

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
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試卷科目:大數(shù)據(jù)華為認(rèn)證考試大數(shù)據(jù)華為認(rèn)證考試(習(xí)題卷7)PAGE"pagenumber"pagenumber/SECTIONPAGES"numberofpages"numberofpages大數(shù)據(jù)華為認(rèn)證考試第1部分:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題,共51題,每題只有一個(gè)正確答案,多選或少選均不得分。[單選題]1.下面這條GaussDB200語(yǔ)句?calldbms_erval(1,'sysdate+1.0/24');?的意思是()A)修改Job1的Interval為每隔1小時(shí)執(zhí)行一次。B)修改Job1的Interval為每隔1/24小時(shí)執(zhí)行一次。C)修改Job1的Interval為每隔24分鐘執(zhí)行一次。D)修改Job1的Interval為每隔24小時(shí)執(zhí)行一次。[單選題]2.關(guān)于FusionInsightHDStreaming的Supervisor描述正確的是:()。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(guò)程[單選題]3.在FusionInsightLibrA中,下面對(duì)analyze使用的描述錯(cuò)誤的是:()。A)analyze語(yǔ)句可收集與數(shù)據(jù)庫(kù)中表內(nèi)容相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息,統(tǒng)計(jì)結(jié)果存儲(chǔ)在系統(tǒng)表PG_STATISTIC中B)建議對(duì)一個(gè)剛執(zhí)行過(guò)大批量插入操作的表執(zhí)行analyze語(yǔ)句,以便使LibrA內(nèi)的優(yōu)化器模塊根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得更優(yōu)的輸出,進(jìn)而影響業(yè)務(wù)性能C)執(zhí)行計(jì)劃生成器會(huì)使用PG_STATISTIC表中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),以生成最有效的查詢執(zhí)行計(jì)劃D)analyze語(yǔ)句中使用-pop選項(xiàng),可避免當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)內(nèi)存緊張[單選題]4.Kafka的核心架構(gòu)不包含?()A)SplitB)ProducerC)ConsumerD)Broker[單選題]5.下列不是普元標(biāo)簽產(chǎn)品解決的問(wèn)題是:()。A)分析挖掘模型更好地落地固化與應(yīng)用B)對(duì)龐大的標(biāo)簽體系進(jìn)行統(tǒng)一有序的管理C)讓標(biāo)簽以更加直觀的方式進(jìn)行可視化展示D)數(shù)據(jù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)[單選題]6.用戶可以通過(guò)表的數(shù)據(jù)預(yù)覽模塊,預(yù)覽當(dāng)前表的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);根據(jù)列的分類信息,支持對(duì)預(yù)覽的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)脫敏。下列選項(xiàng)中不屬于數(shù)據(jù)預(yù)覽支持的數(shù)據(jù)源類型為:()。A)DWSB)DLIC)OracleD)Mysql[單選題]7.下列哪個(gè)選項(xiàng)可以用來(lái)判斷HBase表是否存在?()A)admin.tableExists(tableName)B)admin.tableExists(TableName.value0f(tableName))C)admin.getTable(tableName)D)tables.containsKey(tableName))[單選題]8.以下哪種機(jī)制使Flink能夠?qū)崿F(xiàn)窗口中無(wú)序數(shù)據(jù)的有序處理?()A)檢查點(diǎn)B)窗口C)事件時(shí)間D)有狀態(tài)處理[單選題]9.華為FusionInsightHD系統(tǒng)中關(guān)于HDFS的DataNode的說(shuō)法正確的是:()。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[單選題]10.GaussDB200的高可用主要體現(xiàn)在哪些方面()?A)數(shù)據(jù)融合B)分析融合C)計(jì)算融合D)以上全都正確[單選題]11.以下()文件格式為純行式存儲(chǔ)。A)ORCFileB)ParquetFileC)SequenceFileD)RCFile[單選題]12.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:()。A)MRSB)GBase8AC)DWSD)DAYU[單選題]13.某學(xué)生正在學(xué)習(xí)ElasticSearch,請(qǐng)你幫他分析下,下列代碼的作用是什么?()StringjsonString=?(?+\?name\?:\?ElasticsearchReference\?,?+?author\?:\?AlexYang\?,?+pubinfo\?:\?Beijing,China.\?,?+?\?pubtime\?:\?2016-07-16\?,?+?\?desc\?:\?Elasticsearchisahighlyscalableepen-sourcefull-textsearchandanalyticsengine.\??+?)?;Map<String,String>params=Collections.singletonMap(?pretty?,?true?),HttpEntityentity=newNStringEntity(jsonString、ContentType.APPLICATION_JSON);Responseresponse=restClient.performRequest(?PUT.?/?+index+?/?+type+?/?+id,params,entity);A)更新索引B)插入數(shù)據(jù),創(chuàng)建索引C)創(chuàng)建數(shù)據(jù)D)插入數(shù)據(jù),更新索引[單選題]14.HBase中Region的物理存儲(chǔ)單元是:()。A)RegionB)ColumnFamilyC)ColumnD)Row[單選題]15.Agg算子的實(shí)現(xiàn)策略有:()。A)4B)3C)2D)1[單選題]16.在FusionInsightHD中,創(chuàng)建Loader作業(yè)的進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換正確步驟是()。A)設(shè)置輸入-轉(zhuǎn)換-輸出B)抽取-轉(zhuǎn)換-輸出C)加載-轉(zhuǎn)換-輸出D)加載-轉(zhuǎn)換-抽取[單選題]17.以下哪項(xiàng)是Spark2.x程序統(tǒng)一入口?()A)StreamingContextB)SqlContextC)HiveContextD)SparkSession[單選題]18.對(duì)GaussDB200描述不正確的是?()A)并行架構(gòu)B)易運(yùn)維,安全可靠C)行列不能混存D)節(jié)點(diǎn)多,易擴(kuò)展[單選題]19.以下哪個(gè)選項(xiàng)不屬于大數(shù)據(jù)的?三駕馬車??()A)RPCB)GFSC)BigTableD)MapReduce[單選題]20.哪個(gè)不是ElasticSearch生態(tài)圈中的技術(shù)?(C)A)beatsB)LogstashC)FlumeD)kibana[單選題]21.HBase表設(shè)計(jì)為什么-般不超過(guò)兩個(gè)列簇?()A)過(guò)多的列簇StoreFile過(guò)多,Compaction壓力大B)過(guò)多的列簇I0開(kāi)銷大C)過(guò)多的列簇不適合讀寫(xiě)分離D)過(guò)多的列簇會(huì)導(dǎo)致memstoreflush時(shí)I0壓力過(guò)大[單選題]22.下列對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)描述正確的是?()A)以?圖?數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)和查詢數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)B)存儲(chǔ)圖片的數(shù)據(jù)庫(kù)C)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)類似的數(shù)據(jù)庫(kù)D)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種[單選題]23.關(guān)于Spark中RDD的描述不正確的是?()A)RDD可以從HDFS輸入創(chuàng)建,或從與Hadoop兼容的其他存儲(chǔ)系統(tǒng)中輸入創(chuàng)建B)當(dāng)前RDD默認(rèn)是存儲(chǔ)于內(nèi)存,當(dāng)內(nèi)存不足時(shí),RDD也不會(huì)溢出到磁盤中。C)Spark的所有Transform操作都是基于RDD來(lái)實(shí)現(xiàn)的。D)RDD是只讀和可區(qū)分的。要想對(duì)RDD進(jìn)行操作,只能重新生成一個(gè)新的RDD[單選題]24.Flume中基于WAL(預(yù)寫(xiě)式日志W(wǎng)rite-AheadLog)實(shí)現(xiàn)Channel持久化的是?()A)MemoryChannelB)KafkaChannelC)FileChannelD)JDBCChannel[單選題]25.Elasticsearch采用的搜索方式是?()A)倒排索引B)快速索引C)正排索引D)慢索引[單選題]26.flume傳輸數(shù)據(jù)過(guò)程中,為了防止數(shù)據(jù)不丟失,使用的Channel類型是?()A)MemoryChannelB)FileChannelC)JDBCChannelD)HDFSChannel[單選題]27.以下關(guān)于HDFS適合做什么描述正確的是?()A)低延遲讀取B)大文件存儲(chǔ)C)大量小文件存儲(chǔ)D)隨機(jī)寫(xiě)入[單選題]28.大數(shù)據(jù)最顯著的特征是:()。A)數(shù)據(jù)規(guī)模大B)數(shù)據(jù)類型多樣C)數(shù)據(jù)處理速度快D)數(shù)據(jù)價(jià)值密度高[單選題]29.Redis中List列表是什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的?()A)紅黑樹(shù)B)循環(huán)鏈表C)平衡二叉樹(shù)D)雙向鏈表[單選題]30.哪個(gè)產(chǎn)品適應(yīng)于OLAP場(chǎng)景?()A)PostgresSQLB)SQLServerC)MySQLD)GaussDB200[單選題]31.創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程proc_addCREATEORREPLACEPROCEDUREproc_add(param1inINTEGER,param2outINTEGER,param3inINTEGER)ASBEGINParam2:=param1+param3;END;,創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程proc_testCREATEORREPLACEPROCEDUREproc_test(resultoutINTEGER)AsDECLAREInput1INTEGER:=1;Input2INTEGER:=2;StatementVARCHAR2(200):Param2INTEGER:BEGIN--聲明調(diào)用語(yǔ)句Statement:=?callproc_add(:co1_1,:co1_2,:co1_3)?;--執(zhí)行語(yǔ)句EXECUTEIMMEDIATEstatementUSINGINinput1,OUTparam2,INinput2;Result:=param2;END;執(zhí)行語(yǔ)句callproc_test(10),結(jié)果是()。A)3B)無(wú)返回值C)4D)2[單選題]32.下來(lái)()Redis命令屬于原子操作。A)INCR(將儲(chǔ)存的數(shù)字值增一)B)HINCRBY(為哈希表key中的域field的值加上增量increment)C)LPUSH(對(duì)鏈表的push操作)D)以上都是[單選題]33.Spark是用以下()編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的。A)CB)C++C)JAVAD)Scala[單選題]34.假設(shè)現(xiàn)在要做一個(gè)可以根據(jù)線索指導(dǎo)運(yùn)維人員進(jìn)行排障的功能,你建議選擇下列哪個(gè)工具實(shí)現(xiàn)該功能?()A)LuceneB)HBaseC)ElasticSearchD)GraphBase[單選題]35.某學(xué)生正在學(xué)習(xí)ElasticSearch,請(qǐng)你幫他分析下,下列代碼的作用是什么?()StringjsonString?("name\":\"ElasticsearchReference\","+"\"author\":\"AlexYang?\?pubinfo\":\Beijing,China.\+"\"pubtime\":\"2016-07-16\"'desc\":\'Elasticsearchisahighlyscalableopen-sourceful1-textsearchandanalyticsengine.\"Map<String,String>params=Collections.singletonMap("pretty","true"):HttpEntityentity=newNStringEntity(jsonString,ContentType.APPLICATION_JSON);Responseresponse'=restC1ient.performRequest("PUT","1?+index+"1?+type+?1?+id,params,entity):A)更新索引B)創(chuàng)建數(shù)據(jù)C)插入數(shù)據(jù),更新索引D)插入數(shù)據(jù),創(chuàng)建索引[單選題]36.關(guān)于Spark中RDD的描述不準(zhǔn)確的是?()A)RDD可以從HDFS輸入創(chuàng)建,或從與Hadoop兼容的其他存儲(chǔ)系統(tǒng)中輸入創(chuàng)建B)Spark的所有Transform操作都是基于RDD來(lái)實(shí)現(xiàn)的。C)RDD是只讀和可分區(qū)的。要想對(duì)RDD進(jìn)行操作,只能重新生成一個(gè)新的RDD。D)當(dāng)前RDD默認(rèn)是存儲(chǔ)于內(nèi)存,當(dāng)內(nèi)存不足時(shí),RDD也不會(huì)溢出到磁盤中。[單選題]37.銀行進(jìn)行客戶購(gòu)買力分析,首先獲取客戶歷史賬單,確定其中各項(xiàng)商品的計(jì)算權(quán)重,得出每位客戶的購(gòu)買力評(píng)分并存儲(chǔ)記錄。最后將結(jié)果以圖表顯示。請(qǐng)問(wèn)該過(guò)程對(duì)應(yīng)于以下哪個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)。()A)數(shù)據(jù)可視化->數(shù)據(jù)源->數(shù)據(jù)落地->數(shù)據(jù)處理B)數(shù)據(jù)源->數(shù)據(jù)落地→>數(shù)據(jù)處理->數(shù)據(jù)可視化C)數(shù)據(jù)源->數(shù)據(jù)處理->數(shù)據(jù)落地->數(shù)據(jù)可視化D)數(shù)據(jù)可視化->數(shù)據(jù)源->數(shù)據(jù)處理->數(shù)據(jù)落地[單選題]38.Hadoop中MapReduce組件擅長(zhǎng)處理()場(chǎng)景的計(jì)算任務(wù)。A)迭代計(jì)算B)離線計(jì)算C)實(shí)時(shí)交互計(jì)算D)流式計(jì)算[單選題]39.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。A)分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)C)流計(jì)算D)任務(wù)調(diào)度[單選題]40.Flink的窗口,按窗口行為劃分不包含以下哪種?(A)A)容量窗口B)滑動(dòng)窗口C)滾動(dòng)窗口D)會(huì)話窗口[單選題]41.公安行業(yè)中實(shí)時(shí)檢索不適用于以下哪個(gè)場(chǎng)景?()A)車輛信息查詢B)快速信息匯集C)評(píng)估嫌疑人犯罪概率D)實(shí)時(shí)布控[單選題]42.在GraphBase上,創(chuàng)建一個(gè)新的圖,必須使用的參數(shù)是?()A)edgeB)graphNameC)labelD)vertex[單選題]43.當(dāng)一個(gè)MapReduce應(yīng)用程序被執(zhí)行時(shí),如下()動(dòng)作是map階段之前發(fā)生的。A)splitB)combineC)partitionD)sort[單選題]44.Streaming主要通過(guò)zookeeper提供以下的()實(shí)現(xiàn)事件偵聽(tīng)。A)分布式鎖機(jī)制B)WatcherC)CheckpointD)ACK[單選題]45.進(jìn)行場(chǎng)景遷移的前提條件說(shuō)法錯(cuò)誤的是:()。A)該用戶必須擁有管理員權(quán)限B)已獲取待連接數(shù)據(jù)源的用戶名C)已獲取待連接數(shù)據(jù)源的密碼D)已獲取待連接數(shù)據(jù)源的地址[單選題]46.下列關(guān)于HBase的BloomFilter特性理解正確的是:()。A)用來(lái)過(guò)濾數(shù)據(jù)B)用來(lái)優(yōu)化隨機(jī)讀取的性能C)會(huì)增加存儲(chǔ)的消耗D)可以準(zhǔn)確判斷某條數(shù)據(jù)不存在[單選題]47.哪個(gè)不是StructuredStreaming中OutPut可以定義的存儲(chǔ)方式?()A)UpdateModeB)JDBCModeC)CompleteModeD)AppendMode[單選題]48.關(guān)于Redis集群拓?fù)湫畔?,下面描述正確的是:()。A)客戶端緩存有集群的拓?fù)湫畔)服務(wù)端緩存有集群的拓?fù)湫畔)兩者都是D)兩者多不是[單選題]49.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(shuō)法錯(cuò)誤的是:()。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[單選題]50.某公司要建立資料庫(kù),該資料庫(kù)要用ElasticSearch進(jìn)行檢索。請(qǐng)問(wèn)下列哪些選項(xiàng)()A)Word文檔B)公司宣傳視頻C)產(chǎn)品設(shè)計(jì)圖D)以上全都正確[單選題]51.關(guān)于Hive在FusionInsightHD中的架構(gòu)描述錯(cuò)誤的是:()。A)只要有一個(gè)HiveServer不可用,整個(gè)Hive集群便不可用B)MotaStore用于提供元數(shù)據(jù)服務(wù),依賴于DBServiceC)在同一時(shí)間點(diǎn)、HiveServer只要一個(gè)處于Active狀態(tài),另一個(gè)則處于Standby狀態(tài)D)HiveServer負(fù)責(zé)接收客戶端請(qǐng)求.解析.執(zhí)行HQL命令并返回查詢結(jié)果第2部分:多項(xiàng)選擇題,共34題,每題至少兩個(gè)正確答案,多選或少選均不得分。[多選題]52.StructuredStreaming支持的數(shù)據(jù)源包括?()A)HDFSB)KafkaC)SocketD)RateStream[多選題]53.FusioninsightHD中,Hive客戶端()參數(shù)是用來(lái)控制reduce并發(fā)度的。A)hive.exec.reducers.bytes.per.reducerB)hive.exec-ducers.maxC)hive.exec.max.dynamic.partitionsD)hive.exec.max.dynamic.partitions.pemode[多選題]54.API網(wǎng)關(guān)是:華為云提供的一個(gè)API托管的應(yīng)用服務(wù),API網(wǎng)管包括的功能有:()。A)API全生命周期的管理B)權(quán)限控制C)訪問(wèn)控制D)流量控制[多選題]55.YARN中從節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)()工作。A)集群中所有:資源的統(tǒng)一管理和分配B)監(jiān)督container的生命周期C)監(jiān)控每個(gè)Container的資源使用情況D)管理日志和不同應(yīng)用程序用到的附屬服務(wù)[多選題]56.關(guān)于數(shù)據(jù)訂閱訂閱數(shù)據(jù)變更類型,正確的是:()。A)updateB)deleteC)insertD)replace[多選題]57.以下哪些選項(xiàng)是ElasticSearch主節(jié)點(diǎn)EsMaster功能?()A)參與文檔數(shù)據(jù)變更B)參與文檔數(shù)據(jù)搜索C)參與新建索引D)參與刪除索引[多選題]58.FusionlnsightHD中,屬于Streaming的數(shù)據(jù)分發(fā)方式有:()。A)ShuffleGroupingB)FieldGroupingC)LocalGroupingD)DirectGrouping[多選題]59.支持創(chuàng)建的數(shù)據(jù)標(biāo)簽類型有:()。A)規(guī)則標(biāo)簽B)組合標(biāo)簽C)手工標(biāo)簽D)實(shí)時(shí)標(biāo)簽[多選題]60.HDFS的應(yīng)用開(kāi)發(fā)中,下列()是HDFS服務(wù)支持的接口。A)BufferedOutputStreamwriteB)BufleredOutputStream.flushC)FileSystem.createD)FileSystem.append[多選題]61.大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案包含以下哪些選項(xiàng)?()A)實(shí)時(shí)檢索B)實(shí)時(shí)流處理C)離線檢索D)離線批處理[多選題]62.下列選項(xiàng)中,()是Spark的重要角色。A)NodeManagerB)ResourceManagerC)DataNOdeD)Driver[多選題]63.下列關(guān)于聚集算子的說(shuō)法正確的是()?A)當(dāng)聚集縮減率較大時(shí)使用Hashagg。B)Hashagg性能最佳,一般聚集算子盡量都用Hashagg。C)通過(guò)設(shè)置enable_sort=off,可以關(guān)閉Sort+GroupAgg。D)聚集算子需要所有聚集列都支持排序。[多選題]64.國(guó)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)能力架構(gòu)中數(shù)據(jù)管理包含:()。A)模型管理B)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理C)數(shù)據(jù)資產(chǎn)D)標(biāo)簽管理[多選題]65.afka中刪除消息的閾值有哪幾種?()A)分區(qū)總?cè)罩敬笮)硬盤總空間大小C)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間D)數(shù)據(jù)使用的頻率[多選題]66.一個(gè)應(yīng)用需要同時(shí)和兩個(gè)Fusioninsight集群交互:既需要訪問(wèn)集群1的HBase服務(wù),又需要訪問(wèn)集群2的Hive服務(wù);()操作是必須的。A)在集群1上創(chuàng)建本應(yīng)用所需的賬號(hào),并設(shè)置此賬號(hào)能訪問(wèn)本集群的HBase服務(wù)B)在集群2上創(chuàng)建A選項(xiàng)中的同名賬號(hào),并設(shè)置此賬號(hào)能訪問(wèn)本集群的Hive服務(wù)C)A選項(xiàng)和B選項(xiàng)所創(chuàng)建的賬號(hào)都必須屬于supergroup組D)集群1和集群2完成互信操作[多選題]67.大數(shù)據(jù)離線批處理場(chǎng)景中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)源包括?()A)數(shù)據(jù)庫(kù)B)批量文件數(shù)據(jù)C)流式數(shù)據(jù)Socket流D)網(wǎng)頁(yè)日志流[多選題]68.以下哪些選項(xiàng)屬于F1inkLibraries層的應(yīng)用?()A)復(fù)雜事件處理的CEPB)處理邏輯表查詢的TableC)圖像處理的GellyD)機(jī)器學(xué)習(xí)的FlinkML[多選題]69.StructuredStreaming中通過(guò)什么機(jī)制,解決數(shù)據(jù)的無(wú)序和滯后問(wèn)題?()A)watermark機(jī)制B)持續(xù)查詢C)流連接D)事件時(shí)間[多選題]70.GaussDB200支持的語(yǔ)法包括()A)DQL(數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言)B)DDL(數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言)C)DML(數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言)D)DCL(數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言)[多選題]71.創(chuàng)建API時(shí),需要填寫(xiě)()信息。A)API名稱B)API目錄C)請(qǐng)求PathD)請(qǐng)求方法[多選題]72.在公安領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)批量離線處理平臺(tái)中,以下描述準(zhǔn)確的是()A)不同的數(shù)據(jù)來(lái)源可以整理后劃分實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、增量文件、全量文件和數(shù)據(jù)庫(kù)等。B)數(shù)據(jù)來(lái)源可以按照結(jié)構(gòu)或類型分為:視頻/圖像數(shù)據(jù),文本數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)等。C)數(shù)據(jù)來(lái)源包括公安系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、其他如運(yùn)營(yíng)商系統(tǒng)等。D)經(jīng)過(guò)整理后的原始數(shù)據(jù)可以根據(jù)業(yè)務(wù)主題,分為基本信息、交往圈信息、軌跡信息,行為信息等存儲(chǔ)。[多選題]73.Hive的自定義函數(shù)有哪幾種?()A)UDFB)UDTFC)UDCFD)UDAF[多選題]74.在FusionInsght產(chǎn)品中,關(guān)于Kafka組件說(shuō)法正確的是:()。A)在創(chuàng)建Topic時(shí),副本數(shù)不得大于當(dāng)前存活的Broker實(shí)例個(gè)數(shù),否側(cè)創(chuàng)建Topic將會(huì)失敗B)Kafka的Producer發(fā)送消息時(shí),可以指定該消息被哪個(gè)Comsumer消費(fèi)C)Kafka會(huì)將元數(shù)據(jù)信息存放在Zookeeper上D)Kafka安裝完成后就不能再配置數(shù)據(jù)存放目錄[多選題]75.數(shù)據(jù)字典能修改的內(nèi)容包括:()。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)[多選題]76.數(shù)據(jù)目錄工具都有:()角色。A)系統(tǒng)管理員B)數(shù)據(jù)維護(hù)員C)數(shù)據(jù)管理員D)普通用戶[多選題]77.大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Spark中除了RDD,還有哪些數(shù)據(jù)類型?()A)DataSetB)DataFrameC)DataTypeD)DataSchema[多選題]78.向用戶授權(quán)DRS權(quán)限流程包括:()。A)創(chuàng)建用戶組并授權(quán)B)創(chuàng)建用戶C)用戶登錄并驗(yàn)證權(quán)限D(zhuǎn))用戶自行添加權(quán)限[多選題]79.華為云數(shù)據(jù)湖探索(DataLakeInsight,DLI)支持()任務(wù)的作業(yè)管理。A)ImpalaB)SQLC)FlinkD)Spark[多選題]80.對(duì)于GaussDB200而言,字段的設(shè)計(jì)應(yīng)該注意以下哪些事項(xiàng)()?A)在滿足業(yè)務(wù)精度的情況下,NUKREIC的優(yōu)先級(jí)比浮點(diǎn)數(shù)高。B)盡量使用符合實(shí)際業(yè)務(wù)描述的字段。C)盡量使用高效率的字段類型.D)考慮數(shù)據(jù)美觀,盡量使用同一種數(shù)據(jù)類型,比如Text.[多選題]81.以下能表示為布爾類型?真?值的是:()。A)TRUEB)'t'C)'true'D)'y'[多選題]82.下列屬于Flume數(shù)據(jù)監(jiān)控的指標(biāo)是:()。A)sink寫(xiě)入數(shù)據(jù)量B)DataNode數(shù)量C)Channel緩存數(shù)據(jù)量D)source接收數(shù)據(jù)量[多選題]83.FusionInsightHD的HBase服務(wù)包含:()進(jìn)程。A)HMasterB)SlaveC)RegionServerD)DataNode[多選題]84.創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)可以指定兼容()參數(shù)。A)MySQLB)OraC)TDD)SQLServer[多選題]85.ElasticSearch具有什么特點(diǎn)?()A)支持集群拓展B)支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檢索C)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檢索D)支持事務(wù)機(jī)制第3部分:判斷題,共9題,請(qǐng)判斷題目是否正確。[判斷題]86.ResourceManager采用高可用方案,當(dāng)Activeresourcemanager發(fā)現(xiàn)故障時(shí),只能通過(guò)內(nèi)置的Zookeeper來(lái)啟動(dòng)standby的resourcemanager,將其狀態(tài)切換為active。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]87.現(xiàn)有3個(gè)機(jī)架,有一個(gè)文件要存3份,其中副本1和副本2存放在與client相同的機(jī)架且不同的服務(wù)器上,根據(jù)HDFS的副本存放策略一定要存放在其他機(jī)架上。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]88.Kafak所有消息都會(huì)被持久化到硬盤中,同時(shí)Kafka通過(guò)對(duì)TopicPartition設(shè)置Replication來(lái)保障數(shù)據(jù)的可靠性。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]89.導(dǎo)入數(shù)據(jù)字典的excel中,字典類型代碼在系統(tǒng)中不存在且在excel中不存在,否則導(dǎo)入失敗。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]90.向HBase集群中增加RegionServer主機(jī)時(shí),必須先停止原集群,原因是HBase不支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]91.如果某些Containers的物理內(nèi)存利用率超過(guò)了配置的內(nèi)存閾值,但所有Containers的總內(nèi)存利用率并沒(méi)有超過(guò)設(shè)置的NodeManager內(nèi)存閾值,那么內(nèi)存使用過(guò)多的containers仍可以繼續(xù)運(yùn)行。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]92.Hadoop系統(tǒng)中,如果HDFS文件系統(tǒng)的備份因子是3,那么MapReduce每次允許task都是從3個(gè)有副本的機(jī)器上傳輸需要的處理文件。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]93.執(zhí)行引擎的基本單位為執(zhí)行算子。A)正確B)錯(cuò)誤[判斷題]94.Hive中unionall操作符用于合并兩個(gè)或多個(gè)select語(yǔ)句的結(jié)果集,結(jié)果集中,不允許有重復(fù)值。A)正確B)錯(cuò)誤第4部分:?jiǎn)柎痤},共6題,請(qǐng)?jiān)诳瞻滋幪顚?xiě)正確答案。[問(wèn)答題]95.CTID的值是增量增加的。()A)TRUEB)FALSE[問(wèn)答題]96.Sqoop可以用于Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL、PostgreSQL...)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞。()A)對(duì)B)錯(cuò)[問(wèn)答題]97.應(yīng)用開(kāi)發(fā)需要進(jìn)行需求分析,包括需求調(diào)研和市場(chǎng)調(diào)研。()A)對(duì)B)錯(cuò)[問(wèn)答題]98.Hive的UDF是否需要每次使用時(shí)都重新創(chuàng)建[問(wèn)答題]99.數(shù)據(jù)處理方式,可分為實(shí)時(shí)處理和離線處理。()A)TRUEB)FALSE[問(wèn)答題]100.RedisServer收到非歸屬本節(jié)點(diǎn)的KEY操作,會(huì)將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到正確的節(jié)點(diǎn)上。()A)TRUEB)FALSE1.答案:A解析:2.答案:B解析:3.答案:D解析:4.答案:A解析:5.答案:D解析:6.答案:C解析:7.答案:B解析:8.答案:C解析:9.答案:C解析:10.答案:D解析:11.答案:C解析:12.答案:A解析:13.答案:D解析:14.答案:B解析:15.答案:B解析:16.答案:A解析:17.答案:D解析:18.答案:C解析:19.答案:A解析:20.答案:C解析:21.答案:B解析:22.答案:A解析:23.答案:B解析:RDD具有容錯(cuò)機(jī)制,并且只讀不能修改,可以執(zhí)行確定的轉(zhuǎn)換操作創(chuàng)建新的RDD。具體來(lái)講,RDD具有以下幾個(gè)屬性。只讀:不能修改,只能通過(guò)轉(zhuǎn)換操作生成新的RDD。分布式:可以分布在多臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行并行處理。彈性:計(jì)算過(guò)程中內(nèi)存不夠時(shí)它會(huì)和磁盤進(jìn)行數(shù)據(jù)交換?;趦?nèi)存:可以全部或部分緩存在內(nèi)存中,在多次計(jì)算間重用。24.答案:C解析:channel可以理解為一種臨時(shí)的存儲(chǔ),source將event放入channel,sink取走它。flume提供了四種可以用于生產(chǎn)環(huán)境的channel。1、MemoryChannel基于內(nèi)存的channel,實(shí)際就是將event存放于內(nèi)存中一個(gè)固定大小的隊(duì)列中。其優(yōu)點(diǎn)是速度快,缺點(diǎn)是可能丟失數(shù)據(jù)。2、JDBCChannel將event存放于一個(gè)支持JDBC連接的數(shù)據(jù)庫(kù)中,目前官方推薦的是Derby庫(kù),其優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)可以恢復(fù)。3、FileChannel在磁盤上指定一個(gè)目錄用于存放event,同時(shí)也可以指定目錄的大小。優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)可持久化,可恢復(fù),相對(duì)于memorychannel來(lái)說(shuō)缺點(diǎn)是要頻繁的讀取磁盤,速度較慢。4、KafkaChannel在使用flume對(duì)接Kafka時(shí),我們往往使用TailFileSource->MemoryChannel->KafkaSink的這種方式,然后將數(shù)據(jù)輸送到Kafka集群中。25.答案:A解析:26.答案:B解析:27.答案:B解析:hdfs其除具備其它分布式文件系統(tǒng)相同特性外,HDFS還有自己特有的特性:1、高容錯(cuò)性:認(rèn)為硬件總是不可靠的。2、高吞吐量:為大量數(shù)據(jù)訪問(wèn)的應(yīng)用提供高吞吐量支持。3、大文件存儲(chǔ):支持存儲(chǔ)TB-PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。HDFS不適合做什么?1、大量小文件存
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