼首先從訂單表(order_table)中根據(jù)用戶ID進(jìn)行分組(GROUPBYuser_id)，計(jì)算每個(gè)用戶的平均訂單金額(AVG(order_amount))，然后通過(guò)HAVING子句篩選出平均訂單金額大于100的用戶，最后使用INSERTOVERWRITETABLE將結(jié)果插入到結(jié)果表(result_table)中，覆蓋原有數(shù)據(jù);A選項(xiàng)沒(méi)有篩選條件;C選項(xiàng)計(jì)算的是總和而非平均金額;D選項(xiàng)沒(méi)有排序操作。###趨勢(shì)判斷型(基于Hive發(fā)展趨勢(shì)選擇)11.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(jiǎn)單的子任務(wù)來(lái)并行處理。12.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)。13.使用()命令可以在HDFS上創(chuàng)建一個(gè)/Tipdm/Hadoop目錄。A、hdfsdfs-mkdir/Tipdm/HadoopB、hdfsdfsmkdir-C/Tipdm/HadoopC、hdfsdfs-mkdir-p/Tipdm/HadoopD、hdfsdfsmkdir/Tipdm/Hadoop【正確答案】：C14.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。15.在Hive中，當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)分區(qū)表并加載數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)在HDFS上的存儲(chǔ)布局是()。A、所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)文件中，分區(qū)信息存儲(chǔ)在元數(shù)據(jù)中B、每個(gè)分區(qū)對(duì)應(yīng)一個(gè)文件夾，數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)在相應(yīng)分區(qū)文件夾下C、數(shù)據(jù)隨機(jī)分布在HDFS上，分區(qū)信息通過(guò)索引指向數(shù)據(jù)位置D、數(shù)據(jù)按照行存儲(chǔ)在不同的文件中，分區(qū)字段作為文件名的一部分【正確答案】：B解析：

Hive分區(qū)表在HDFS上的存儲(chǔ)布局是每個(gè)分區(qū)對(duì)應(yīng)一個(gè)文件夾，數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)在相應(yīng)分區(qū)文件夾下，這樣便于根據(jù)分區(qū)快速定位和管理數(shù)據(jù);不是所有數(shù)據(jù)在一個(gè)文件，也不是隨機(jī)分布或按行存儲(chǔ)且分區(qū)字段作文件名一部分。###數(shù)據(jù)類(lèi)型特性應(yīng)用16.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(lái)源的方法。17.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(yǔ)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(wú)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(yǔ)句都是針對(duì)查詢性能優(yōu)化的常見(jiàn)有效方法，對(duì)提升大表查詢性能有明顯作用。18.使用MapReduce查詢某個(gè)部門(mén)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】：A19.Driver類(lèi)中用于創(chuàng)建Job對(duì)象的方法是?A、Job.getInstance()B、Job.create()C、Job.newInstance()D、Job.build()【正確答案】：A解析：

在Driver類(lèi)中，Job.getInstance()方法用于創(chuàng)建一個(gè)新的Job對(duì)象，這是設(shè)置作業(yè)屬性和提交作業(yè)的前提。20.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。21.Hive的查詢語(yǔ)言是()。A、SQLB、HQLC、PythonD、Java【正確答案】：B解析：

Hive基于表提供了一種類(lèi)似SQL的查詢模型，稱為Hive查詢語(yǔ)言(HQL)，用于訪問(wèn)和分析存儲(chǔ)在Hadoop文件中的大型數(shù)據(jù)集。22.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(yǔ)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(guò)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(méi)有正確關(guān)聯(lián)條件且分組字段不準(zhǔn)確;C選項(xiàng)沒(méi)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)23.以下哪個(gè)命令用于將文件從本地目錄上傳到分布式文件系統(tǒng)指定目錄中?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du【正確答案】：B解析：

hadoopfs-put將文件從本地目錄上傳到分布式文件系統(tǒng)指定目錄中。24.MapReduce編程主要包含哪三個(gè)類(lèi)?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(lèi)、Reducer類(lèi)和Driver類(lèi)。25.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】：A26.MapReduce是一種什么類(lèi)型的計(jì)算框架?A、集中式計(jì)算B、分布式計(jì)算C、云計(jì)算D、邊緣計(jì)算【正確答案】：B解析：

MapReduce是一種編程模型和處理大量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架。27.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(guò)濾C、把輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)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(guò)切割，全部標(biāo)記1，因此28.僅查看集群在線節(jié)點(diǎn)的基本信息可以使用()命令。A、hdfsdfsadmin-reportB、hdfsdfsadmin-report-liveC、hdfsdfsadmin-report-deadD、hdfsdfsadmin-report-decommissioning【正確答案】：B29.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。30.隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，Hive在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于Hive未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)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(kù)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(zhǎng)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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，其優(yōu)勢(shì)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(shì)的。###架構(gòu)理解型(根據(jù)架構(gòu)特點(diǎn)選擇操作)31.Hive中修改表結(jié)構(gòu)時(shí)，使用()關(guān)鍵字添加列。ADDCOLUMNB、INSERTCOLUMNC、UPDATECOLUMND、CHANGECOLUMN【正確答案】：A解析：

在Hive中使用ADDCOLUMN關(guān)鍵字來(lái)添加列到表結(jié)構(gòu)中，INSERTCOLUMN、UPDATECOLUMN不是正確的修改表結(jié)構(gòu)添加列的關(guān)鍵字，CHANGECOLUMN主要用于修改列名等操作。32.以下哪個(gè)方法不是Reducer類(lèi)中的方法?A、setup()B、reduce()C、cleanup()D、map()【正確答案】：D解析：

Reducer類(lèi)中通常包含setup()、reduce()和cleanup()方法，但不包含map()方法，map()方法是Mapper類(lèi)的一部分。33.以下哪個(gè)命令用于向hdfs上的文件追加內(nèi)容?A、hadoopfs-appendToFileB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正確答案】：A解析：

hadoopfs-appendToFile向hdfs上的文件追加內(nèi)容。34.HDFS中的文件在物理上是分塊存儲(chǔ)的，塊的大小可以通過(guò)哪個(gè)配置參數(shù)來(lái)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(guò)配置參數(shù)來(lái)規(guī)定，參數(shù)位于hdfs-default.xml中:dfs.blocksize。35.在Hive中，要計(jì)算一個(gè)表中某列數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均值(即當(dāng)前行及前幾行數(shù)據(jù)的平均值)，應(yīng)該使用以下哪種方式()。A、自定義UDF(用戶定義函數(shù))來(lái)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均計(jì)算B、使用內(nèi)置的聚合函數(shù)結(jié)合窗口函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)C、將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到其他工具(如Python環(huán)境)計(jì)算移動(dòng)平均值后再導(dǎo)入HiveD、Hive不支持計(jì)算移動(dòng)平均值【正確答案】：B解析：

Hive可以使用內(nèi)置的聚合函數(shù)結(jié)合窗口函數(shù)來(lái)計(jì)算移動(dòng)平均值，這種方式在Hive環(huán)境內(nèi)高效且方便;雖然也可以自定義UDF實(shí)現(xiàn)，但相對(duì)復(fù)雜;導(dǎo)出到其他工具計(jì)算再導(dǎo)入增加了操作復(fù)雜性;Hive是支持計(jì)算移動(dòng)平均值的。###數(shù)據(jù)存儲(chǔ)布局理解36.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(wèn)權(quán)限，通過(guò)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(wèn)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37.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(kù)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(kù)中。38.在Hive中執(zhí)行一個(gè)復(fù)雜的多表連接查詢，發(fā)現(xiàn)查詢速度很慢。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高查詢速度()。A、增加集群中節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存容量B、對(duì)連接的表提前進(jìn)行排序C、將連接操作轉(zhuǎn)換為子查詢D、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【正確答案】：D解析：

合理設(shè)置MapReduce任務(wù)參數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)量和節(jié)點(diǎn)資源情況調(diào)整Map和Reduce任務(wù)數(shù)量，可以優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行效率，提高查詢速度;增加內(nèi)存容量不一定能直接解決查詢慢的問(wèn)題，且可能成本較高;提前排序不一定能有效優(yōu)化多表連接查詢;將連接操作轉(zhuǎn)換為子查詢可能會(huì)使查詢更復(fù)雜，不一定提高速度。###數(shù)據(jù)一致性判斷39.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以下哪種數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略不太合理()。A、定期對(duì)Hive表數(shù)據(jù)進(jìn)行全量備份到HDFS的其他目錄B、只備份元數(shù)據(jù)，不備份數(shù)據(jù)文件，認(rèn)為數(shù)據(jù)文件可以隨時(shí)重新生成C、采用增量備份方式，只備份新增或修改的數(shù)據(jù)D、制定備份計(jì)劃，定期進(jìn)行備份測(cè)試，確?；謴?fù)操作的有效性【正確答案】：B解析：

只備份元數(shù)據(jù)而不備份數(shù)據(jù)文件是不合理的，一旦數(shù)據(jù)文件丟失或損壞，可能無(wú)法重新生成或恢復(fù)成本極高;全量備份、增量備份以及制定備份計(jì)劃并測(cè)試都是合理的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略。###數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能監(jiān)控40.使用Hadoop官方的示例程序包hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar中的wordcount模塊，對(duì)HDFS上的/opt/data.txt文件進(jìn)行單詞計(jì)數(shù)，將結(jié)果保存至HDFS的/Tipdm/Hadoop目錄下，下列命令正確的是()。A、hadoopjar\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/B、hadoopdfs\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/C、hdfs-jar\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/D、hdfsdfs\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/【正確答案】：A41.Hive中查詢語(yǔ)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(yǔ)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。42.Hadoop3.x的HDFS的監(jiān)控服務(wù)，默認(rèn)是通過(guò)NameNode的()端口訪問(wèn)的。A、9000B、8088C、8020D、9870【正確答案】：D43.使用Xmanager遠(yuǎn)程連接Linux虛擬機(jī)前，需要修改VMwareWorkstation的虛擬網(wǎng)絡(luò)，將VMnet8的子網(wǎng)IP修改為()。A、B、C、D、【正確答案】：B解析：

文檔中明確指出在使用Xmanager遠(yuǎn)程連接前，要將VMware的虛擬網(wǎng)絡(luò)VMnet8的子網(wǎng)IP修改為，以確保虛擬機(jī)處于同一子網(wǎng)內(nèi)，便于遠(yuǎn)程連接和后續(xù)的Hadoop集群配置。其他選項(xiàng)的IP地址不符合文檔中的設(shè)置要求。44.Hive中使用()語(yǔ)句可以添加或刪除表的分區(qū)。ALTERTABLEB、DROPTABLECREATETABLED、MODIFYTABLE【正確答案】：A解析：

使用ALTERTABLEADDPARTITION向表中添加分區(qū)，ALTERTABLEDROPPARTITION刪除表的分區(qū);DROPTABLE用于刪除整個(gè)表;CREATETABLE用于創(chuàng)建表;MODIFYTABLE不是Hive中用于添加或刪除分區(qū)的語(yǔ)法。45.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，有一個(gè)外部表和一個(gè)內(nèi)部表關(guān)聯(lián)查詢。如果外部表的數(shù)據(jù)文件在外部被修改，以下關(guān)于查詢結(jié)果的說(shuō)法正確的是()。A、查詢結(jié)果始終保持一致，不受外部表數(shù)據(jù)文件修改影響B(tài)、下次查詢時(shí)，查詢結(jié)果會(huì)自動(dòng)更新反映外部表數(shù)據(jù)文件的修改C、查詢結(jié)果可能會(huì)不一致，需要手動(dòng)刷新元數(shù)據(jù)或重新加載外部表數(shù)據(jù)才能保證結(jié)果準(zhǔn)確D、Hive不支持外部表和內(nèi)部表的關(guān)聯(lián)查詢【正確答案】：C解析：

外部表數(shù)據(jù)文件在外部修改后，Hive元數(shù)據(jù)不會(huì)自動(dòng)感知到變化，查詢結(jié)果可能會(huì)不一致，需要手動(dòng)采取措施如刷新元數(shù)據(jù)或重新加載外部表數(shù)據(jù);查詢結(jié)果會(huì)受影響，不會(huì)始終一致;不會(huì)自動(dòng)更新結(jié)果;Hive支持外部表和內(nèi)部表關(guān)聯(lián)查詢。###函數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景46.Hive中數(shù)據(jù)裝載操作，若指定LOCAL關(guān)鍵字，數(shù)據(jù)文件將從()復(fù)制至目標(biāo)文件系統(tǒng)。A、HDFSB、本地文件系統(tǒng)C、遠(yuǎn)程服務(wù)器D、分布式文件系統(tǒng)【正確答案】：B解析：

如果有LOCAL關(guān)鍵字，filepath為本地文件系統(tǒng)的路徑，Hive會(huì)將本地文件系統(tǒng)中的文件復(fù)制至目標(biāo)文件系統(tǒng)中(由表的位置屬性決定);若沒(méi)有指定LOCAL關(guān)鍵字，filepath指向的需要是一個(gè)完整的URI，Hive會(huì)直接使用該URI對(duì)應(yīng)的文件內(nèi)容移動(dòng)至Hive表所指定的路徑中。47.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如MySQL)中，關(guān)于數(shù)據(jù)更新操作，以下說(shuō)法正確的是:A、Hive和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都支持高效的行級(jí)數(shù)據(jù)更新操作B、Hive支持高效的行級(jí)數(shù)據(jù)更新操作，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不支持C、傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)支持高效的行級(jí)數(shù)據(jù)更新操作，Hive默認(rèn)不支持，需要額外配置且效率相對(duì)較低D、Hive和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都不支持?jǐn)?shù)據(jù)更新操作【正確答案】：C解析：

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如MySQL支持高效的行級(jí)數(shù)據(jù)更新操作，這是其常見(jiàn)功能之一;而Hive默認(rèn)未開(kāi)啟支持單條更新操作，若要使用更新操作需要在配置文件中添加配置，且相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)其更新操作效率較低，因?yàn)镠ive主要用于大數(shù)據(jù)集的批量處理和分析。48.在MapReduce編程中，Reducer類(lèi)的輸入來(lái)自哪里?A、直接來(lái)自輸入文件B、來(lái)自Mapper類(lèi)生成的中間輸出C、來(lái)自Driver類(lèi)的設(shè)置D、來(lái)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。49.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(wèn)題，視圖本身不可更新、插入數(shù)據(jù)(雖然可以通過(guò)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(zhuān)門(mén)用于刪除操作的。50.MapReduce框架中，哪個(gè)類(lèi)負(fù)責(zé)設(shè)置作業(yè)并提交任務(wù)?A、Mapper類(lèi)B、Reducer類(lèi)C、Driver類(lèi)D、Combiner類(lèi)【正確答案】：C解析：

Driver類(lèi)負(fù)責(zé)設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運(yùn)行，包括設(shè)置Mapper和Reducer類(lèi)以及作業(yè)名，并提交任務(wù)。51.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化工具與Hive集成的方式()。A、通過(guò)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(méi)有強(qiáng)大的內(nèi)置可視化功能直接生成復(fù)雜圖表;通過(guò)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(jiàn)的與可視化工具集成的方式。###數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略52.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。53.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)。54.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(guò)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。55.下列關(guān)于HDFS的說(shuō)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】：B56.配置Hadoop時(shí)，下列配置文件中包含JAVA_HOME變量的是()。A、hadoop-default.xmlB、hadoop-env.shC、hadoop-site.xmlD、configuration.xs【正確答案】：B57.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。58.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(shuō)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(pán)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(cāng)庫(kù)和FTP鏡像等不同的源地址。59.如何設(shè)置作業(yè)使用的Java類(lèi)?A、setJarByClass()B、setMapperClass()C、setReducerClass()D、setJobName()【正確答案】：A解析：

setJarByClass()方法用于指定作業(yè)使用的Java類(lèi)，這通常是包含Driver類(lèi)的類(lèi)。60.關(guān)于YARN，下列說(shuō)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(kāi)源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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】：A61.在MapReduce程序中，Mapper類(lèi)中的方法有()。A、startup()、map()、end()B、startup()、run()、end()C、setup()、end()、map()D、setup()、map()、cleanup()【正確答案】：D62.MapReduce中的Driver類(lèi)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(lèi)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)。63.在MapReduce的Partition分區(qū)中，默認(rèn)分區(qū)是根據(jù)什么對(duì)ReduceTasks個(gè)數(shù)取模得到的?A、key的hashCodeB、value的hashCodeC、key和value的hashCode之和D、key和value的hashCode之差【正確答案】：A解析：

默認(rèn)分區(qū)是根據(jù)key的hashCode對(duì)ReduceTasks個(gè)數(shù)取模得到的。64.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(xiě)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(xiě)入權(quán)限。65.在YARN中，負(fù)責(zé)給應(yīng)用分配資源的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、Scheduler【正確答案】：D解析：

在YARN中，負(fù)責(zé)給應(yīng)用分配資源的是Scheduler，它是ResourceManager的核心組件之一，所以答案選D。66.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】：A67.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(wú)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(cè)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68.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。69.用戶提交的每個(gè)應(yīng)用程序均包含一個(gè)()，負(fù)責(zé)程序內(nèi)部各階段的資源申請(qǐng)和監(jiān)督執(zhí)行情況。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container【正確答案】：B解析：

ApplicationMaster是用戶提交的每個(gè)應(yīng)用程序中包含的角色，負(fù)責(zé)程序內(nèi)部各階段的資源申請(qǐng)，監(jiān)督程序的執(zhí)行情況，所以答案選B。70.在Hive中使用LOADDATA語(yǔ)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(méi)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(kāi)銷(xiāo))，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71.在驅(qū)動(dòng)類(lèi)中，需要使用()方法設(shè)置輸出數(shù)據(jù)的格式。A、setJarByClass()B、setOutputKeyValueClass()C、setInputFormatClass()D、setOutputFormatClass()【正確答案】：D72.在安裝Linux虛擬機(jī)時(shí)，選擇客戶機(jī)操作系統(tǒng)版本為()。A、CentOS632位B、CentOS764位C、Ubuntu18.0464位D、Windows1064位【正確答案】：B解析：

在創(chuàng)建Linux虛擬機(jī)的過(guò)程中，明確選擇的客戶機(jī)操作系統(tǒng)版本是CentOS764位，這是根據(jù)后續(xù)安裝和配置Hadoop集群的需求以及文檔中指定的操作步驟所確定的。其他選項(xiàng)如CentOS632位、Ubuntu18.0464位和Windows1064位均不符合文檔中的安裝要求。73.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】：B74.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)具有以下哪個(gè)特征()。A、易失性B、面向事務(wù)C、非集成性D、時(shí)變性【正確答案】：D解析：

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)具有時(shí)變性，包含各種粒度的歷史數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)需要隨著時(shí)間更新以適應(yīng)決策需要;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是非易失性的，數(shù)據(jù)穩(wěn)定且不會(huì)輕易改變;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的，而非面向事務(wù);數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有集成性，會(huì)對(duì)分布在多個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一與綜合。75.下列關(guān)于YUM命令的options選項(xiàng)說(shuō)法錯(cuò)誤的是()。A、-h:顯示幫助信息B、-y:對(duì)所有的提問(wèn)都回答“yes”C、-c:指定配置文件D、-d:刪除文件【正確答案】：D76.在Hive中，執(zhí)行查詢時(shí)出現(xiàn)“SemanticException”異常，可能的原因是()。A、網(wǎng)絡(luò)連接問(wèn)題B、Hive服務(wù)未啟動(dòng)C、SQL語(yǔ)法錯(cuò)誤或語(yǔ)義邏輯錯(cuò)誤D、數(shù)據(jù)文件損壞【正確答案】：C解析：

“SemanticException”通常表示SQL語(yǔ)法錯(cuò)誤或語(yǔ)義邏輯錯(cuò)誤，如使用了錯(cuò)誤的關(guān)鍵字、表名不存在、查詢條件不合理等;網(wǎng)絡(luò)連接問(wèn)題可能導(dǎo)致連接相關(guān)異常，Hive服務(wù)未啟動(dòng)會(huì)有啟動(dòng)相關(guān)錯(cuò)誤提示，數(shù)據(jù)文件損壞可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)讀取錯(cuò)誤等其他類(lèi)型異常。77.以下哪個(gè)方法不是Mapper類(lèi)中的方法?A、setup()B、map()C、cleanup()D、reduce()【正確答案】：D解析：

Mapper類(lèi)中通常包含setup()、map()和cleanup()方法，但不包含reduce()方法，reduce()方法是Reducer類(lèi)的一部分。78.在MapReduce編程中，哪個(gè)類(lèi)負(fù)責(zé)設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運(yùn)行?A、Mapper類(lèi)B、Reducer類(lèi)C、Driver類(lèi)D、WordCount類(lèi)【正確答案】：C解析：

Driver類(lèi)負(fù)責(zé)設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運(yùn)行。79.MapReduce的核心原理由哪兩個(gè)階段組成?A、Map和ReduceB、Split和MergeC、Load和StoreD、Input和Output【正確答案】：A解析：

MapReduce的核心原理由Map(映射)和Reduce(規(guī)約)兩個(gè)階段組成。80.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(xiě)復(fù)雜的HiveQL語(yǔ)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(chǎng)景選擇最佳方案)81.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(guò)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)。82.在Driver類(lèi)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。83.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。84.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。85.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。86.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。87.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，關(guān)于數(shù)據(jù)生命周期管理，以下說(shuō)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(guò)期時(shí)間，自動(dòng)清理過(guò)期數(shù)據(jù)C、Hive會(huì)自動(dòng)根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)時(shí)間，定期刪除長(zhǎng)時(shí)間未訪問(wèn)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(wú)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(guò)期時(shí)間，自動(dòng)清理過(guò)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(wèn)時(shí)間刪除未訪問(wèn)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(wèn)題。###集群資源分配與管理88.在Hive中有兩個(gè)表，表A有100萬(wàn)行數(shù)據(jù)，表B有10萬(wàn)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(guò)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(kāi)銷(xiāo)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(kāi)銷(xiāo)。###數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)演變89.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?，F(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(lái)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(xiě)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(wèn)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(shì)。###代碼理解型(分析代碼片段功能)90.Hive中創(chuàng)建桶表時(shí)，CLUSTEREDBY子句指定的列用于()。A、確定桶的數(shù)量B、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序C、計(jì)算桶的存儲(chǔ)位置D、選擇桶的存儲(chǔ)格式【正確答案】：C解析：

CLUSTEREDBY子句指定的列用于對(duì)列值進(jìn)行哈希計(jì)算后，除以桶的個(gè)數(shù)求余，最終決定該條記錄存放在哪個(gè)桶當(dāng)中，即計(jì)算桶的存儲(chǔ)位置;確定桶的數(shù)量用INTOnum_bucketsBUCKETS;排序用SORTEDBY;存儲(chǔ)格式用STOREDAS指定。91.在Hive中，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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。92.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(lái)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(lái)，所以答案選A。93.在MapReduce中，哪個(gè)類(lèi)負(fù)責(zé)將Map的輸出結(jié)果進(jìn)行合并處理?A、Mapper類(lèi)B、Reducer類(lèi)Combiner類(lèi)D、Partitioner類(lèi)【正確答案】：C解析：

Combiner類(lèi)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(jiǎn)數(shù)據(jù)。94.在MapReduce的Reduce階段，ReduceTask會(huì)主動(dòng)從哪里復(fù)制拉取屬于自己需要處理的數(shù)據(jù)?A、DataNodeB、NamenodeC、MapTaskD、Client【正確答案】：C解析：

ReduceTask會(huì)主動(dòng)從MapTask復(fù)制拉取屬于需要自己處理的數(shù)據(jù)。95.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(kù)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(wèn)，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(kù))，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(kù)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(wèn)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(guò)統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)服務(wù)訪問(wèn)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(méi)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(wèn);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(kù)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(wèn)問(wèn)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)96.以下哪個(gè)類(lèi)不是WritableComparable接口的實(shí)現(xiàn)類(lèi)?A、IntWritableB、TextC、NullWritableD、Serializable【正確答案】：D解析：

WritableComparable接口的實(shí)現(xiàn)類(lèi)包括IntWritable、Text、NullWritable等，不包括Serializable。97.Hive中使用ALTERTABLE語(yǔ)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(yǔ)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。98.下列不能將Linux本地的/opt/a.txt文件上傳至HDFS的/user/root目錄下的命令是()。A、hdfsdfs-copyFromLocal/opt/a.txt/user/root/B、hdfsdfs-moveFromLocal/opt/a.txt/user/root/C、hdfsdfs-put/opt/a.txt/user/root/D、hdfsdfs-copyToLocal/opt/a.txt/user/root/【正確答案】：D99.在MapReduce中，Combiner的作用是什么?A、精簡(jiǎn)壓縮傳給Reduce的數(shù)據(jù)B、增加Map輸出的數(shù)據(jù)量C、減少M(fèi)ap階段的計(jì)算D、提高Reduce階段的計(jì)算復(fù)雜度【正確答案】：A解析：

Combiner的作用是當(dāng)Map生成的數(shù)據(jù)過(guò)大時(shí)，可以精簡(jiǎn)壓縮傳給Reduce的數(shù)據(jù)。100.在MapReduce的Combiner合并中，Combiner組件的父類(lèi)是什么?A、MapperB、ReducerC、DriverD、Partitioner【正確答案】：B解析：

Combiner組件的父類(lèi)就是Reducer。1.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(lèi)別。2.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jiàn)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(kù)(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(cè)或分類(lèi)，將預(yù)測(cè)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(kù)并訓(xùn)練模型，C正確;使用模型預(yù)測(cè)并存儲(chǔ)結(jié)果或用于決策，D正確。###數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)演進(jìn)型3.Hive的系統(tǒng)架構(gòu)組成部分包括()。A、用戶接口層B、跨語(yǔ)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(wèn);跨語(yǔ)言服務(wù)(如Thrift)方便不同編程語(yǔ)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)。4.Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別體現(xiàn)在以下哪些方面()。A、查詢語(yǔ)言B、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C、執(zhí)行引擎D、數(shù)據(jù)規(guī)模處理能力【正確答案】：ABCD解析：

Hive查詢語(yǔ)言是HQL，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)一般為SQL;Hive利用HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)使用本地文件系統(tǒng);Hive底層執(zhí)行引擎為MapReduce等，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)有自身執(zhí)行引擎;Hive擅長(zhǎng)處理海量數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)處理數(shù)據(jù)規(guī)模相對(duì)較小。5.以下哪些命令可以用于設(shè)置文件屬性?A、hadoopfs-setfaclB、hadoopfs-setfattrC、hadoopfs-chgrpD、hadoopfs-chownE、hadoopfs-chmad【正確答案】：ABCD解析：

這些命令分別用于設(shè)置文件的訪問(wèn)控制列表、文件屬性、文件所屬組、文件所有者等屬性，hadoopfs-chmad在PPT中未提及相關(guān)正確用法，屬于錯(cuò)誤命令。6.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。7.Hive中創(chuàng)建外部表的優(yōu)勢(shì)有()。A、數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在外部系統(tǒng)，不移動(dòng)數(shù)據(jù)B、刪除表時(shí)不會(huì)刪除外部數(shù)據(jù)C、可以方便地與其他外部系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)D、外部表的查詢性能比內(nèi)部表高【正確答案】：ABC解析：

創(chuàng)建外部表時(shí)數(shù)據(jù)可在外部系統(tǒng)，不移動(dòng)數(shù)據(jù)，刪除表時(shí)不影響外部數(shù)據(jù)，方便與外部系統(tǒng)共享數(shù)據(jù);但外部表查詢性能不一定比內(nèi)部表高，還取決于多種因素，如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式、查詢優(yōu)化等，所以D錯(cuò)誤，ABC正確。8.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、ApplicationMaster，HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，不屬于YARN架構(gòu)組件，所以答案是ABC。9.YARN工作流程中涉及的交互有()。A、MR作業(yè)提交(Client-->RM)B、資源的申請(qǐng)(MrAppMaster-->RM)C、MR作業(yè)狀態(tài)匯報(bào)(Container(Map|ReduceTask)-->Container(MrAppMaster))D、節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)匯報(bào)(NM-->RM)【正確答案】：ABCD解析：

在YARN工作流程中，上述四種交互均存在，所以答案是ABCD。10.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(guò)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。11.Hive中修改表結(jié)構(gòu)的操作包括()。A、重命名表B、添加列C、刪除列D、修改列的數(shù)據(jù)類(lèi)型【正確答案】：ABD解析：

Hive中可以使用ALTERTABLE語(yǔ)句進(jìn)行重命名表(RENAMETO)、添加列(ADDCOLUMN)、修改列的數(shù)據(jù)類(lèi)型(CHANGECOLUMN)等操作，但不能直接刪除列，所以C錯(cuò)誤，ABD正確。12.在TextInputFormat中，鍵和值分別是什么類(lèi)型?A、鍵是LongWritable類(lèi)型B、鍵是Text類(lèi)型C、值是LongWritable類(lèi)型D、值是Text類(lèi)型E、鍵和值都是IntWritable類(lèi)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(lèi)型，值是這行的內(nèi)容，Text類(lèi)型。13.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(wèn)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。14.在MapReduce中，Shuffle過(guò)程包括哪些部分?A、Map端ShuffleB、Reducer端ShuffleC、Input端ShuffleD、Output端ShuffleE、全局Shuffle【正確答案】：AB解析：

Shuffle過(guò)程包括Map端Shuffle和Reducer端Shuffle。15.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(guò)合理調(diào)整查詢邏輯或添加連接條件來(lái)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16.Hive中查詢語(yǔ)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(yǔ)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(jiàn)的查詢操作功能，所以ABCD都正確。17.MapReduce的缺點(diǎn)包括哪些?A、不擅長(zhǎng)實(shí)時(shí)計(jì)算B、不擅長(zhǎng)流式計(jì)算C、不擅長(zhǎng)DAG(有向圖)計(jì)算D、不適合處理大數(shù)據(jù)E、對(duì)硬件要求高【正確答案】：ABC解析：

MapReduce不擅長(zhǎng)實(shí)時(shí)計(jì)算、流式計(jì)算和DAG計(jì)算。它適合處理大數(shù)據(jù)，可構(gòu)建在廉價(jià)機(jī)器上，對(duì)硬件要求不高。18.在HDFS中，數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)具有哪些特點(diǎn)?A、分塊存儲(chǔ)，默認(rèn)大小在Hadoop2.x版本中是128MB、每個(gè)塊都可以在多個(gè)DataNode上存儲(chǔ)C、數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)由DataNode節(jié)點(diǎn)承擔(dān)D、塊的大小設(shè)置主要取決于磁盤(pán)傳輸速率E、所有數(shù)據(jù)塊必須存儲(chǔ)在同一機(jī)架的DataNode上【正確答案】：ABCD解析：

HDFS數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)特點(diǎn)包括分塊存儲(chǔ)且有默認(rèn)大小、可多節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)、由DataNode承擔(dān)以及大小取決于磁盤(pán)傳輸速率，所有數(shù)據(jù)塊并非必須存儲(chǔ)在同一機(jī)架的DataNode上。19.Hive中使用INSERT語(yǔ)句插入數(shù)據(jù)時(shí)，以下說(shuō)法正確的有()。A、INSERTINTOTABLE會(huì)在表末尾追加數(shù)據(jù)B、INSERTOVERWRITETABLE會(huì)覆蓋原有數(shù)據(jù)C、插入數(shù)據(jù)時(shí)可以指定分區(qū)D、插入的數(shù)據(jù)必須與表結(jié)構(gòu)完全匹配【正確答案】：ABCD解析：

INSERTINTOTABLE是在表末尾追加數(shù)據(jù)，INSERTOVERWRITETABLE是覆蓋原有數(shù)據(jù)，插入時(shí)可以通過(guò)PARTITION指定分區(qū)，且插入的數(shù)據(jù)必須與表結(jié)構(gòu)在字段數(shù)量、類(lèi)型等方面完全匹配，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)，所以ABCD都正確。20.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(kù)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(kù)、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(kù)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。21.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(jiàn)的可選項(xiàng)，所以ABCD都正確。22.為了確保Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cè)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(wèn)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(wèn)題時(shí)，能夠追溯到數(shù)據(jù)來(lái)源和處理過(guò)程，以便進(jìn)行問(wèn)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(wèn)題，C正確;反饋機(jī)制有助于問(wèn)題追溯和改進(jìn)，D正確。###機(jī)器學(xué)習(xí)融合型23.Hive中支持的數(shù)據(jù)類(lèi)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(lèi)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(lèi)型，所以ABCD都正確。24.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(shuō)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。25.如果要在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理(或準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理)，以下哪些方法是可行的()。A、結(jié)合使用Hive和流式處理框架(如ApacheFlink或SparkStreaming)，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)先通過(guò)流式處理框架進(jìn)行初步處理，然后再導(dǎo)入Hive進(jìn)行后續(xù)分析B、利用Hive的ACID事務(wù)特性(如果支持)，實(shí)時(shí)更新和查詢數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性C、采用增量數(shù)據(jù)加載方式，定期(如每分鐘或每秒鐘)將新產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加載到Hive表中，同時(shí)結(jié)合合適的查詢優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)近似實(shí)時(shí)的查詢結(jié)果D、對(duì)實(shí)時(shí)性要求特別高的部分?jǐn)?shù)據(jù)，單獨(dú)使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)(如Redis)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，然后與Hive中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析【正確答案】：ACD解析：

Hive結(jié)合流式處理框架可處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，A正確;Hive的ACID事務(wù)特性主要用于保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性，不是專(zhuān)門(mén)針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，且其實(shí)時(shí)處理能力有限，B錯(cuò)誤;增量加載和優(yōu)化查詢可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理，C正確;結(jié)合內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)處理實(shí)時(shí)性高的數(shù)據(jù)并與Hive整合是可行方法，D正確。###數(shù)據(jù)質(zhì)量保障型26.Hive中與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相關(guān)的概念有()。A、HDFSB、數(shù)據(jù)庫(kù)C、表D、分區(qū)E、桶【正確答案】：ABCDE解析：

Hive數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HD