大数据处理期末试题

xiaofei
大数据处理
2025-08-14 01:50:13
2

今天给大家分享大数据处理期末试题，其中也会对大数据处理和分析答案的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、大数据与会计升本科需要考什么
2、大数据spark常见面试题汇总(二)
3、【大数据】Hive常见面试题
4、考试系统的功能如何

大数据与会计升本科需要考什么

专业基础课：经济学原理：这是大数据与会计专业专升本考试中的核心科目之一，主要考察学生对经济学基本概念、原理和理论的理解和应用能力。该科目分值较高，为150分，因此考生需要投入较多的时间和精力进行复习和准备。

大数据与会计专升本考试需要考的科目包括语文、高等数学、英语、政治、经济学、计算机以及专业课。语文：提高考生的语言表达和理解能力，对理解和阐述会计理论至关重要。高等数学：为大数据分析提供必要的数学基础，帮助考生理解数据背后的数学原理。英语：有助于考生阅读和理解国际会计文献，提升专业素养。

（图片来源网络，侵删）

大数据与会计专升本考试涵盖了多门课程，主要包括语文、高等数学、英语、政治、经济学、计算机以及专业课。考生需要全面准备，掌握这些科目的基础知识。考试内容并不复杂，题目大多为基础性问题，远比统招高考简单得多。因此，考生不必担心难度问题。关键在于理解和记忆，尤其是大数据与会计的专业知识。

江苏地区的大数据与会计大专学生转本考试主要包括多个科目，其中大学语文考试内容广泛，涵盖了基础知识、阅读理解和写作技能。考生需要具备一定的文学、历史和哲学知识，以及流畅的写作能力。

大数据spark常见面试题汇总(二)

1、大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

（图片来源网络，侵删）

2、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.paralleli***调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

3、SparkContext vs. SparkSession SparkSession 是 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的封装，通过 builder 方式创建，更简洁。SparkSession 提供了更丰富的 API 来操作 Dataset 和 DataFrame。

4、spark.shuffle.io.retryWait：增加重试拉取数据的等待时间间隔，提升稳定性。spark.shuffle.memoryFraction：增加分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例。spark.shuffle.manager：选择合适的shuffle manager，如不需要排序可使用hash或tungsten-sort（慎用）。

5、面试题2：简述Spark运行的基本流程。答案：Spark运行流程涉及任务提交、调度、执行和结果收集。应用通过SparkContext启动，创建RDD，然后通过一系列转换和行动算子执行计算任务，最后收集结果。面试题3：解释RDD在Spark中的定义。

6、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

【大数据】Hive常见面试题

Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

SQL优化：减少数据集大小，利用分区表避免全表扫描，优化JOIN操作。谓词下推与Map端聚合：利用谓词下推减少后续数据处理量，开启Map端聚合功能减少数据传输量。Hive合并输入格式：设置Hive合并输入格式，在执行map前合并文件。小文件合并：通过Hive生成的MR任务合并小文件，提高处理效率。

优化Join操作：对于大表与小表的JOIN，可以设置自动识别小表，将小表放入内存中去执行。Map与Reduce数量优化：合理设置Map和Reduce的task数：根据集群资源情况和任务特性，合理设置Map和Reduce的task数，能有效提升性能。控制Map数量：Map的数量会影响MapReduce扫描、过滤数据的效率。

Hive的sort by和order by的区别在于，order by会进行全局排序，只有一个reduce任务，数据量大时处理速度慢；而sort by不进行全局排序，仅保证每个reduce任务内的数据有序，不能确保全局排序，需设置mapred.reduce.tasks大于1。希望这些关于Hive的面试题能帮助你更好地准备面试。

Hive面试必备题答案：Hadoop中两个大表实现JOIN的操作：通常使用MapReduce任务进行JOIN操作。可以利用Hive的分布式计算能力，将JOIN操作拆分为多个MapReduce任务。常用的JOIN策略包括Reduce Side Join和Map Side Join。

Hive SQL中的窗口函数在大数据处理中扮演着重要角色，尤其在面试中常被考察。窗口函数，实质上是OLAP（在线分析处理）功能的一部分，用于对数据进行实时分析，如市场分析、财务报表生成等。窗口函数区分于普通聚合函数，前者对每个记录独立执行，而非聚合所有记录。