Hadoop練習(xí)卷附答案

第頁Hadoop練習(xí)卷附答案1.Hive中修改表名稱的語法是()。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ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_name語句可以將表的名稱更改為其他名稱，其他選項(xiàng)語法均不正確。2.Hadoop3.x的HDFS的監(jiān)控服務(wù)，默認(rèn)是通過NameNode的()端口訪問的。A、9000B、8088C、8020D、9870【正確答案】：D3.以下哪個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。4.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。5.Hive中刪除表的語法是()。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語法來刪除表，DELETEFROM用于刪除表中的數(shù)據(jù)，而REMOVETABLE和ERASETABLE不是Hive中刪除表的正確語法。6.MapReduce的執(zhí)行流程中，哪個階段負(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Map階段的結(jié)果進(jìn)行全局匯總。7.某互聯(lián)網(wǎng)公司有海量的用戶行為日志數(shù)據(jù)存儲在Hadoop文件系統(tǒng)中，每天的數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)TB級別。現(xiàn)在需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)每個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)雜的嵌套子查詢來計(jì)算每個用戶每天的操作次數(shù)并排序B、創(chuàng)建一個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)一次性加載到一個內(nèi)部表中，然后使用Hive的窗口函數(shù)計(jì)算每個用戶每天的操作次數(shù)，最后排序取前100名D、先使用其他工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將每天每個用戶的操作次數(shù)計(jì)算好并存儲為新文件，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)部表對于海量數(shù)據(jù)可能存在性能問題且窗口函數(shù)對于這種大規(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。###代碼理解型(分析代碼片段功能)8.Hive利用()存儲數(shù)據(jù)。A、本地文件系統(tǒng)B、HDFSC、MySQLDerby【正確答案】：B解析：

Hive利用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(HDFS)存儲數(shù)據(jù)，這是其存儲數(shù)據(jù)的基本方式，而不是本地文件系統(tǒng)、MySQL或Derby(雖然元數(shù)據(jù)可存儲在Derby或MySQL中，但數(shù)據(jù)存儲在HDFS)。9.啟動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】：A10.在Hive中，查詢語句中使用DISTINCT關(guān)鍵字的作用是()。A、對查詢結(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)。11.Hive中創(chuàng)建外部表時(shí)，使用的關(guān)鍵字是()。A、EXTERNALB、PARTITIONEDCLUSTEREDD、SORTED【正確答案】：A解析：

EXTERNAL關(guān)鍵字用于創(chuàng)建外部表，在建表時(shí)指定一個指向?qū)嶋H數(shù)據(jù)的路徑，不對數(shù)據(jù)位置做改變;PARTITIONED用于創(chuàng)建分區(qū)表，CLUSTERED用于將表組織成桶，SORTED用于對列排序。12.如果在Reduce階段需要將結(jié)果都輸出到同一個文件里，那么需要設(shè)置Reduce任務(wù)數(shù)，下列設(shè)置方法正確的是()。A、job.setNumreduceTasks()=0;B、job.setNumReduceTasks(0);C、job.setNumreduceTasks()=1;D、job.setNumReduceTasks(1);【正確答案】：D13.Hive將HQL轉(zhuǎn)換為()程序來執(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。14.在Hive的分區(qū)表中，分區(qū)字段的作用是()。A、存儲實(shí)際數(shù)據(jù)內(nèi)容B、提高數(shù)據(jù)存儲安全性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，它不存儲實(shí)際數(shù)據(jù)內(nèi)容、不提高存儲安全性也不控制數(shù)據(jù)寫入權(quán)限。15.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】：A16.Hive中，如果要查詢一個表中的前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。17.在一個多用戶使用Hive的Hadoop集群環(huán)境中，為了保證每個用戶任務(wù)的公平執(zhí)行，以下哪種資源分配策略較好()。A、為每個用戶固定分配相同數(shù)量的CPU和內(nèi)存資源，不考慮任務(wù)需求B、根據(jù)用戶的優(yōu)先級，為高優(yōu)先級用戶分配更多資源，低優(yōu)先級用戶分配較少資源C、采用動態(tài)資源分配策略，根據(jù)任務(wù)的實(shí)際需求動態(tài)分配CPU和內(nèi)存資源D、隨機(jī)分配資源，讓用戶任務(wù)競爭資源【正確答案】：C解析：

動態(tài)資源分配策略可以根據(jù)任務(wù)實(shí)際需求動態(tài)調(diào)整資源分配，既能保證公平性，又能提高資源利用率;固定分配相同資源不靈活，可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)或任務(wù)饑餓;僅根據(jù)優(yōu)先級分配可能忽視任務(wù)實(shí)際需求;隨機(jī)分配不利于任務(wù)公平執(zhí)行和資源有效利用。###數(shù)據(jù)質(zhì)量保障18.在Hive中，下列關(guān)于桶表的描述錯誤的是()。A、桶表可以提高查詢處理效率B、桶表是針對某一列進(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。19.在Hive數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)行過程中，為了監(jiān)控其性能，以下哪個指標(biāo)不太重要()。A、Hive查詢的執(zhí)行時(shí)間B、Hive表的數(shù)據(jù)存儲容量C、MapReduce任務(wù)的資源利用率(如CPU、內(nèi)存使用情況)D、數(shù)據(jù)加載到Hive表的速度【正確答案】：B解析：

Hive查詢執(zhí)行時(shí)間、MapReduce任務(wù)資源利用率和數(shù)據(jù)加載速度都直接反映了Hive數(shù)據(jù)倉庫的性能表現(xiàn)，而表的數(shù)據(jù)存儲容量本身并不直接體現(xiàn)性能狀況(雖然可能間接影響性能，但相對其他指標(biāo)不是關(guān)鍵性能監(jiān)控指標(biāo))。20.在HDFS上創(chuàng)建了一個錯誤的目錄/Tipdm/Spark，現(xiàn)需要刪除這個目錄，可以使用的命令是()。A、hdfsdfs-rm/Tipdm/SparkB、hdfsdfs-delete/Tipdm/SparkC、hdfsdfs-drop/Tipdm/SparkD、hdfsdfs-rmdir/Tipdm/Spark【正確答案】：D21.在Hive中，對一個大表(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，以下哪種操作對性能提升最不明顯?A、對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)化查詢語句都是針對查詢性能優(yōu)化的常見有效方法，對提升大表查詢性能有明顯作用。22.在MapReduce中，Combiner的作用是什么?A、精簡壓縮傳給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)過大時(shí)，可以精簡壓縮傳給Reduce的數(shù)據(jù)。23.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。24.以下哪個命令用于統(tǒng)計(jì)某個路徑下的目錄，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)某個路徑下的目錄，文件及字節(jié)數(shù)。25.在MapReduce框架中，在Mapper和Reducer之間的Shuffle的作用是()。A、對Map的輸出結(jié)果排序B、對Map的輸出結(jié)果再次進(jìn)行映射C、對中間結(jié)果進(jìn)行混洗，將相同鍵的鍵值對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集D、對中間輸出結(jié)果進(jìn)行壓縮【正確答案】：C26.Hive在()模式下，只允許一個會話連接。A、內(nèi)嵌模式B、直連數(shù)據(jù)庫模式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)庫存儲元數(shù)據(jù)，在此模式下只允許一個會話連接，若嘗試多個會話則連接時(shí)將報(bào)錯;直連數(shù)據(jù)庫模式和遠(yuǎn)程模式可實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)訪問元數(shù)據(jù)信息的共享。27.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，一臺機(jī)器上一個，負(fù)責(zé)管理本機(jī)器上的計(jì)算資源，所以答案選A。28.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。29.以下哪個命令用于向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。30.MapReduce不適合哪種類型的計(jì)算?A、并行計(jì)算B、實(shí)時(shí)計(jì)算C、離線處理D、流式計(jì)算【正確答案】：B解析：

MapReduce不擅長實(shí)時(shí)計(jì)算，因?yàn)樗鼰o法在毫秒或秒級內(nèi)返回結(jié)果。31.yarn-site.xml文件的作用是()。A、設(shè)置了Hadoop基本運(yùn)行環(huán)境的配置B、設(shè)置了YARN框架運(yùn)行環(huán)境的配置C、設(shè)置了YARN框架的相關(guān)配置D、設(shè)置了MapReduce框架的相關(guān)配置【正確答案】：C32.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，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)算每個用戶的平均訂單金額(AVG(order_amount))，然后通過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)沒有排序操作。###趨勢判斷型(基于Hive發(fā)展趨勢選擇)33.以下哪個方法不是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。34.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)連接問題B、Hive服務(wù)未啟動C、SQL語法錯誤或語義邏輯錯誤D、數(shù)據(jù)文件損壞【正確答案】：C解析：

“SemanticException”通常表示SQL語法錯誤或語義邏輯錯誤，如使用了錯誤的關(guān)鍵字、表名不存在、查詢條件不合理等;網(wǎng)絡(luò)連接問題可能導(dǎo)致連接相關(guān)異常，Hive服務(wù)未啟動會有啟動相關(guān)錯誤提示，數(shù)據(jù)文件損壞可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)讀取錯誤等其他類型異常。35.在Hive數(shù)據(jù)倉庫和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MySQL)中，關(guān)于數(shù)據(jù)更新操作，以下說法正確的是:A、Hive和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都支持高效的行級數(shù)據(jù)更新操作B、Hive支持高效的行級數(shù)據(jù)更新操作，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不支持C、傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持高效的行級數(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較低D、Hive和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都不支持?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)庫如MySQL支持高效的行級數(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。36.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】：A37.在MapReduce的Reduce階段，ReduceTask會主動從哪里復(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會主動從MapTask復(fù)制拉取屬于需要自己處理的數(shù)據(jù)。38.以下哪個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)。39.MapReduce編程主要包含哪三個類?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。40.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，對應(yīng)一個在HDFS上的獨(dú)立文件夾，通過分區(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))。41.在Hadoop配置文件中，用于配置HDFS文件系統(tǒng)的NameNode端口的是()。A、core-site.xml中的fs.defaultFSB、hadoop-env.sh中的JAVA_HOMEC、mapred-site.xml中的D、yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.hostname【正確答案】：A解析：

core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，其中的fs.defaultFS屬性用于配置Hadoop的HDFS文件系統(tǒng)的NameNode端口，這是Hadoop集群正常運(yùn)行的關(guān)鍵配置之一。hadoop-env.sh中的JAVA_HOME主要用于指定JDK的安裝目錄，為Hadoop運(yùn)行提供Java環(huán)境;mapred-site.xml中的用于指定MapReduce框架的運(yùn)行模式;yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.hostname用于指定YARN資源管理器的主機(jī)名，它們的功能均與配置NameNode端口不同。42.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。要查詢每個用戶的總訂單金額，以下哪種HiveQL語句是正確的?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：

要查詢每個用戶的總訂單金額，需要通過用戶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)算每個用戶的訂單金額總和(SUM(order_amount));B選項(xiàng)沒有正確關(guān)聯(lián)條件且分組字段不準(zhǔn)確;C選項(xiàng)沒有計(jì)算總金額;D選項(xiàng)計(jì)算的是每個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)43.下列關(guān)于Hadoop的說法錯誤的是（）。A、Hadoop集群能夠部署在不同的機(jī)器上B、Hadoop集群搭建完成后，不能刪減和增加節(jié)點(diǎn)C、Hadoop能夠在所有節(jié)點(diǎn)并行地處理數(shù)據(jù)，具有高效性D、Hadoop上的應(yīng)用程序可以用C++語言編寫【正確答案】：B44.使用Hadoop官方的示例程序包hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar中的wordcount模塊，對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】：A45.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】：B46.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)。47.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)來源的方法。48.某電信公司使用Hive存儲用戶通話記錄數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含通話時(shí)間、通話時(shí)長、主叫號碼、被叫號碼等字段。如果要統(tǒng)計(jì)每個用戶每月的通話總時(shí)長，應(yīng)該按照以下哪種方式建表更合適()。A、創(chuàng)建一個普通表，將所有數(shù)據(jù)存儲在一起，在查詢時(shí)通過函數(shù)計(jì)算每月通話時(shí)長B、創(chuàng)建一個分區(qū)表，以用戶號碼為分區(qū)字段，在查詢時(shí)統(tǒng)計(jì)每個分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)C、創(chuàng)建一個分區(qū)表，以通話時(shí)間的年份和月份為分區(qū)字段，在查詢時(shí)統(tǒng)計(jì)每個分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)D、創(chuàng)建一個桶表，根據(jù)用戶號碼進(jìn)行分桶，在查詢時(shí)統(tǒng)計(jì)每個桶內(nèi)的數(shù)據(jù)【正確答案】：C解析：

按通話時(shí)間的年份和月份為分區(qū)字段創(chuàng)建分區(qū)表，能方便地在查詢時(shí)直接定位到特定月份的數(shù)據(jù)，快速統(tǒng)計(jì)每個用戶每月的通話總時(shí)長;普通表查詢時(shí)計(jì)算效率低;僅以用戶號碼分區(qū)不利于按月份統(tǒng)計(jì);桶表主要用于提高特定類型查詢效率，在此場景不如分區(qū)表合適。###優(yōu)化策略選擇49.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。50.Driver類中用于創(chuàng)建Job對象的方法是?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)建一個新的Job對象，這是設(shè)置作業(yè)屬性和提交作業(yè)的前提。51.在Hive中，當(dāng)創(chuàng)建一個分區(qū)表并加載數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)在HDFS上的存儲布局是()。A、所有數(shù)據(jù)存儲在一個文件中，分區(qū)信息存儲在元數(shù)據(jù)中B、每個分區(qū)對應(yīng)一個文件夾，數(shù)據(jù)文件存儲在相應(yīng)分區(qū)文件夾下C、數(shù)據(jù)隨機(jī)分布在HDFS上，分區(qū)信息通過索引指向數(shù)據(jù)位置D、數(shù)據(jù)按照行存儲在不同的文件中，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上的存儲布局是每個分區(qū)對應(yīng)一個文件夾，數(shù)據(jù)文件存儲在相應(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)在一個文件，也不是隨機(jī)分布或按行存儲且分區(qū)字段作文件名一部分。###數(shù)據(jù)類型特性應(yīng)用52.MapReduce框架中，哪個類負(fù)責(zé)定義數(shù)據(jù)如何分區(qū)?A、Mapper類B、Reducer類C、Partitioner類D、Combiner類【正確答案】：C解析：

Partitioner類定義了MapReduce中數(shù)據(jù)的分區(qū)規(guī)則，決定了數(shù)據(jù)如何分配到不同的Reducer任務(wù)。53.以下哪個命令用于將hdfs上的多個文件合并到本地文件?A、hadoopfs-getmergeB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正確答案】：A解析：

hadoopfs-getmerge接受一個源目錄和一個目標(biāo)文件作為輸入，并且將源目錄中所有的文件連接成本地目標(biāo)文件。54.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，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)劃并測試都是合理的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略。###數(shù)據(jù)倉庫性能監(jiān)控55.在MapReduce的Partition分區(qū)中，默認(rèn)分區(qū)是根據(jù)什么對ReduceTasks個數(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ReduceTasks個數(shù)取模得到的。56.隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，Hive在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于Hive未來發(fā)展趨勢的預(yù)測中，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)庫在執(zhí)行效率上的差距B、Hive會逐漸放棄對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的依賴，獨(dú)立發(fā)展成為一個全新的數(shù)據(jù)處理平臺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)域不斷增長的需求D、Hive在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面會不斷加強(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)倉庫系統(tǒng)，其優(yōu)勢很大程度上依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，如HDFS存儲和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)展需求和趨勢的。###架構(gòu)理解型(根據(jù)架構(gòu)特點(diǎn)選擇操作)57.使用MapReduce查詢某個部門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】：A58.Hive中復(fù)制表的語法中，LIKE關(guān)鍵字的作用是()。A、復(fù)制表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)B、僅復(fù)制表結(jié)構(gòu)C、復(fù)制表數(shù)據(jù)D、復(fù)制表結(jié)構(gòu)并修改數(shù)據(jù)【正確答案】：B解析：

LIKE關(guān)鍵字在Hive復(fù)制表語法中用以聲明用戶復(fù)制現(xiàn)有的表結(jié)構(gòu)，但不復(fù)制數(shù)據(jù)，如CREATE[TEMPRORARY][EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_nameLIKEexisting_table_or_view_name[LOCATIONhdfs_path]。59.MapReduce程序最后輸出的結(jié)果通常都是按鍵值對進(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】：B60.以下哪個命令用于移動文件?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到目標(biāo)路徑。61.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)增加不會影響視圖呈現(xiàn)，但如果刪除基本表會出現(xiàn)問題，視圖本身不可更新、插入數(shù)據(jù)(雖然可以通過特殊方式間接更新，但本質(zhì)上視圖設(shè)計(jì)為只讀)，也不是專門用于刪除操作的。62.Fsimage文件是什么?A、HDFS文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的一個永久性的檢查點(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)的一個永久性的檢查點(diǎn)，包含相關(guān)序列化信息。63.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、會報(bào)錯B、直接使用該文件數(shù)據(jù)C、會將數(shù)據(jù)文件移動到默認(rèn)路徑D、會復(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，會直接使用該文件數(shù)據(jù)，而不是報(bào)錯、移動或復(fù)制數(shù)據(jù)文件到默認(rèn)路徑(除非有特殊配置或操作)。64.在MapReduce中，哪個類負(fù)責(zé)將Map的輸出結(jié)果進(jìn)行合并處理?A、Mapper類B、Reducer類Combiner類D、Partitioner類【正確答案】：C解析：

Combiner類繼承自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，以精簡數(shù)據(jù)。65.Hive中向表插入數(shù)據(jù)時(shí)，哪種語法會覆蓋原表中的數(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)的語法。66.在HDFS寫數(shù)據(jù)機(jī)制中，第三個副本通常放在哪里?A、隨機(jī)選擇一個DataNodeB、與第一個副本位于相同機(jī)架，隨機(jī)節(jié)點(diǎn)C、與第一個副本在同一節(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：

第三個副本位于不同機(jī)架，隨機(jī)節(jié)點(diǎn)。67.Hive中加載數(shù)據(jù)到表時(shí)，若使用OVERWRITE關(guān)鍵字，()。A、會在原有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上追加新數(shù)據(jù)B、會覆蓋原有數(shù)據(jù)C、會跳過已存在的數(shù)據(jù)D、會刪除表結(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)會覆蓋原有數(shù)據(jù)，而不是追加、跳過或刪除表結(jié)構(gòu)重新創(chuàng)建。68.Hive中創(chuàng)建表時(shí)，用于指定文件存儲格式的是()。A、ROWFORMATB、STOREDASC、LOCATIOND、PARTITIONEDBY【正確答案】：B解析：

STOREDAS用于指文件存儲格式，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)庫表在HDFS上的實(shí)際路徑;PARTITIONEDBY用于創(chuàng)建分區(qū)表。69.已知Hive的數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，其執(zhí)行查詢時(shí)會將HiveQL轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)執(zhí)行。當(dāng)執(zhí)行一個復(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語句，不做任何優(yōu)化，依賴Hive自動優(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會自動優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃，但對于復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)查詢，僅依賴自動優(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)案例場景選擇最佳方案)70.MapReduce框架中，哪個類負(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)。71.以下哪個命令用于復(fù)制文件到本地文件系統(tǒng)?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du【正確答案】：A解析：

hadoopfs-get復(fù)制文件到本地文件系統(tǒng)。72.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一定方式提高查詢性能，分區(qū)表按分區(qū)字段的值對表進(jìn)行劃分，桶表是對數(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))。73.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倉庫和FTP鏡像等不同的源地址。74.用戶提交的每個應(yīng)用程序均包含一個()，負(fù)責(zé)程序內(nèi)部各階段的資源申請和監(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，監(jiān)督程序的執(zhí)行情況，所以答案選B。75.上傳一個大小為500MB的文件dattxt到Hadoop集群上，這個文件會占用HDFS數(shù)據(jù)塊的個數(shù)是（）。A、1個B、3個C、4個D、5個【正確答案】：C76.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，關(guān)于數(shù)據(jù)生命周期管理，以下說法正確的是()。A、數(shù)據(jù)一旦加載到Hive表中，就會一直存儲，直到手動刪除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)的過期時(shí)間，自動清理過期數(shù)據(jù)C、Hive會自動根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間，定期刪除長時(shí)間未訪問的數(shù)據(jù)D、數(shù)據(jù)生命周期管理只與數(shù)據(jù)存儲容量有關(guān)，與數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值無關(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)過期時(shí)間，自動清理過期數(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，Hive不會自動根據(jù)訪問時(shí)間刪除未訪問數(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)，不僅僅是存儲容量問題。###集群資源分配與管理77.以下哪個類不是WritableComparable接口的實(shí)現(xiàn)類?A、IntWritableB、TextC、NullWritableD、Serializable【正確答案】：D解析：

WritableComparable接口的實(shí)現(xiàn)類包括IntWritable、Text、NullWritable等，不包括Serializable。78.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，為了保護(hù)用戶隱私，以下哪種方法不太合適()。A、對敏感數(shù)據(jù)列進(jìn)行加密存儲B、限制用戶對敏感數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，通過授權(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;加密存儲敏感數(shù)據(jù)列、限制訪問權(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79.下列關(guān)于HDFS的說法正確的是（）。A、NameNode負(fù)責(zé)HDFS中的數(shù)據(jù)存儲B、DataNode負(fù)責(zé)HDFS中的數(shù)據(jù)存儲C、SecondaryNameNode通常與NameNode在一個節(jié)點(diǎn)啟動D、元數(shù)據(jù)指的是文件實(shí)際的數(shù)據(jù)【正確答案】：B80.Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，在執(zhí)行延遲方面()。A、更低B、更高C、相同D、無法比較【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)庫執(zhí)行延遲更高，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行簡單查詢等操作時(shí)通常能更快返回結(jié)果。81.隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求的增長，Hive數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)可能需要演變。以下哪個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)展成為一個通用的數(shù)據(jù)處理平臺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)勢依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，如HDFS存儲和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)倉庫發(fā)展趨勢和需求的演變方向。###數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)82.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。83.假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，公司想要了解用戶在不同時(shí)間段(上午、下午、晚上)的購買偏好，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。你決定使用Hive數(shù)據(jù)倉庫來處理數(shù)據(jù)，你首先會進(jìn)行以下哪項(xiàng)操作?A、在Hive中創(chuàng)建一個分區(qū)表，以時(shí)間(上午、下午、晚上)作為分區(qū)字段，用于存儲用戶購買數(shù)據(jù)B、直接使用Hive的內(nèi)置函數(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，無需創(chuàng)建特殊表結(jié)構(gòu)C、將所有用戶購買數(shù)據(jù)加載到一個普通的Hive表中，然后在查詢時(shí)通過篩選條件來區(qū)分不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)D、先將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到本地?cái)?shù)據(jù)庫，再使用本地?cái)?shù)據(jù)庫的功能進(jìn)行時(shí)間維度的分析【正確答案】：A解析：

創(chuàng)建分區(qū)表可以根據(jù)分區(qū)字段(如時(shí)間)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲，在查詢時(shí)能夠快速定位到特定時(shí)間段的數(shù)據(jù)，提高查詢效率，更適合用于分析不同時(shí)間段的購買偏好;直接使用內(nèi)置函數(shù)在原始數(shù)據(jù)上分析效率較低且不便于管理不同時(shí)間段數(shù)據(jù);將所有數(shù)據(jù)放在普通表中通過篩選條件查詢效率不如分區(qū)表;將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到本地?cái)?shù)據(jù)庫再分析增加了操作復(fù)雜性且失去了Hive處理大數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢。###對比分析型84.在Driver類中，哪個方法用于設(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。85.在Hive中有兩個表，表A有100萬行數(shù)據(jù)，表B有10萬行數(shù)據(jù)，且兩個表都有一個共同的字段用于連接。如果要執(zhí)行一個連接查詢，以下哪種連接方式可能效率最高()。A、先對表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)倉庫架構(gòu)演變86.在Hive中創(chuàng)建一個包含分區(qū)的表，以下操作步驟中錯誤的是:A、使用CREATETABLE語句，指定表名、列名及數(shù)據(jù)類型，并在語句中使用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LOCATION關(guān)鍵字準(zhǔn)確指定，否則無法正確關(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)，無需指定分區(qū)值，Hive會自動根據(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)87.Hive的數(shù)據(jù)模型中不包括以下哪種()。A、數(shù)據(jù)庫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、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。88.在Hadoop序列化中，位于org.apache.hadoop.io包中的哪個接口是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)。89.在CentOS7.8的Linux系統(tǒng)中，使用()命令可以查看某個虛擬機(jī)的IP地址。A、servicenetworkrestartB、ipaddrC、servicenetworkstartD、Ip【正確答案】：B90.DataNode在HDFS中承擔(dān)什么角色?A、負(fù)責(zé)維護(hù)文件系統(tǒng)的namespace名稱空間B、負(fù)責(zé)具體的數(shù)據(jù)塊存儲C、管理元數(shù)據(jù)D、處理客戶端的請求【正確答案】：B解析：

DataNode是HadoopHDFS中的從角色，負(fù)責(zé)具體的數(shù)據(jù)塊存儲。91.Hive中，對于外部表的數(shù)據(jù)文件，()。A、Hive完全管理其存儲和生命周期B、Hive只管理元數(shù)據(jù)，不管理數(shù)據(jù)文件本身C、Hive可以隨意修改數(shù)據(jù)文件內(nèi)容D、Hive在刪除表時(shí)會自動刪除數(shù)據(jù)文件【正確答案】：B解析：

對于外部表，Hive只管理元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)文件的存儲位置等信息記錄在元數(shù)據(jù)中，但Hive不管理數(shù)據(jù)文件本身的存儲和生命周期，不會隨意修改其內(nèi)容，在刪除外部表時(shí)也不會自動刪除數(shù)據(jù)文件(與內(nèi)部表不同)。92.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。93.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】：A94.Hive是一款建立在()之上的開源數(shù)據(jù)倉庫系統(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)倉庫系統(tǒng)，可將Hadoop文件中的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫表，并基于表提供類似SQL的查詢模型。95.關(guān)于YARN，下列說法正確的是（）。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)倉庫系統(tǒng)，用于查詢和分析存儲在Hadoop中的大型數(shù)據(jù)集D、以上選項(xiàng)都不對【正確答案】：A96.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)具有以下哪個特征()。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)倉庫的數(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)倉庫是非易失性的，數(shù)據(jù)穩(wěn)定且不會輕易改變;數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，而非面向事務(wù);數(shù)據(jù)倉庫具有集成性，會對分布在多個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一與綜合。97.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)。98.在MapReduce程序中，Mapper類中的方法有()。A、startup()、map()、end()B、startup()、run()、end()C、setup()、end()、map()D、setup()、map()、cleanup()【正確答案】：D99.在MapReduce編程中，哪個類負(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。100.在Driver類中，哪個方法用于設(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。1.CapacityScheduler的特性優(yōu)勢包括()。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)，能保證每個隊(duì)列的容量，有嚴(yán)格的訪問控制保證安全，空閑資源可彈性分配，所以答案是ABCD。2.Hive中與數(shù)據(jù)存儲相關(guān)的概念有()。A、HDFSB、數(shù)據(jù)庫C、表D、分區(qū)E、桶【正確答案】：ABCDE解析：

Hive數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)庫、表來組織，表可以進(jìn)一步分為分區(qū)和桶，這些都是與數(shù)據(jù)存儲相關(guān)的概念，所以ABCDE都正確。3.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。4.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(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。5.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)制或移動操作D、加載數(shù)據(jù)時(shí)會對數(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)制或移動數(shù)據(jù)到對應(yīng)表位置，不對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，所以D錯誤，ABC正確。6.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。7.Hive中數(shù)據(jù)操作語言(DML)包括以下哪些操作()。A、數(shù)據(jù)裝載B、數(shù)據(jù)查詢C、數(shù)據(jù)插入D、數(shù)據(jù)刪除【正確答案】：ABCD解析：

Hive的DML包括數(shù)據(jù)裝載(LOADDATA)、數(shù)據(jù)查詢(SELECT等)、數(shù)據(jù)插入(INSERTINTO/OVERWRITE)、數(shù)據(jù)刪除(DELETEFROM，雖然默認(rèn)未開啟但屬于DML操作范疇)，所以ABCD都正確。8.在Hive中執(zhí)行一個復(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，并通過合理調(diào)整查詢邏輯或添加連接條件來優(yōu)化B、對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9.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可查看文件尾部內(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。10.Hive中使用INSERT語句插入數(shù)據(jù)時(shí)，以下說法正確的有()。A、INSERTINTOTABLE會在表末尾追加數(shù)據(jù)B、INSERTOVERWRITETABLE會覆蓋原有數(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、類型等方面完全匹配，否則會報(bào)錯，所以ABCD都正確。11.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會分配Container，NodeManager負(fù)責(zé)啟動Container，任務(wù)在Container中運(yùn)行，Container(Map|ReduceTask)會向Container(MrAppMaster)匯報(bào)狀態(tài)，所以答案是ABCD。12.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、創(chuàng)建表、刪除分區(qū)等操作都會涉及元數(shù)據(jù)的更新(如記錄數(shù)據(jù)庫信息、表結(jié)構(gòu)、分區(qū)信息等);插入數(shù)據(jù)主要是對表中數(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，但相對不那么直接和關(guān)鍵)，所以C錯誤，ABD正確。13.在企業(yè)級Hive數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，保障數(shù)據(jù)安全需要考慮多方面因素，以下哪些措施是有效的()。A、基于角色的訪問控制(RBAC)，為不同用戶或用戶組分配不同權(quán)限，如只讀、讀寫、管理員權(quán)限等，確保用戶只能訪問其被授權(quán)的數(shù)據(jù)B、對存儲在HDFS上的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行加密，防止數(shù)據(jù)泄露，同時(shí)在數(shù)據(jù)傳輸過程中(如數(shù)據(jù)加載、查詢結(jié)果返回等)使用加密協(xié)議(如SSL/TLS)C、定期審計(jì)數(shù)據(jù)訪問日志，監(jiān)控用戶操作，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常訪問行為并采取相應(yīng)措施，如警告、限制訪問或調(diào)查違規(guī)行為D、對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，如在開發(fā)和測試環(huán)境中使用脫敏后的數(shù)據(jù)，同時(shí)確保脫敏規(guī)則的安全性和有效性，不影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可用性【正確答案】：ABCD解析：

RBAC能有效控制用戶訪問權(quán)限，A正確;數(shù)據(jù)文件加密和傳輸加密可防止數(shù)據(jù)泄露，B正確;審計(jì)日志有助于監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)異常，C正確;數(shù)據(jù)脫敏保護(hù)敏感數(shù)據(jù)同時(shí)保證數(shù)據(jù)分析可用性，D正確。###數(shù)據(jù)集成挑戰(zhàn)型14.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。15.以下哪些關(guān)于DataNode的說法是正確的?A、是HadoopHDFS中的從角色B、負(fù)責(zé)具體的數(shù)據(jù)塊存儲C、數(shù)量決定了HDFS集群的整體數(shù)據(jù)存儲能力D、啟動時(shí)將自己注冊到NameNode并匯報(bào)自己負(fù)責(zé)持有的塊列表E、當(dāng)某個DataNode關(guān)閉時(shí)，會影響數(shù)據(jù)的可用性【正確答案】：ABCD解析：

DataNode是從角色，負(fù)責(zé)存儲，數(shù)量影響存儲能力，啟動時(shí)注冊并匯報(bào)，關(guān)閉時(shí)不影響數(shù)據(jù)可用性。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，屬于錯誤命令。17.MapReduce的缺點(diǎn)包括哪些?A、不擅長實(shí)時(shí)計(jì)算B、不擅長流式計(jì)算C、不擅長DAG(有向圖)計(jì)算D、不適合處理大數(shù)據(jù)E、對硬件要求高【正確答案】：ABC解析：

MapReduce不擅長實(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，對硬件要求不高。18.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錯誤，AB正確。19.Hive的用戶接口層訪問方式包括()。A、CLI(命令行界面)B、JDBC/ODBC(客戶端方式)C、HWI(Web界面)D、Thrift(跨語言服務(wù)接口，間接用于訪問)【正確答案】：ABC解析：

CLI是交互式命令行訪問方式，JDBC/ODBC通過客戶端連接訪問，HWI通過瀏覽器訪問;Thrift主要用于跨語言服務(wù)開發(fā)，不是直接的用戶訪問Hive的接口方式，所以D錯誤，ABC正確。20.Hive中可以通過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)算和存儲能力，合適的存儲格式(如ORC、Parquet等)能優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和讀取，這些都有助于提高查詢性能，所以ABCD都正確。21.以下哪些命令可以用于對文件進(jìn)行移動或重命名操作?A、hadoopfs-mvB、hadoopfs-renameSnapshotC、hadoopfs-moveFromLocalD、hadoopfs-moveToLocalE、hadoopfs-cp【正確答案】：AB解析：

hadoopfs-mv用于移動文件，hadoopfs-renameSnapshot用于重命名快照，而hadoopfs-moveFromLocal用于從本地移動并上傳后刪除源文件，hadoopfs-moveToLocal未完全實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，hadoopfs-cp用于復(fù)制文件。22.Hive中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的語法中，可指定的內(nèi)容有()。A、數(shù)據(jù)庫名稱B、數(shù)據(jù)庫注釋C、數(shù)據(jù)庫存儲位置D、數(shù)據(jù)庫屬性【正確答案】：ABCD解析：

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫語法中可指定數(shù)據(jù)庫名稱(database_name)，用COMMENT指定數(shù)據(jù)庫注釋，用LOCATION指定存儲位置，用WITHDBPROPERTIES指定屬性，所以ABCD都正確。23.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。24.在TextInputFormat中，鍵和值分別是什么類型?A、鍵是LongWritable類型B、鍵是Text類型C、值是LongWritable類型D、值是Text類型E、鍵和值都是IntWritable類型【正確答案】：AD解析：

在TextInputFormat中，鍵是存儲該行在整個文件中的起始字節(jié)偏移量，LongWritable類型，值是這行的內(nèi)容，Text類型。25.Hive中刪除表的操作會導(dǎo)致()。A、內(nèi)部表的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)都被刪除B、外部表的數(shù)據(jù)不會被刪除，只刪除元數(shù)據(jù)C、表結(jié)構(gòu)被刪除D、相關(guān)聯(lián)的分區(qū)數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)也被刪除(如果有分區(qū))【正確答案】：ABCD解析：

對于內(nèi)部表，刪除表操作會刪除數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù);外部表只刪除元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)保留;刪除表時(shí)表結(jié)構(gòu)、相關(guān)聯(lián)分區(qū)數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)(如果有分區(qū))都會被刪除，所以ABCD都正確。26.如果要在Hive數(shù)據(jù)倉庫中實(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(如Redis)進(jìn)行存儲和處理，然后與Hive中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析【正確答案】：