《Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)》復(fù)習(xí)考試題庫(kù)（帶答案）

PAGEPAGE1《Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)》復(fù)習(xí)考試題庫(kù)（帶答案）一、單選題1.在MapReduce中,以下哪個(gè)階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的劃分和分發(fā)?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、biner階段答案：C2.MapReduce是一種用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的()模型。A、并行計(jì)算B、順序計(jì)算C、分布式計(jì)算D、單機(jī)計(jì)算答案：C3.Hadoop中的HBase是基于哪個(gè)分布式文件系統(tǒng)構(gòu)建的?A、HDFSB、YARNC、HiveD、HBase自身不依賴(lài)分布式文件系統(tǒng)答案：A4.Hadoop集群中的數(shù)據(jù)復(fù)制機(jī)制是為了什么目的?A、提高數(shù)據(jù)處理速度B、減少存儲(chǔ)空間需求C、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管理操作D、增加數(shù)據(jù)安全性和容錯(cuò)性答案：D5.Hadoop中的一個(gè)數(shù)據(jù)塊的默認(rèn)大小是()。A、64MBB、128MBC、256MBD、512MB答案：B6.Hadoop中的任務(wù)調(diào)度器是()。A、NameNodeB、ResourceManagerC、JobTrackerD、TaskTracker答案：C7.在MapReduce中,Mapper和Reducer的輸入輸出都是()。A、字符串B、整數(shù)C、鍵值對(duì)D、JSON對(duì)象答案：C8.Hadoop3.x的NameNode的web界面訪(fǎng)問(wèn)端口是。A、8088B、8080C、9020D、9870答案：D9.Hadoop中用于查詢(xún)和分析數(shù)據(jù)的工具是什么?A、HBaseB、HiveC、SqoopD、Flume答案：B10.在Hadoop中,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(DataNode)負(fù)責(zé)()。A、存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)塊B、存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)信息C、調(diào)度任務(wù)D、處理數(shù)據(jù)的計(jì)算答案：A11.Hive是基于Hadoop的一個(gè)()。A、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)B、分布式文件系統(tǒng)C、數(shù)據(jù)處理引擎D、作業(yè)調(diào)度器答案：A12.MapReduce中的Mapper和Reducer函數(shù)的輸入和輸出數(shù)據(jù)類(lèi)型是什么?A、文本B、字符串C、鍵值對(duì)D、二進(jìn)制答案：C13.Hadoop中的YARN是什么?A、資源管理器B、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)C、分布式計(jì)算框架D、數(shù)據(jù)傳輸工具答案：A14.MapReduce是Hadoop中的一個(gè)編程模型,其主要思想是什么?A、將大規(guī)模數(shù)據(jù)分解成小的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行并行處理B、使用圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和管理C、將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上以提高容錯(cuò)性D、將數(shù)據(jù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換為分布式文件系統(tǒng)答案：A15.MapReduce是Hadoop中用于數(shù)據(jù)處理的編程模型,它包括哪兩個(gè)主要階段?A、Load和StoreB、Shuffle和SortC、Input和OutputD、Map和Reduce答案：D16.在Hadoop中,用于數(shù)據(jù)復(fù)制和容錯(cuò)機(jī)制的默認(rèn)副本數(shù)量是多少?A、1B、2C、3D、4答案：C17.Hadoop中用于將關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中的工具是()。A、HDFSB、YARNC、HiveD、Sqoop答案：D18.在MapReduce編程中,哪個(gè)方法負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)Mapper的邏輯?A、cleanup()B、reduce()C、setup()D、map()答案：D19.Hadoop中的故障恢復(fù)機(jī)制主要依賴(lài)于哪個(gè)組件?A、NameNodeB、ResourceManagerC、JobTrackerD、TaskTracker答案：A20.在Hadoop集群中,負(fù)責(zé)將作業(yè)拆分為任務(wù)并分配給不同節(jié)點(diǎn)的組件是什么?A、NameNodeB、ResourceManagerC、JobTrackerD、TaskTracker答案：C21.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop中的()。A、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)B、分布式文件系統(tǒng)C、作業(yè)調(diào)度器D、數(shù)據(jù)處理引擎答案：C22.Hadoop集群是由以下哪些組件組成?A、ResourceManager和NodeManagerB、JobTracker和TaskTrackerC、NameNode和DataNodeD、Hive和HBase答案：C23.Hadoop的主要優(yōu)勢(shì)是什么?A、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)管理B、分布式計(jì)算和存儲(chǔ)能力C、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理D、關(guān)系型數(shù)據(jù)模型答案：B24.Hadoop中用于在Hive中執(zhí)行SQL查詢(xún)的語(yǔ)法是什么?A、HadoopQLB、HiveQLC、SQLD、HQL答案：B25.Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)是Hadoop的()。A、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件B、任務(wù)調(diào)度組件C、數(shù)據(jù)處理組件D、配置管理組件答案：A26.Hadoop是一個(gè)用于處理和存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)的()。A、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)B、分布式文件系統(tǒng)C、編程語(yǔ)言D、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議答案：B27.在Hadoop中,以下哪個(gè)組件負(fù)責(zé)處理作業(yè)調(diào)度和資源管理?A、NameNodeB、ResourceManagerC、TaskTrackerD、DataNode答案：B28.在MapReduce中,Shuffle階段的目的是什么?A、數(shù)據(jù)排序B、數(shù)據(jù)過(guò)濾C、數(shù)據(jù)壓縮D、數(shù)據(jù)聚合答案：A29.Hadoop的主要優(yōu)勢(shì)之一是()。A、高并發(fā)處理能力B、高度的安全性和權(quán)限控制C、低成本和易擴(kuò)展性D、高性能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理答案：C30.HBase是一個(gè)()數(shù)據(jù)庫(kù)。A、關(guān)系型B、非關(guān)系型C、分布式文件D、內(nèi)存型答案：B判斷題1.HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基于行的,并支持高度靈活的數(shù)據(jù)模型。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A2.HDFS的數(shù)據(jù)寫(xiě)入操作是追加寫(xiě)入的,不支持修改已有數(shù)據(jù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A3.Hadoop支持多種編程語(yǔ)言,如Java、Python和Scala等。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A4.當(dāng)在MapReduce中使用自定義的Partitioner時(shí),可以通過(guò)該P(yáng)artitioner將數(shù)據(jù)分發(fā)到不同的Reducer任務(wù)中。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A5.在MapReduce編程中,Reducer任務(wù)處理的數(shù)據(jù)不會(huì)跨越多個(gè)數(shù)據(jù)塊。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B6.Hadoop中的MapReduce框架只適用于批處理任務(wù),不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B7.Hadoop支持垂直擴(kuò)展,可以通過(guò)添加更多的節(jié)點(diǎn)來(lái)提高集群的性能和容量。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A8.Hadoop的高可用性可以通過(guò)啟用NameNode的備用節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn),在主節(jié)點(diǎn)故障時(shí)自動(dòng)切換。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A9.在MapReduce編程中,Reducer的輸入數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)Partitioner進(jìn)行分區(qū)操作后才能進(jìn)入對(duì)應(yīng)的Reducer任務(wù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A10.Hadoop中的ZooKeeper是一個(gè)分布式協(xié)調(diào)服務(wù),用于協(xié)調(diào)和管理集群中的節(jié)點(diǎn)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A11.MapReduce是Hadoop的默認(rèn)計(jì)算框架。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A12.Hadoop中的MapReduce作業(yè)的執(zhí)行過(guò)程包括任務(wù)的劃分、調(diào)度、執(zhí)行和輸出結(jié)果的合并階段。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A13.在MapReduce編程中,可以通過(guò)設(shè)置Reducer的數(shù)量為0來(lái)實(shí)現(xiàn)只有Mapper階段的任務(wù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A14.Hadoop中的YARN用于處理流式數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理任務(wù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A15.在Hadoop中,MapReduce作業(yè)是通過(guò)提交一個(gè)JAR文件來(lái)運(yùn)行的。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A16.Hadoop的數(shù)據(jù)復(fù)制機(jī)制主要是為了減少數(shù)據(jù)處理的延遲。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B17.Hadoop集群中的NameNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B18.YARN中的NodeManager負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理集群中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源使用情況。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A19.Hadoop集群的搭建和配置只涉及NameNode和DataNode兩個(gè)組件。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B20.HDFS的副本數(shù)可以通過(guò)配置文件進(jìn)行調(diào)整。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A21.Hadoop中的Hive可以將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)化為MapReduce任務(wù)來(lái)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A22.HDFS的塊大小設(shè)置越大,可以提高讀寫(xiě)性能,但會(huì)增加存儲(chǔ)空間的浪費(fèi)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A23.在MapReduce中,biner函數(shù)的作用是在Mapper和Reducer之間進(jìn)行數(shù)據(jù)合并和壓縮。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A24.Hadoop中的HDFS支持?jǐn)?shù)據(jù)的隨機(jī)讀寫(xiě),可以在任意位置修改已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B25.Hadoop的任務(wù)調(diào)度是由JobTracker負(fù)責(zé)的。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B26.Hadoop的HDFS采用的是寫(xiě)一次,讀多次的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A27.Hadoop中的Hive是一種用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理的計(jì)算引擎。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：B28.HBase是一個(gè)分布式、可擴(kuò)展的列式數(shù)據(jù)庫(kù),適用于快速讀寫(xiě)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A29.Hadoop中的HBase是一個(gè)面向列的數(shù)據(jù)庫(kù),適用于海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A30.HBase的數(shù)據(jù)模型是基于列族和列修飾符的層次化結(jié)構(gòu)。()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A填空題1.在Hadoop中,MapReduce是一種編程模型,用于（）的分布式處理。答案：大規(guī)模數(shù)據(jù)2.在Hadoop集群中,（）負(fù)責(zé)資源管理和作業(yè)調(diào)度,其中包含兩個(gè)核心組件:（）和（）。答案：YARN|ResourceManager|NodeManager3.在Hadoop中,用于高性能實(shí)時(shí)讀寫(xiě)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是（）。答案：HBase4.HBase是一個(gè)高可擴(kuò)展性的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)隨機(jī)讀寫(xiě)大規(guī)模數(shù)據(jù)。它基于（）存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。答案：列族5.Hadoop集群的搭建和配置需要進(jìn)行以下幾個(gè)步驟:安裝和配置（）軟件包;配置（）節(jié)點(diǎn)的主機(jī)名和IP地址;配置（）文件以定義集群的組件和節(jié)點(diǎn)。答案：Hadoop|各個(gè)|hadoop的配置6.在Hadoop中,（）支持將數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ),可以根據(jù)分區(qū)列的值進(jìn)行快速查詢(xún)。答案：Hive7.在MapReduce編程中,（）是在Map任務(wù)輸出后,在數(shù)據(jù)傳輸?shù)絉educer之前對(duì)輸出進(jìn)行局部聚合的一種技術(shù)。答案：biner8.Hadoop的分布式文件系統(tǒng)稱(chēng)為（）,它具有高度的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。答案：HDFS9.在Hadoop中,（）是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)聚合和最終結(jié)果生成的階段,它接受（）輸出的中間結(jié)果并生成最終結(jié)果。答案：Reduce|Map10.在MapReduce編程中,Mapper的主要任務(wù)是將（）轉(zhuǎn)換為一系列的（）。答案：輸入數(shù)據(jù)|鍵值對(duì)11.在MapReduce編程中,Mapper負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為（）。答案：鍵值對(duì)12.在Hadoop中,用于將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop中的工具是（）。答案：Sqoop13.在Hive中,數(shù)據(jù)的邏輯組織單元是（）,它可以由多個(gè)列組成。答案：表14.Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的（）計(jì)算平臺(tái),用于處理和存儲(chǔ)（）數(shù)據(jù)。答案：分布式|大規(guī)模15.在Hadoop中,（）負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件系統(tǒng)的（）。答案：NameNode|元數(shù)據(jù)16.Hadoop中的Hive是基于（）的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。答案：SQL17.YARN中的（）組件負(fù)責(zé)管理整個(gè)系統(tǒng)中的資源管理和分配。答案：ResourceManager18.在Hadoop中,用于資源管理和作業(yè)調(diào)度的組件是（）。答案：ResourceManager19.Hadoop中的（）是一個(gè)分布式協(xié)調(diào)服務(wù),用于管理和協(xié)調(diào)集群中的組件。答案：ZooKeeper20.在Hadoop中,用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具是（）。答案：Hive21.在MapReduce編程中,Reducer負(fù)責(zé)將相同鍵的值進(jìn)行（）和（）。答案：合并|聚合22.Hadoop使用（）編程模型來(lái)實(shí)現(xiàn)并行數(shù)據(jù)處理。答案：MapReduce23.Hadoop中的任務(wù)調(diào)度器是（）,它負(fù)責(zé)將作業(yè)分配給不同的節(jié)點(diǎn)。答案：JobTracker24.在Hadoop