Hadoop復(fù)習(xí)測(cè)試卷含答案

第頁(yè)Hadoop復(fù)習(xí)測(cè)試卷含答案1.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)。2.Hive中刪除表的語(yǔ)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(yǔ)法來(lái)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(yǔ)法。3.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(guò)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(guò)或刪除表結(jié)構(gòu)重新創(chuàng)建。4.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。5.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。6.MapReduce是一種什么類型的計(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。7.在Hadoop序列化中，位于org.apache.hadoop.io包中的哪個(gè)接口是Hadoop序列化格式的實(shí)現(xiàn)?A、Serializable接口B、Writable接口Comparable接口D、Cloneable接口【正確答案】：B解析：

在Hadoop中，位于org.apache.hadoop.io包中的Writable接口是Hadoop序列化格式的實(shí)現(xiàn)。8.以下哪個(gè)命令用于刪除指定的文件(只刪除非空目錄和文件)?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir【正確答案】：A解析：

hadoopfs-rm刪除指定的文件(只刪除非空目錄和文件)。9.Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，在執(zhí)行延遲方面()。A、更低B、更高C、相同D、無(wú)法比較【正確答案】：B解析：

Hive由于其底層執(zhí)行機(jī)制(如基于MapReduce等)，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行延遲更高，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在執(zhí)行簡(jiǎn)單查詢等操作時(shí)通常能更快返回結(jié)果。10.在Hive中，關(guān)于分區(qū)表的描述正確的是()。A、分區(qū)表的分區(qū)是以文件的形式存在B、分區(qū)表的分區(qū)字段存放實(shí)際的數(shù)據(jù)內(nèi)容C、分區(qū)表可以提高查詢效率D、分區(qū)表不可以進(jìn)行嵌套分區(qū)【正確答案】：C解析：

分區(qū)表是按照屬性在目錄層面給文件更好的管理，對(duì)應(yīng)一個(gè)在HDFS上的獨(dú)立文件夾，通過(guò)分區(qū)可以加快數(shù)據(jù)分片的查詢速度;分區(qū)表的分區(qū)是以字段的形式在表結(jié)構(gòu)中存在，該字段不存放實(shí)際數(shù)據(jù)內(nèi)容;分區(qū)表可以進(jìn)行單分區(qū)和多分區(qū)(嵌套分區(qū))。11.在HDFS讀數(shù)據(jù)機(jī)制中，客戶端首先向哪個(gè)節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求下載文件的元數(shù)據(jù)?A、DataNodeB、SecondaryNameNodeC、NamenodeD、所有DataNode同時(shí)請(qǐng)求【正確答案】：C解析：

客戶端首先向NameNode請(qǐng)求下載文件的元數(shù)據(jù)。12.Hive中向表插入數(shù)據(jù)時(shí)，哪種語(yǔ)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(yǔ)法。13.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】：A14.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。15.在MapReduce編程中，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、WordCount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。16.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。17.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。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.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)都是常見的與可視化工具集成的方式。###數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略20.Hive中修改表名稱的語(yǔ)法是()。ALTERTABLEtable_nameRENAMEnew_table_nameB、ALTERTABLEtable_nameCHANGENAMEnew_table_nameC、ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_nameD、ALTERTABLEtable_nameMODIFYNAMEnew_table_name【正確答案】：C解析：

通過(guò)ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_name語(yǔ)句可以將表的名稱更改為其他名稱，其他選項(xiàng)語(yǔ)法均不正確。21.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(shuō)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】：B22.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。23.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。24.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】：D25.OutputFormat主要用于描述什么?A、輸入數(shù)據(jù)的格式B、輸出數(shù)據(jù)的格式C、計(jì)算邏輯的格式D、文件系統(tǒng)的格式【正確答案】：B解析：

OutputFormat主要用于描述輸出數(shù)據(jù)的格式，它能夠?qū)⒂脩籼峁┑?6.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。27.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(kù)表在HDFS上的實(shí)際路徑;PARTITIONEDBY用于創(chuàng)建分區(qū)表。28.如果輸入?yún)?shù)不足，Driver類會(huì)執(zhí)行什么操作?A、繼續(xù)執(zhí)行B、輸出錯(cuò)誤信息并退出C、拋出異常D、忽略參數(shù)不足的問(wèn)題【正確答案】：B解析：

如果輸入?yún)?shù)不足，Driver類會(huì)輸出錯(cuò)誤信息到System.err并調(diào)用System.exit(2)退出程序。29.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.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)31.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。32.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。33.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。34.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。35.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(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)36.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)誤等其他類型異常。37.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。38.MapReduce框架中，哪個(gè)類負(fù)責(zé)設(shè)置作業(yè)并提交任務(wù)?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，包括設(shè)置Mapper和Reducer類以及作業(yè)名，并提交任務(wù)。39.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)。40.Driver類中用于創(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。41.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)。42.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(kù)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(kù)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(kù)模式和遠(yuǎn)程模式可實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)元數(shù)據(jù)信息的共享。43.在CentOS7.8的Linux系統(tǒng)中，ifcfg-ens33配置文件的BOOTPROTO的值設(shè)置為dhcp時(shí)表示()。A、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時(shí)通過(guò)動(dòng)態(tài)主機(jī)配置協(xié)議的方法獲得IP地址B、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時(shí)不使用任何協(xié)議C、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時(shí)通過(guò)引導(dǎo)協(xié)議的方法獲得IP地址D、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時(shí)使用靜態(tài)協(xié)議，此時(shí)IP地址需要自行設(shè)置【正確答案】：A44.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。45.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)。46.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。47.Hive將HQL轉(zhuǎn)換為()程序來(lái)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。48.以下哪個(gè)不是FileInputFormat的接口實(shí)現(xiàn)類?A、TextInputFormatB、KeyValueTextInputFormatC、NLineInputFormatD、CustomInputFormat【正確答案】：D解析：

CustomInputFormat不是FileInputFormat的接口實(shí)現(xiàn)類，而是用戶可以自定義的InputFormat類。49.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。50.在Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)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(kù)存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，但在常見的Hive配置中使用相對(duì)較少。51.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】：D52.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】：B53.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。54.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。55.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。56.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。57.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(cāng)庫(kù)架構(gòu)演變58.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(yǔ)句，指定表名、列名及數(shù)據(jù)類型，并在語(yǔ)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(guò)LOCATION關(guān)鍵字準(zhǔn)確指定，否則無(wú)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(wú)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)59.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。60.如何設(shè)置Map輸出值的類型?A、setMapOutputValueClass()B、setOutputKeyClass()C、setOutputValueClass()D、setValueClass()【正確答案】：A解析：

setMapOutputValueClass()方法用于設(shè)置Map階段輸出鍵值對(duì)中值的類型。61.Hive中，如果要查詢一個(gè)表中的前10條數(shù)據(jù)，使用()關(guān)鍵字。A、TOP10B、LIMIT10C、FIRST10D、HEAD10【正確答案】：B解析：

在Hive查詢中使用LIMIT10可以獲取表中的前10條數(shù)據(jù)，TOP10、FIRST10、HEAD10不是Hive中用于此目的的正確關(guān)鍵字。62.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)63.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，這是其常見功能之一;而Hive默認(rèn)未開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。64.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)65.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。66.在HDFS寫數(shù)據(jù)機(jī)制中，第三個(gè)副本通常放在哪里?A、隨機(jī)選擇一個(gè)DataNodeB、與第一個(gè)副本位于相同機(jī)架，隨機(jī)節(jié)點(diǎn)C、與第一個(gè)副本在同一節(jié)點(diǎn)上D、位于不同機(jī)架，隨機(jī)節(jié)點(diǎn)【正確答案】：D解析：

第三個(gè)副本位于不同機(jī)架，隨機(jī)節(jié)點(diǎn)。67.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)。68.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)化的常見有效方法，對(duì)提升大表查詢性能有明顯作用。69.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。70.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】：C71.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)。72.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。73.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(guò)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))。74.在MapReduce程序中，Reducer模塊中的自定義MaxReducer類繼承()父類。A、MapB、ReducerC、ReduceD、Partitioner【正確答案】：B75.MapReduce的執(zhí)行流程中，哪個(gè)階段負(fù)責(zé)“合并”?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、Sort階段【正確答案】：B解析：

Reduce階段負(fù)責(zé)“合并”，即對(duì)Map階段的結(jié)果進(jìn)行全局匯總。76.Hive是一款建立在()之上的開源數(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，并基于表提供類似SQL的查詢模型。77.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】：B78.在Hive中，查詢語(yǔ)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)。79.Hive的數(shù)據(jù)模型中不包括以下哪種()。A、數(shù)據(jù)庫(kù)B、視圖C、隊(duì)列D、表【正確答案】：C解析：

Hive的數(shù)據(jù)模型主要包括數(shù)據(jù)庫(kù)、表(內(nèi)部表、外部表、帶分區(qū)的表、桶表)和視圖，不包括隊(duì)列。80.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。81.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。82.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。83.如何設(shè)置作業(yè)使用的Java類?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，這通常是包含Driver類的類。84.隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求的增長(zhǎng)，Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)可能需要演變。以下哪個(gè)方向不太可能是其演變方向()。A、更加緊密地集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法，直接在Hive中進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)B、逐漸脫離Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，獨(dú)立發(fā)展成為一個(gè)通用的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)C、進(jìn)一步優(yōu)化查詢執(zhí)行引擎，提高查詢性能和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力D、增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理功能，如數(shù)據(jù)血緣分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控等【正確答案】：B解析：

Hive基于Hadoop構(gòu)建，其優(yōu)勢(shì)依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，如HDFS存儲(chǔ)和MapReduce計(jì)算框架等，脫離該生態(tài)系統(tǒng)獨(dú)立發(fā)展不太現(xiàn)實(shí);集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法、優(yōu)化查詢引擎和增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理功能都是符合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)和需求的演變方向。###數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)85.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\

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Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/【正確答案】：A86.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(shuō)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(zhǎng)度不能超過(guò)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(zhǎng)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(guò)10位(包括小數(shù)點(diǎn))。###數(shù)據(jù)加載性能影響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，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89.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】：A90.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。91.以下哪個(gè)命令用于創(chuàng)建目錄?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir【正確答案】：D解析：

hadoopfs-mkdir接受路徑指定的uri作為參數(shù)，創(chuàng)建這些目錄。92.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。93.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94.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。95.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】：A96.在MapReduce框架中，在Mapper和Reducer之間的Shuffle的作用是()。A、對(duì)Map的輸出結(jié)果排序B、對(duì)Map的輸出結(jié)果再次進(jìn)行映射C、對(duì)中間結(jié)果進(jìn)行混洗，將相同鍵的鍵值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集D、對(duì)中間輸出結(jié)果進(jìn)行壓縮【正確答案】：C97.在驅(qū)動(dòng)類中，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】：D98.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】：B99.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。100.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】：A1.Hive中可以通過(guò)以下哪些方式提高查詢性能()。A、合理設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)(如分區(qū)、分桶)B、優(yōu)化查詢語(yǔ)句C、增加集群資源(如節(jié)點(diǎn)數(shù)量、內(nèi)存等)D、使用合適的存儲(chǔ)格式【正確答案】：ABCD解析：

合理設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)(分區(qū)、分桶)能減少數(shù)據(jù)掃描范圍，優(yōu)化查詢語(yǔ)句可提高執(zhí)行效率，增加集群資源能提供更多計(jì)算和存儲(chǔ)能力，合適的存儲(chǔ)格式(如ORC、Parquet等)能優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀取，這些都有助于提高查詢性能，所以ABCD都正確。2.Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中(如MySQL或Derby)，以下關(guān)于元數(shù)據(jù)管理的說(shuō)法正確的有()。A、元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)了表結(jié)構(gòu)、分區(qū)信息、表屬性等關(guān)鍵信息，這些信息對(duì)于Hive查詢的解析和執(zhí)行計(jì)劃的生成至關(guān)重要B、當(dāng)對(duì)Hive表進(jìn)行DDL操作(如創(chuàng)建、修改、刪除表)時(shí)，會(huì)直接修改元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的相應(yīng)記錄C、多用戶同時(shí)訪問(wèn)Hive時(shí)，元數(shù)據(jù)的并發(fā)訪問(wèn)控制由Hive自身的元數(shù)據(jù)管理機(jī)制保證，與底層數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)控制機(jī)制無(wú)關(guān)D、元數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略需要單獨(dú)考慮，因?yàn)樗苯佑绊憯?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的可用性和數(shù)據(jù)一致性。如果元數(shù)據(jù)丟失或損壞，可能導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)法正常工作【正確答案】：ABD解析：

元數(shù)據(jù)確實(shí)存儲(chǔ)了諸多關(guān)鍵信息，對(duì)查詢解析和執(zhí)行計(jì)劃生成有重要意義，A正確;DDL操作會(huì)改變表相關(guān)信息，這些變化會(huì)直接在元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中體現(xiàn)，B正確;多用戶并發(fā)訪問(wèn)時(shí)，Hive的元數(shù)據(jù)管理機(jī)制依賴底層數(shù)據(jù)庫(kù)(如MySQL或Derby)的并發(fā)控制機(jī)制，C錯(cuò)誤;元數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)至關(guān)重要，一旦出問(wèn)題會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，D正確。###數(shù)據(jù)處理優(yōu)化型3.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。4.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。5.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)。6.以下哪些是HDFSShell命令中用于文件操作的常用命令?A、hadoopfs-lsB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-catD、hadoopfs-putE、hadoopfs-rm【正確答案】：ABCDE解析：

這些命令分別用于列出目錄、創(chuàng)建目錄、查看文件內(nèi)容、上傳文件和刪除文件，都是HDFSShell命令中常用的文件操作命令。7.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。8.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。9.隨著業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可能需要不斷演進(jìn)，以下哪些方向是可能的演進(jìn)趨勢(shì)()。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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)內(nèi)直接進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)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(lái)諸多優(yōu)勢(shì)，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(shì)，B正確;持續(xù)優(yōu)化性能是應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)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(cāng)庫(kù)，D正確。10.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。11.Hive的用戶接口層訪問(wèn)方式包括()。A、CLI(命令行界面)B、JDBC/ODBC(客戶端方式)C、HWI(Web界面)D、Thrift(跨語(yǔ)言服務(wù)接口，間接用于訪問(wèn))【正確答案】：ABC解析：

CLI是交互式命令行訪問(wèn)方式，JDBC/ODBC通過(guò)客戶端連接訪問(wèn)，HWI通過(guò)瀏覽器訪問(wèn);Thrift主要用于跨語(yǔ)言服務(wù)開發(fā)，不是直接的用戶訪問(wèn)Hive的接口方式，所以D錯(cuò)誤，ABC正確。12.在YARN交互流程中，與Container相關(guān)的操作有()。A、由ResourceManager分配ContainerB、NodeManager啟動(dòng)ContainerC、任務(wù)在Container中運(yùn)行D、Container向ApplicationMaster匯報(bào)狀態(tài)【正確答案】：ABCD解析：

ResourceManager會(huì)分配Container，NodeManager負(fù)責(zé)啟動(dòng)Container，任務(wù)在Container中運(yùn)行，Container(Map|ReduceTask)會(huì)向Container(MrAppMaster)匯報(bào)狀態(tài)，所以答案是ABCD。13.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。14.FairScheduler的特性優(yōu)勢(shì)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。15.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?jī)?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。16.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。17.CapacityScheduler的特性優(yōu)勢(shì)包括()。A、層次化的隊(duì)列設(shè)計(jì)B、容量保證C、安全D、彈性分配【正確答案】：ABCD解析：

CapacityScheduler具有層次化的隊(duì)列設(shè)計(jì)，能保證每個(gè)隊(duì)列的容量，有嚴(yán)格的訪問(wèn)控制保證安全，空閑資源可彈性分配，所以答案是ABCD。18.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。19.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。20.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。21.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22.Hive中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法中，可指定的內(nèi)容有()。A、數(shù)據(jù)庫(kù)名稱B、數(shù)據(jù)庫(kù)注釋C、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)位置D、數(shù)據(jù)庫(kù)屬性【正確答案】：ABCD解析：

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)法中可指定數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(database_name)，用COMMENT指定數(shù)據(jù)庫(kù)注釋，用LOCATION指定存儲(chǔ)位置，用WITHDBPROPERTIES指定屬性，所以ABCD都正確。23.在NLineInputFormat中，以下哪些說(shuō)法正確?A、按照指定的行數(shù)N來(lái)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(lái)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。24.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。25.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。26.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。27.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，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28.當(dāng)將外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(yǔ)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(yǔ)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(wèn)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(yǔ)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(wèn)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(chǎng)景應(yīng)對(duì)型29.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。30.DataNode的職責(zé)包括哪些?A、負(fù)責(zé)最終數(shù)據(jù)塊block的存儲(chǔ)B、啟動(dòng)時(shí)將自己注冊(cè)到NameNode并匯報(bào)自己負(fù)責(zé)持有的塊列表C、當(dāng)某個(gè)DataNode關(guān)閉時(shí)，不會(huì)影響數(shù)據(jù)的可用性D、管理文件系統(tǒng)的namespace名稱空間E、處理客戶端的請(qǐng)求【正確答案】：ABC解析：

DataNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)，啟動(dòng)時(shí)向NameNode注冊(cè)并匯報(bào)塊列表，關(guān)閉時(shí)不影響數(shù)據(jù)可用性，而管理namespace名稱空間是NameNode的職責(zé)，處理客戶端請(qǐng)求主要由NameNode協(xié)調(diào)。31.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。32.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HDFS上，數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)、表來(lái)組織，表可以進(jìn)一步分為分區(qū)和桶，這些都是與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相關(guān)的概念，所以ABCDE都正確。33.以下哪些命令可以用于統(tǒng)計(jì)文件相關(guān)信息?A、hadoo