《數(shù)據(jù)采集與消息系統(tǒng)》期末考試復(fù)習(xí)題庫(kù)（含答案）

PAGEPAGE1《數(shù)據(jù)采集與消息系統(tǒng)》期末考試復(fù)習(xí)題庫(kù)（含答案）一、單選題1.在pandas中，以下哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算樣本分位數(shù)(0到1)()。A、quantile()B、count()C、sum()D、以上都不是答案：A解析：在pandas中使用quantile()函數(shù)可以計(jì)算樣本的分位數(shù)(0到1)。2.在NumPy中，以下哪個(gè)方法可以創(chuàng)建一個(gè)對(duì)角矩陣()。A、zeros()B、ones()C、empty()D、eye()答案：D解析：eye()用于創(chuàng)建一個(gè)對(duì)角矩陣。3.Python代碼的后綴名是()。A、pyB、javaC、D、p答案：A解析：Python代碼的后綴名是.py。4.以下關(guān)于Hadoop描述正確的是()。A、Hadoop是一種編程語(yǔ)言B、Hadoop是一種操作系統(tǒng)C、Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架D、Hadoop是一種數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)答案：C解析：Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架。5.Python3.x中有()個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型。A、4B、5C、6D、7答案：C解析：Python3.x中有6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型，分別是數(shù)字、字符串、列表、元組、字典和集合。6.以下哪個(gè)場(chǎng)景適合使用Kafka()。A、實(shí)時(shí)日志處理B、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模C、數(shù)據(jù)可視化展示D、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理答案：A解析：Kafka在實(shí)時(shí)日志處理場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用，能夠高效地收集、存儲(chǔ)和處理大量的日志數(shù)據(jù)。7.Hadoop是基于()語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的。A、JavaB、PythonC、ScalaD、C++答案：A解析：Hadoop是基于Java開(kāi)發(fā)的，具有跨平臺(tái)特性，并且可以部署在廉價(jià)的計(jì)算機(jī)集群中。8.通過(guò)隨機(jī)移位改變數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，例如把日期“2018-01-028:12:25”變?yōu)椤?018-01-028:00:00”，是一種()數(shù)據(jù)脫敏方法。A、數(shù)據(jù)替換B、無(wú)效化C、偏移和取整D、掩碼屏蔽答案：C9.Python中以下哪種序列存放的是不重復(fù)的的元素()。A、數(shù)組B、元組C、集合D、字符串答案：C解析：集合(set)是一個(gè)無(wú)序的不重復(fù)元素序列。集合中的元素必須是不可變的。10.以下哪個(gè)符號(hào)用于定義一個(gè)集合()。A、[]B、{}C、()D、<>答案：B解析：在Python中，集合使用花括號(hào){}來(lái)定義。集合是一種無(wú)序且不重復(fù)的數(shù)據(jù)類型，可以用于存儲(chǔ)多個(gè)元素。11.以下哪種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換策略是幫助除去數(shù)據(jù)中的噪聲()。A、平滑處理B、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C、規(guī)范化處理D、以上都不是答案：A12.以下哪種方式是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)值的截?cái)?、加密、隱藏等方式使敏感數(shù)據(jù)脫敏，使其不再具有利用價(jià)值()。A、數(shù)據(jù)替換B、無(wú)效化C、隨機(jī)化D、以上都不是答案：B13.MySQL中使用()語(yǔ)法刪除表中的數(shù)據(jù)。A、SELECT列名稱FROM表名稱;B、UPDATE表名稱SET列名稱=新值WHERE列名稱=某值;C、DELETEEROM表名稱WHERE列名稱=某值;D、INSERTINTO表名稱(列1，列2,..)VALUES(值1，值2,..);答案：C解析：可以使用DELETEFROM語(yǔ)句刪除表中的數(shù)據(jù)，其語(yǔ)法形式是DELETEEROM表名稱WHERE列名稱=某值;14.Kafka中的主題(Topic)的作用是()。A、Kafka集群的管理節(jié)點(diǎn)B、存儲(chǔ)Kafka中的數(shù)據(jù)C、Kafka中的消費(fèi)者組D、Kafka中的生產(chǎn)者組答案：B解析：Kafka中的主題是存儲(chǔ)在Kafka中的數(shù)據(jù)流，生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)寫(xiě)入主題，消費(fèi)者從主題中讀取數(shù)據(jù)。15.在pandas中，以下哪個(gè)函數(shù)是用于統(tǒng)計(jì)非NaN值的數(shù)量()。A、sum()B、total()C、ount()D、add()答案：C解析：count()函數(shù)可以用于統(tǒng)計(jì)非NaN值的數(shù)量。16.以下屬于Flume的主要組件的是()。A、Source、Channel、SinkB、Producer、Consumer、BrokerC、Mapper、Reducer、PartitionerD、Master、Worker、Task答案：A解析：Flume運(yùn)行的核心是Agent。Flume以Agent為最小的獨(dú)立運(yùn)行單位，一個(gè)Agent就是一個(gè)Java虛擬機(jī)，它是一個(gè)完善的數(shù)據(jù)采集工具，包含三個(gè)核心組件，分別是數(shù)據(jù)源(Source)、數(shù)據(jù)通道(Channel)和數(shù)據(jù)槽(Sink)。17.Pandas中，以下()選項(xiàng)用于表示二維數(shù)據(jù)。A、SeriesB、DataFrameC、PanelD、Array答案：B解析：在Pandas庫(kù)中，DataFrame是用于表示二維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它類似于Excel表格或SQL表，具有行和列的標(biāo)簽。Series是用于表示一維數(shù)組的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而Panel是用于表示三維數(shù)組的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，正確答案是B。18.在NumPy中，以下哪個(gè)方法可以創(chuàng)建一個(gè)元素為0~1隨機(jī)數(shù)的矩陣()。A、zeros()B、random()C、empty()D、eye()答案：B解析：random()方法用于創(chuàng)建一個(gè)填充了0到1之間隨機(jī)數(shù)的數(shù)組。19.用設(shè)置的固定虛構(gòu)值替換真值，這種方法屬于()。A、數(shù)據(jù)替換B、無(wú)效化C、隨機(jī)化D、以上都不是答案：A20.當(dāng)使用Kafka與MySQL組合時(shí)，以下哪種操作是不推薦的()。A、使用Kafka作為消息隊(duì)列，將MySQL中的數(shù)據(jù)變更事件傳遞給消費(fèi)者進(jìn)行處理B、使用Kafka作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，將MySQL中的數(shù)據(jù)備份到Kafka中C、使用Kafka作為中間件，將MySQL中的數(shù)據(jù)流式傳輸?shù)狡渌麘?yīng)用程序D、使用Kafka作為緩存，加速對(duì)MySQL數(shù)據(jù)的訪問(wèn)答案：B解析：Kafka是一種分布式流處理平臺(tái)，適用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流管道和應(yīng)用程序，而不是作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。將MySQL中的數(shù)據(jù)備份到Kafka中是不推薦的，因?yàn)镵afka的設(shè)計(jì)目標(biāo)并不是用于長(zhǎng)期存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。因此，正確答案是B。21.以下哪個(gè)命令用于Windows上消費(fèi)KafkaTopic中的消息()。A、kafka-topics.batB、kafka-server-start.batC、kafka-console-producer.batD、kafka-console-consumer.bat答案：D解析：kafka-console-consumer.bat命令用于在Windows上消費(fèi)KafkaTopic中的消息。22.MySQL中使用()語(yǔ)法修改表中的數(shù)據(jù)。A、SELECT列名稱FROM表名稱;B、UPDATE表名稱SET列名稱=新值WHERE列名稱=某值;C、DELETEEROM表名稱WHERE列名稱=某值;D、INSERTINTO表名稱(列1，列2,..)VALUES(值1，值2,..);答案：B解析：可以使用UPDATE語(yǔ)句修改表中的數(shù)據(jù)，其語(yǔ)法形式是UPDATE表名稱SET列名稱=新值WHERE列名稱=某值;23.在pandas中，可以使用下列哪個(gè)方法，丟棄指定軸上的項(xiàng)()。A、reindex()B、rm()C、delete()D、rop()答案：D解析：在pandas中，可以使用drop()方法丟棄指定軸上的項(xiàng)，drop()方法返回的是一個(gè)在指定軸上刪除了指定值的新對(duì)象。24.Python是一種()的解釋型高級(jí)編程語(yǔ)言。A、面向?qū)ο驜、面向過(guò)程C、面向時(shí)間驅(qū)動(dòng)D、以上都不是答案：A解析：Python是1989年由荷蘭人GuidovanRossum發(fā)明的一種面向?qū)ο蟮慕忉屝透呒?jí)編程語(yǔ)言。25.以下哪個(gè)命令用于在Windows上查看KafkaBroker的狀態(tài)()。A、kafka-topics.batB、kafka-server-start.batC、kafka-console-producer.batD、kafka-server-status.bat答案：D解析：kafka-server-status.bat命令用于在Windows上查看KafkaBroker的狀態(tài)。26.在數(shù)據(jù)集成中，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)可以優(yōu)先選擇()工具。A、腳本B、ETLC、EAID、以上都不是答案：B解析：ETL是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)初步加載的理想解決方案，它提供了高級(jí)的轉(zhuǎn)換能力。27.以下對(duì)Kettle描述錯(cuò)誤的是()。A、Kettle是使用Scala語(yǔ)言編寫(xiě)的B、Kettle可以在Windows和Linux上運(yùn)行C、Kettle是一款國(guó)外的ETL工具D、Kettle可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載答案：A解析：Kettle是一款國(guó)外開(kāi)源的ETL工具，使用Java語(yǔ)言編寫(xiě)。28.在pandas中，以下哪組函數(shù)可以夠獲取到最小值和最大值的索引值()。A、min()、max()B、argmin()、argmax()C、Idxmin()、idxmax()D、以上都不是答案：C解析：Idxmin()、idxmax()計(jì)算能夠獲取到最小值和最大值的索引值。29.以下關(guān)于ETL的主要目標(biāo)描述正確的是()。A、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)B、數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表生成C、數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換D、數(shù)據(jù)安全和加密答案：C解析：ETL的主要目標(biāo)是將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和轉(zhuǎn)換，以滿足目標(biāo)系統(tǒng)的需求。ETL過(guò)程可以將數(shù)據(jù)從不同的源系統(tǒng)中提取出來(lái)，并進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使其適應(yīng)目標(biāo)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和要求。30.在NumPy中，以下哪個(gè)方法可以創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)部元素均為1的矩陣()。A、zeros()B、ones()C、empty()D、eye()答案：B解析：ones()用于創(chuàng)建一個(gè)矩陣，內(nèi)部元素均為1，第一個(gè)參數(shù)提供維度，第二個(gè)參數(shù)提供類型。31.Kafka在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的作用是()。A、Kafka在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的作用是()。B、數(shù)據(jù)傳輸和消息隊(duì)列C、數(shù)據(jù)可視化和分析D、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理答案：B解析：Kafka在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中主要扮演數(shù)據(jù)傳輸和消息隊(duì)列的角色，用于高效地傳遞和存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)流和消息。32.以下()函數(shù)是pandas用于檢測(cè)缺失數(shù)據(jù)。A、SeriesB、DataFrameC、isnullD、array答案：C解析：pandas提供了isnull()函數(shù)和notnull()函數(shù)，用于檢測(cè)缺失數(shù)據(jù)。33.以下哪種方式是采用隨機(jī)數(shù)據(jù)代替真值，保持替換值的隨機(jī)性以模擬樣本的真實(shí)性()。A、數(shù)據(jù)替換B、無(wú)效化C、隨機(jī)化D、以上都不是答案：C34.以下哪個(gè)選項(xiàng)是決定數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞的重要因素()。A、數(shù)據(jù)脫敏B、數(shù)據(jù)分析C、數(shù)據(jù)清洗D、數(shù)據(jù)可視化答案：C35.()是指從傳感器和智能設(shè)備、企業(yè)在線系統(tǒng)、企業(yè)離線系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程。A、數(shù)據(jù)清洗B、數(shù)據(jù)分析C、數(shù)據(jù)采集D、以上都不是答案：C36.在pandas中，以下哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算值的總和()。A、quantile()B、count()C、sum()D、以上都不是答案：C解析：在pandas中使用sum()函數(shù)可以計(jì)算值的總和。37.MySQL中使用()語(yǔ)法查詢數(shù)據(jù)。A、SELECT列名稱FROM表名稱;B、UPDATE表名稱SET列名稱=新值WHERE列名稱=某值;C、DELETEEROM表名稱WHERE列名稱=某值;D、INSERTINTO表名稱(列1，列2,..)VALUES(值1，值2,..);答案：A解析：可以使用SELECT語(yǔ)句從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢數(shù)據(jù)，其語(yǔ)法形式是SELECT列名稱FROM表名稱;38.以下哪個(gè)語(yǔ)句用于在MySQL中創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)庫(kù)表()。A、SELECTB、INSERTC、REATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱D、UPDATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱答案：C解析：在MySQL中使用CREATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱，創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)庫(kù)表。39.以下描述FlumeSink組件正確的是()。A、負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)捕獲后進(jìn)行特殊的格式化，將數(shù)據(jù)封裝到事件(Event)里，然后將事件推入數(shù)據(jù)通道B、作為Flume數(shù)據(jù)通道，負(fù)責(zé)連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽組件C、Sink組件類型包括Memory、JDBC、Kafka等D、負(fù)責(zé)取出數(shù)據(jù)通道中的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)答案：D解析：數(shù)據(jù)槽(Sink)取出數(shù)據(jù)通道中的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)，或者提交到遠(yuǎn)程服務(wù)器。40.Hadoop的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是()。A、HDFSB、HBaseC、HiveD、Spark答案：A解析：Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，它的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)被稱為HadoopDistributedFileSystem(HDFS)。HDFS是Hadoop的核心組件之一，設(shè)計(jì)用來(lái)存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。因此，正確答案是A。41.在NumPy中，如何對(duì)數(shù)組進(jìn)行切片操作()。A、使用冒號(hào)(:)進(jìn)行切片B、使用方括號(hào)([])進(jìn)行切片C、使用花括號(hào)({})進(jìn)行切片D、使用圓括號(hào)(())進(jìn)行切片答案：B解析：在NumPy中，可以使用方括號(hào)([])進(jìn)行切片操作。42.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是用于什么目的()。A、收集和分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)B、加速網(wǎng)絡(luò)連接速度C、提供網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)D、運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器答案：A43.在需要特殊脫敏規(guī)則時(shí)，可執(zhí)行()以滿足各種可能的脫敏規(guī)則。A、數(shù)據(jù)替換B、靈活編碼C、偏移和取整D、掩碼屏蔽答案：B44.在MySQL中可以使用()語(yǔ)句查看已經(jīng)創(chuàng)建的所有數(shù)據(jù)庫(kù)。A、SELECTDATABASES數(shù)據(jù)庫(kù)名稱B、SHOWDATABASES數(shù)據(jù)庫(kù)名稱C、REATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱D、UPDATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱答案：B解析：在MySQL中使用SHOWDATABASES數(shù)據(jù)庫(kù)名稱語(yǔ)句查看已經(jīng)創(chuàng)建的所有數(shù)據(jù)庫(kù)。45.()的任務(wù)主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)脫敏等。A、數(shù)據(jù)預(yù)處理B、數(shù)據(jù)分析C、數(shù)據(jù)可視化D、以上都不是答案：A46.Kafka中消費(fèi)者(Consumer)的作用是()。A、從Kafka的Broker讀取消息的客戶端B、將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Kafka的主題(Topic)C、控制Kafka集群的狀態(tài)D、對(duì)Kafka中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理答案：A解析：Consumer的作用是從Kafka的Broker讀取消息的客戶端。47.以下哪個(gè)命令用于在Windows上發(fā)送消息到KafkaTopic()。A、kafka-topics.batB、kafka-server-start.batC、kafka-console-producer.batD、kafka-console-consumer.bat答案：C解析：kafka-console-producer.bat命令用于在Windows上發(fā)送消息到KafkaTopic。48.以下哪個(gè)命令用于在Windows上啟動(dòng)KafkaBroker()。A、kafka-topics.batB、kafka-server-start.batC、kafka-console-producer.batD、kafka-console-consumer.bat答案：B解析：kafka-server-start.bat命令用于在Windows上啟動(dòng)KafkaBroker。49.以下FlumeSource組件描述正確的是()。A、負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)捕獲后進(jìn)行特殊的格式化，將數(shù)據(jù)封裝到事件(Event)里，然后將事件推入數(shù)據(jù)通道B、作為Flume的數(shù)據(jù)通道，負(fù)責(zé)連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽組件C、Source組件類型包括Memory、JDBC、Kafka等D、以上答案都不是答案：A解析：Source數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)的收集端，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)捕獲后進(jìn)行特殊的格式化，將數(shù)據(jù)封裝到事件(Event)里，然后將事件推入數(shù)據(jù)通道。50.在Kafka和MySQL之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，以下哪個(gè)選項(xiàng)描述正確()。A、Kafka可以直接將數(shù)據(jù)寫(xiě)入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)B、MySQL可以直接將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Kafka消息隊(duì)列C、需要使用KafkaConnect來(lái)實(shí)現(xiàn)Kafka和MySQL之間的數(shù)據(jù)傳輸D、Kafka和MySQL之間無(wú)法進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸答案：C解析：在Kafka和MySQL之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，通常需要使用KafkaConnect來(lái)實(shí)現(xiàn)。KafkaConnect是一個(gè)可擴(kuò)展的、可插拔的數(shù)據(jù)傳輸框架，它提供了許多連接器，可以將Kafka中的數(shù)據(jù)傳輸?shù)狡渌到y(tǒng)，包括MySQL。因此，選項(xiàng)C描述正確。51.在pandas中，以下哪組函數(shù)可以獲取到最小值和最大值的索引位置(整數(shù))()。A、min()、max()B、argmin()、argmax()C、Idxmin()、idxmax()D、以上都不是答案：B解析：在Pandas中，要獲取最小值和最大值的索引位置，可以使用argmin()和argmax()函數(shù)。52.在Python中，以下哪個(gè)符號(hào)用于定義一個(gè)元組()。A、[]B、{}C、()D、<>答案：C解析：在Python中定義一個(gè)元組通常使用的是圓括號(hào)。53.以下哪個(gè)場(chǎng)景適合使用Kafka()。A、實(shí)時(shí)日志收集B、圖像識(shí)別和處理C、數(shù)據(jù)庫(kù)備份和恢復(fù)D、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控答案：A解析：Kafka適合用于實(shí)時(shí)日志收集，可以高效地收集和處理大量的日志數(shù)據(jù)。54.()是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)。A、數(shù)據(jù)B、信息C、符號(hào)D、集合答案：A55.Python的版本管理工具是()。A、GitB、SublimeTextC、PyCharmD、Pip答案：D解析：Pip是Python的包管理工具，用于安裝和管理Python包和庫(kù)。它也用于升級(jí)和卸載已安裝的包。Git是一個(gè)版本控制系統(tǒng)，SublimeText和PyCharm是Python的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境(IDE)，而不是版本管理工具。56.MySQL中使用()語(yǔ)法從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除一個(gè)表。A、RMTABLE;B、REMOVETABLEC、DELETEEROMTABLE;D、ROPTABLE;答案：D解析：可以使用DROPTABLE語(yǔ)句從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除一個(gè)表，其語(yǔ)法形式是DROPTABLE表名稱;57.在Python中，用于操作Kafka的常用庫(kù)是()。A、kafka-pythonB、PykafkaC、kafka-clientD、kafkaio答案：A解析：在使用Python操作Kafka之前，需要安裝第三方模塊kafka-python。58.Kettle的數(shù)據(jù)抽取過(guò)程中，以下哪個(gè)步驟是必須的()。A、數(shù)據(jù)清洗B、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C、數(shù)據(jù)加載D、數(shù)據(jù)過(guò)濾答案：C解析：在Kettle的數(shù)據(jù)抽取過(guò)程中，數(shù)據(jù)加載是必須的步驟，用于將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)加載到目標(biāo)系統(tǒng)。其他選項(xiàng)如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)過(guò)濾等可以根據(jù)具體需求進(jìn)行選擇和應(yīng)用。59.Kafka中的生產(chǎn)者(Producer)的作用是()。A、從Kafka中消費(fèi)數(shù)據(jù)B、將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Kafka的主題(Topic)C、控制Kafka集群的狀態(tài)D、對(duì)Kafka中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理答案：B解析：Kafka中的生產(chǎn)者負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Kafka的主題，供消費(fèi)者消費(fèi)。60.在數(shù)據(jù)集成中，當(dāng)數(shù)據(jù)采集要求低延遲時(shí)，可采用以下哪種方案()。A、腳本B、ETLC、EAID、CDC答案：D解析：雖然在體系結(jié)構(gòu)上CDC屬于異步的，但它表現(xiàn)出類似同步的行為，數(shù)據(jù)延遲只有不到1秒的時(shí)間，同時(shí)能夠維護(hù)數(shù)據(jù)事務(wù)的一致性。61.MySQL中使用()語(yǔ)法形式插入數(shù)據(jù)。A、SELECT列名稱FROM表名稱;B、UPDATE表名稱SET列名稱=新值WHERE列名稱=某值;C、DELETEEROM表名稱WHERE列名稱=某值;D、INSERTINTO表名稱(列1，列2,..)VALUES(值1，值2,..);答案：D解析：可以使用INSERTINTO語(yǔ)向表中插人新的記錄其語(yǔ)法形式是INSERTINTO表名稱VALUES(值1，值2，..);。62.在reindex方法的參數(shù)中，可以使用下列哪種方式來(lái)指定新的索引值()。A、列表B、字典C、數(shù)組D、所有上述方式答案：D解析：reindex方法的參數(shù)可以接受列表、字典或數(shù)組作為新的索引值，可以根據(jù)需要選擇不同的方式來(lái)指定新的索引。63.reindex方法默認(rèn)會(huì)對(duì)索引進(jìn)行重新排序，如果某個(gè)索引值在新索引中不存在，會(huì)使用什么值填充對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)()。A、NaNB、0C、NoneD、原始數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)位置的值答案：A解析：reindex方法默認(rèn)會(huì)對(duì)索引進(jìn)行重新排序，并在新索引中不存在的位置使用NaN填充對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^(guò)參數(shù)fill_value來(lái)指定其他填充值。64.在pandas中,以下關(guān)于reindex方法描述正確的是()。A、reindex方法可以為Series和DataFrame添加或者刪除索引B、reindex方法可以為可以刪除Series或DataFrame的行或列C、reindex方法可以為可以對(duì)Series或DataFrame進(jìn)行數(shù)值計(jì)算D、reindex方法可以為可以將Series或DataFrame轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組答案：A解析：在Pandas中，reindex()方法用于對(duì)Series或DataFrame的索引進(jìn)行重新排序，可以添加或刪除索引。它不會(huì)刪除行或列，也不會(huì)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算或轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組。因此，正確答案是A。65.以下()關(guān)鍵字用于MySQL中篩選特定的數(shù)據(jù)行。A、SELECTB、FILTERC、SEARCHD、WHERE答案：D解析：在MySQL中，用WHERE關(guān)鍵字篩選特定的數(shù)據(jù)行。66.在Flume和Kafka的集成中，F(xiàn)lume的角色是()。A、消息生產(chǎn)者B、消息消費(fèi)者C、消息中間件D、消息路由器答案：A解析：在Flume和Kafka的集成中，F(xiàn)lume扮演的是消息生產(chǎn)者的角色，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源采集并發(fā)送到Kafka中67.在MySQL中可以使用()語(yǔ)句打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)。A、OPEN數(shù)據(jù)庫(kù)名稱B、SHOWDATABASES數(shù)據(jù)庫(kù)名稱C、USE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱D、UPDATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱答案：C解析：在MySQL中使用USE數(shù)據(jù)庫(kù)名稱打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)。68.()對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用來(lái)說(shuō)，是核心和基礎(chǔ)，它是獲取可靠、有效數(shù)據(jù)的一個(gè)基本步驟。A、數(shù)據(jù)挖掘B、數(shù)據(jù)清洗C、數(shù)據(jù)分析D、數(shù)據(jù)可視化答案：B69.在pandas中，以下哪組函數(shù)是計(jì)算最小值和最大值的()。A、min()、max()B、argmin()、argmax()C、Idxmin()、idxmax()D、以上都不是答案：A解析：min()函數(shù)和max()函數(shù)用于計(jì)算最小值和最大值。70.在NumPy中，以下哪個(gè)方法可以創(chuàng)建一個(gè)空矩陣()。A、zeros()B、ones()C、empty()D、eye()答案：C解析：empty()用于創(chuàng)建一個(gè)矩陣，內(nèi)部是無(wú)意義的數(shù)值，第一個(gè)參數(shù)提供維度，第二個(gè)參數(shù)提供類型。71.下列關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特點(diǎn)描述正確的是()。A、面向主題B、面向過(guò)程C、面向事務(wù)D、面向數(shù)據(jù)操作答案：A解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題、集成、相對(duì)穩(wěn)定、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策72.Kafka是一種開(kāi)源的分布式流處理平臺(tái)，最初由哪家公司開(kāi)發(fā)()。A、GoogleB、FacebookC、LinkedInD、Twitter答案：C解析：Kafka最初由LinkedIn開(kāi)發(fā)。73.以下哪種方式是針對(duì)賬戶類數(shù)據(jù)的部分信息進(jìn)行脫敏()。A、數(shù)據(jù)替換B、無(wú)效化C、偏移和取整D、掩碼屏蔽答案：D74.Kafka中的ZooKeeper的作用是()。A、存儲(chǔ)Kafka中的數(shù)據(jù)B、控制Kafka集群的狀態(tài)C、管理Kafka中的主題D、提供分布式協(xié)調(diào)和配置管理答案：D解析：Kafka中的ZooKeeper的作用是提供分布式協(xié)調(diào)和配置管理，用于管理Kafka集群的狀態(tài)和元數(shù)據(jù)。75.以下描述Flume主要用途正確的是()。A、用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理B、用于分布式計(jì)算C、用于數(shù)據(jù)可視化D、用于日志采集答案：D解析：Flume是Cloudera提供的一個(gè)高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸系統(tǒng)。76.若要在原地修改DataFrame并刪除指定的列，應(yīng)該使用()。A、drop方法的axis參數(shù)設(shè)置為0B、drop方法的axis參數(shù)設(shè)置為1C、drop方法的inplace參數(shù)設(shè)置為T(mén)rueD、rop方法的inplace參數(shù)設(shè)置為False答案：B解析：要在原地修改DataFrame并刪除指定的列，應(yīng)該將drop方法的axis參數(shù)設(shè)置為1，表示按列刪除數(shù)據(jù)。多選題1.某電商公司希望在不影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的情況下，捕獲訂單表中的增量變化并同步到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。他們考慮使用ETL和CDC兩種技術(shù)。關(guān)于這兩種技術(shù)的區(qū)別，以下哪項(xiàng)描述是正確的?A、ETL通常是批處理方式，適合周期性數(shù)據(jù)加載，而CDC是實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)捕獲B、ETL需要對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模改造，而CDC可以在不修改業(yè)務(wù)系統(tǒng)的情況下捕獲變化C、DC只能捕獲新增和更新的數(shù)據(jù)，無(wú)法捕獲刪除的數(shù)據(jù)，而ETL可以處理所有類型的數(shù)據(jù)變化D、ETL通常用于一次性數(shù)據(jù)遷移，而CDC用于持續(xù)的數(shù)據(jù)同步答案：AD解析：B、ETL過(guò)程本身通常不需要對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模改造，需要一些額外的配置或組件來(lái)支持CDC過(guò)程。D、CDC技術(shù)實(shí)際上可以捕獲所有類型的數(shù)據(jù)變化，包括新增、更新和刪除情境說(shuō)明:該公司需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)集成技術(shù)。理解ETL和CDC的區(qū)別有助于他們做出明智的選擇。2.以下是主流的ETL工具的是()A、DataPipelineB、KettleC、TalendD、atax答案：ABCD3.以下哪些是KafkaTopic的特點(diǎn)()。A、邏輯上的消息容器B、可以被多個(gè)消費(fèi)者組訂閱C、只能被一個(gè)消費(fèi)者組訂閱D、可以動(dòng)態(tài)創(chuàng)建和刪除答案：ABD解析：KafkaTopic是邏輯上的消息容器，可以被多個(gè)消費(fèi)者組訂閱。它可以動(dòng)態(tài)創(chuàng)建和刪除，使得靈活管理消息流。消息按照順序存儲(chǔ)是Kafka的特點(diǎn)，但并不是Topic的特點(diǎn)。消費(fèi)者組的訂閱方式可以是一個(gè)Topic被一個(gè)消費(fèi)者組訂閱，也可以是一個(gè)Topic被多個(gè)消費(fèi)者組訂閱。4.在Python中，數(shù)字類型包括()。A、intB、floatC、boolD、complex答案：ABCD解析：在Python中，數(shù)字類型包括整數(shù)(int)、浮點(diǎn)數(shù)(float)、布爾類型(bool)和復(fù)數(shù)(complex)。5.以下哪些是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)應(yīng)用場(chǎng)景的舉例?A、搜索引擎數(shù)據(jù)采集B、電商商品價(jià)格監(jiān)控C、社交媒體情感分析D、自動(dòng)化測(cè)試軟件答案：ABC解析：ABC(注:D選項(xiàng)雖然與編程和自動(dòng)化有關(guān)，但通常不被視為網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的典型應(yīng)用場(chǎng)景。)6.在使用Scrapy框架編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序時(shí)，以下哪些文件是必需的?A、items.py(模型文件)B、spiders/(爬蟲(chóng)文件目錄)C、pipelines.py(管道文件)D、scrapy.cfg(項(xiàng)目基礎(chǔ)設(shè)置文件)答案：ABCD解析：ABCD(注:雖然scrapy.cfg在某些情況下可能不是必需的(如通過(guò)命令行直接運(yùn)行爬蟲(chóng)時(shí))，但它是Scrapy項(xiàng)目結(jié)構(gòu)的一部分，且在某些配置和部署場(chǎng)景下是必需的。因此，為了全面性和準(zhǔn)確性，在此將其列為必需文件之一。)7.以下屬于數(shù)據(jù)類型的是()A、文本B、圖片C、音頻D、視頻答案：ABCD8.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)通過(guò)HTTP協(xié)議訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，以下哪些部分構(gòu)成了HTTP請(qǐng)求?A、請(qǐng)求行B、請(qǐng)求頭部C、空行D、請(qǐng)求數(shù)據(jù)(請(qǐng)求體)答案：ABCD9.數(shù)據(jù)集成技術(shù)包括哪些()。A、ETLB、腳本C、EAID、CDC答案：ABCD解析：有多種技術(shù)可以為實(shí)時(shí)主動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供數(shù)據(jù)集成服務(wù)，比如腳本、ETL、EAI和CDC。10.在Python中，以下屬于浮點(diǎn)數(shù)的是()。A、3.14B、-1.648C、1.3e4D、5.8726849267842答案：ABCD解析：在Python中，浮點(diǎn)數(shù)是可以包含小數(shù)的數(shù)字。選項(xiàng)A、B、C和D都是浮點(diǎn)數(shù)，因?yàn)樗鼈兌及?shù)部分。所以正確答案是A、B、C、D。11.在Python中，序列類型包括()。A、字符串B、列表C、元組D、字典答案：ABCD解析：在Python中，序列包括字符串、列表、元組、字典和集合。12.在使用Kettle對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有重復(fù)記錄需要去除，以下哪些控件可以實(shí)現(xiàn)此功能?()A、去除重復(fù)記錄控件B、唯一行(哈希值)控件C、過(guò)濾記錄控件D、字段選擇控件答案：AB13.Hadoop配置文件中的屬性值可以通過(guò)()方式進(jìn)行覆蓋。A、命令行參數(shù)B、Java代碼C、環(huán)境變量D、默認(rèn)值答案：ABC解析：在Hadoop中，可以通過(guò)在命令行上通過(guò)參數(shù)來(lái)覆蓋配置文件中的屬性值，可以在Java代碼中通過(guò)代碼來(lái)設(shè)置屬性值，也可以通過(guò)設(shè)置特定的環(huán)境變量來(lái)改變Hadoop集群的某些配置。14.在處理HTTP響應(yīng)時(shí)，瀏覽器會(huì)根據(jù)響應(yīng)正文的不同類型進(jìn)行不同的處理，以下哪些類型可能是響應(yīng)正文的內(nèi)容?A、HTML源代碼B、DOC文檔C、RAR壓縮文檔D、JSON數(shù)據(jù)答案：ABCD解析：ABCD(注:雖然PPT未明確提及JSON數(shù)據(jù)，但JSON作為Web上常用的數(shù)據(jù)交換格式，也常被作為HTTP響應(yīng)的內(nèi)容類型之一。)15.以下是ETL主要實(shí)現(xiàn)模式的是()A、觸發(fā)器B、增量字段C、全量同步D、日志比對(duì)答案：ABCD解析：ETL主要有四種實(shí)現(xiàn)模式:觸發(fā)器、增量字段、全量同步和日志比對(duì)。16.ETL的主要功能是什么?A、數(shù)據(jù)抽取B、數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換C、數(shù)據(jù)加載D、數(shù)據(jù)加密答案：ABC17.某公司正在設(shè)計(jì)一個(gè)新的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，以下哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的?A、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向事務(wù)設(shè)計(jì)的，主要用于支持日常業(yè)務(wù)操作B、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織，反映歷史變化C、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)抽取周期固定為每月一次D、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理答案：ACD解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并非面向事務(wù)設(shè)計(jì)，抽取周期并不是固定的，依賴于批量數(shù)據(jù)處理，存在較大的時(shí)間延遲，可能不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理18.某制造企業(yè)在實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目時(shí)，遇到了數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題，如重復(fù)記錄、錯(cuò)誤值等。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，他們?cè)贓TL過(guò)程中引入了數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換階段。關(guān)于數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換的操作，以下哪項(xiàng)描述是正確的?A、數(shù)據(jù)清洗可以處理不完整數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性B、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)拆分、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)替換和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，以滿足目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的要求C、數(shù)據(jù)清洗只能在ETL的抽取階段進(jìn)行，不能在加載階段進(jìn)行D、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換的過(guò)程可以通過(guò)腳本實(shí)現(xiàn)，但維護(hù)成本較高，且難以滿足服務(wù)水平協(xié)議答案：ABD解析：A,B,D情境說(shuō)明:該制造企業(yè)需要確保加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量高，從而提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。理解數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換的操作有助于他們優(yōu)化ETL流程。19.在Python中，整數(shù)包括()。A、正整數(shù)B、負(fù)整數(shù)C、0D、以上都不是答案：ABC解析：在Python中，整數(shù)包括正整數(shù)、負(fù)整數(shù)和0。20.Scrapy框架中包含哪些關(guān)鍵組件?A、ScrapyEngine(引擎)B、Scheduler(調(diào)度器)C、Downloader(下載器)D、Spiders(爬蟲(chóng))答案：ABCD21.以下是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)常用的海量數(shù)據(jù)采集工具的是()。A、Hadoop的ChukwaB、Hadoop的HiveC、loudera的FlumeD、Facebook的Scribe答案：ACD22.在HadoopHDFS中，用于將本地文件上傳到HDFS的命令是()。A、hdfsdfs-putB、hdfsdfs-getC、hdfsdfs-copyFromLocalD、hdfsdfs-copyToLocal答案：AC解析：在HadoopHDFS中，用于將本地文件上傳到HDFS的命令是hdfsdfs-put和hdfsdfs-copyFromLocal。這兩個(gè)命令都可以將本地文件復(fù)制到HDFS中。23.某金融機(jī)構(gòu)正在設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，用于監(jiān)控交易數(shù)據(jù)的變化。為了確保系統(tǒng)的高可用性和低延遲，他們考慮使用CDC技術(shù)。關(guān)于CDC的特性和應(yīng)用場(chǎng)景，以下哪項(xiàng)描述是正確的?A、CDC可以在操作型系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)進(jìn)行變化數(shù)據(jù)的分發(fā)，不需要專門(mén)的時(shí)間窗口B、CDC只轉(zhuǎn)移變化的數(shù)據(jù)，消耗的資源更少，但需要對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模改造C、DC可以提供動(dòng)態(tài)返回和請(qǐng)求舊的變化的能力，支持重復(fù)處理和恢復(fù)處理D、在面向?qū)崟r(shí)的CDC場(chǎng)景中，通常通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口(如ODBC或JDBC)實(shí)現(xiàn)變化分發(fā)答案：AC解析：通常不需要對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)邏輯進(jìn)行大規(guī)模修改；使用專門(mén)設(shè)計(jì)的CDC工具或中間件來(lái)捕獲和分發(fā)變化數(shù)據(jù)24.以下哪些做法可以提高網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的效率?A、增加并發(fā)線程數(shù)量B、使用異步代碼實(shí)現(xiàn)并發(fā)C、頻繁訪問(wèn)同一網(wǎng)站以獲取最新數(shù)據(jù)D、對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行有效的解析和提取答案：ABD解析：ABD(注:C選項(xiàng)雖然看似能獲取最新數(shù)據(jù)，但頻繁訪問(wèn)可能導(dǎo)致反爬機(jī)制觸發(fā)，降低效率，甚至導(dǎo)致爬蟲(chóng)被封禁。)25.關(guān)于HTTP和HTTPS協(xié)議，以下說(shuō)法正確的是?A、HTTP協(xié)議是安全的B、HTTPS協(xié)議在HTTP基礎(chǔ)上添加了SSLC、HTTPS協(xié)議主要用于加密互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸D、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集的頁(yè)面通常使用HTTP或HTTPS協(xié)議答案：BCD26.以下哪種ETL模式適用于捕獲源表中的增量變化?A、觸發(fā)器模式B、增量字段C、全量同步D、日志比對(duì)答案：ABD解析：全量同步（又稱全表刪除插入方式）并不適用于捕獲源表中的增量變化。該方式實(shí)際上將增量抽取等同于全量抽取：每次抽取前先刪除目標(biāo)表數(shù)據(jù)，抽取時(shí)全新加載數(shù)據(jù)27.以下是數(shù)據(jù)采集的主要數(shù)據(jù)源的是()。A、傳感器數(shù)據(jù)B、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)C、日志文件D、企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)答案：ABCD28.字符串是Python中最常用的數(shù)據(jù)類型，它是連續(xù)的字符序列，一般使用()進(jìn)行界定。A、大括號(hào)[]B、單引號(hào)('')C、雙引號(hào)("")D、三引號(hào)(''''''或"""""")答案：BCD解析：字符串是Python中最常用的數(shù)據(jù)類型，它是連續(xù)的字符序列，一般使用單引號(hào)('')、雙引號(hào)("")或三引號(hào)(''''''或"""""")進(jìn)行界定。其中，單引號(hào)和雙引號(hào)中的字符序列必須在一行上，而三引號(hào)內(nèi)的字符序列可以分布在連續(xù)的多行上，從而可以支持格式較為復(fù)雜的字符串。29.在使用BeautifulSoup解析網(wǎng)頁(yè)時(shí)，以下哪些方法可以用于搜索文檔樹(shù)中的元素?A、find()B、find_all()C、select()D、xPath解析答案：ABC解析：ABC(注:雖然xPath不是BeautifulSoup的原生方法，但常與BeautifulSoup結(jié)合使用，不過(guò)在此情境下更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拇鸢缚赡懿话珼，但為了滿足四個(gè)選項(xiàng)且保持相關(guān)性，暫保留D并提示需結(jié)合使用。若需更嚴(yán)謹(jǐn)，可考慮替換D為BeautifulSoup的其他搜索方法，如基于屬性的查找等。)30.以下()是數(shù)據(jù)集成技術(shù)選型時(shí)，需要重點(diǎn)考量因素。A、數(shù)據(jù)量B、頻率C、可接受的延遲D、處理的開(kāi)銷(xiāo)答案：ABCD解析：選擇技術(shù)時(shí)應(yīng)該著重參考以下幾個(gè)方面的因素:數(shù)據(jù)量、頻率、可接受的延遲、數(shù)據(jù)集成、轉(zhuǎn)換需求和處理開(kāi)銷(xiāo)。31.以下描述FlumeChannel組件正確的是()。A、負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)捕獲后進(jìn)行特殊的格式化，將數(shù)據(jù)封裝到事件(Event)里，然后將事件推入數(shù)據(jù)通道B、作為Flume數(shù)據(jù)通道，負(fù)責(zé)連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽組件C、hannel組件類型包括Memory、JDBC、Kafka等D、負(fù)責(zé)取出數(shù)據(jù)通道中的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)答案：BC解析：數(shù)據(jù)通道(Channel)是連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽的組件，可以將它看作數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)，它可以將事件暫存到內(nèi)存中，也可以將事件持久化到本地磁盤(pán)上，直到數(shù)據(jù)槽處理完該事件。常用的數(shù)據(jù)通道類型包括Memory、JDBC、Kafka、File、Custom等。32.在使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，以下哪些做法可以幫助避免被反爬機(jī)制識(shí)別?A、添加User-Agent字段B、提高訪問(wèn)頻率C、設(shè)置代理服務(wù)器D、識(shí)別并應(yīng)對(duì)驗(yàn)證碼答案：ACD33.下列描述Python2.x和Python3.x正確的是()。A、Python2x和Python3x的思想是共通的B、Python2x和Python3x的思想是完全不同的C、使用Python3.x是大勢(shì)所趨D、Python2x和Python3x的語(yǔ)法雖然存在不兼容的情況，但也只是一小部分語(yǔ)法不兼容答案：ACD解析：Python2.x和Python3.x屬于同一種編程語(yǔ)言，在編程思想上基本是共通的。Python2x和Python3x的語(yǔ)法雖然存在不兼容的情況，但也只是一小部分語(yǔ)法不兼容。盡管目前Python2.x的開(kāi)發(fā)者在數(shù)量上要明顯多于Python3.x，但是，Python的作者曾宣布Python2x只維護(hù)到2020年，因此，會(huì)有越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者選擇Python3.x，放棄Python2.x。此外，圍繞Python3.x的第三方庫(kù)會(huì)逐漸豐富起來(lái)，這也會(huì)讓更多開(kāi)發(fā)者投人Python3x的懷抱。34.數(shù)據(jù)集成的方式有哪些?A、數(shù)據(jù)整合B、數(shù)據(jù)聯(lián)邦C、數(shù)據(jù)傳播D、數(shù)據(jù)清洗答案：ABC35.CDC(ChangeDataCapture)技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)是什么?A、捕獲刪除數(shù)據(jù)B、實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)地分發(fā)新數(shù)據(jù)C、不需要修改業(yè)務(wù)系統(tǒng)表結(jié)構(gòu)D、只轉(zhuǎn)移變化的數(shù)據(jù)，減少資源消耗答案：BCD判斷題1.進(jìn)行數(shù)據(jù)集成時(shí)，數(shù)據(jù)的格式和標(biāo)準(zhǔn)不需要統(tǒng)一()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：在進(jìn)行數(shù)據(jù)集成時(shí)，數(shù)據(jù)的格式和標(biāo)準(zhǔn)必須統(tǒng)一，以確保數(shù)據(jù)的正確處理和有效利用。2.Kafka的ConsumerGroup是一組具有相同GroupID的消費(fèi)者，用于實(shí)現(xiàn)消息的并行處理()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A3.如果數(shù)據(jù)需要被多個(gè)應(yīng)用程序消費(fèi)，推薦使用Flume()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Flume常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、日志收集和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膱?chǎng)景。消費(fèi)時(shí)，通常需要一個(gè)具有發(fā)布/訂閱功能或消息隊(duì)列特性的系統(tǒng)來(lái)分發(fā)數(shù)據(jù)Kafka4.在Scrapy中，可以使用多個(gè)Spider同時(shí)抓取一個(gè)網(wǎng)站()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：在Scrapy中，通常一個(gè)Spider只針對(duì)一個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行抓取，以避免不必要的請(qǐng)求和可能的反爬蟲(chóng)策略觸發(fā)。5.在Python中，字典的鍵必須是唯一的()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A6.在Kafka中，消息被處理的狀態(tài)是由服務(wù)器端維護(hù)的()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：消息被處理的狀態(tài)是在consumer端維護(hù)，而不是由server端維護(hù)。7.手工清洗是通過(guò)人工方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A8.Kafka的消息傳遞模式可以保證相同分區(qū)內(nèi)的消息的順序傳遞()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A9.在Python中，集合可以包含可變類型的元素()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：集合中的元素必須是不可變的，因?yàn)榧鲜腔诠１韺?shí)現(xiàn)的?？勺冾愋偷脑?如列表、字典)無(wú)法進(jìn)行哈希運(yùn)算，因此不能作為集合的元素。10.Kafka屬于分布式消息中間件()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A11.MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以直接在Windows操作系統(tǒng)上安裝()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A12.數(shù)據(jù)集成是將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單地組合在一起()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：數(shù)據(jù)集成不僅僅是簡(jiǎn)單地將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)組合在一起，它還涉及到數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和整合，確保數(shù)據(jù)的一致性、準(zhǔn)確性和可靠性13.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集相比，數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B14.在Python中，字符串是可變的數(shù)據(jù)類型()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：字符串是Python中最常用的數(shù)據(jù)類型之一，Python中的字符串是一種不可變的數(shù)據(jù)類型，也就是說(shuō)一旦創(chuàng)建了字符串，它的值就不能再改變，而這種不可變的字符串類型在許多情況下顯得非常實(shí)用。15.如果數(shù)據(jù)只是面向Hadoop的，推薦使用Flume()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：Flume采集數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)侥繕?biāo)系統(tǒng)，如Hadoop集群16.大數(shù)據(jù)采集通常采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，分布式文件系統(tǒng)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A17.為了提高程序的可讀性，一般建議在一個(gè)列表中只出現(xiàn)一種數(shù)據(jù)類型()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A18.pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析和處理的Python庫(kù)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A19.數(shù)據(jù)的價(jià)值不會(huì)因?yàn)椴粩啾皇褂枚鳒p，反而會(huì)因?yàn)椴粩嘀亟M而產(chǎn)生更大的價(jià)值()A、正確B、錯(cuò)誤答案：A20.數(shù)據(jù)清洗主要是對(duì)缺失值、重復(fù)值、異常值和數(shù)據(jù)類型有誤的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A21.Python不支持跨平臺(tái)，所以只能在Linux平臺(tái)運(yùn)行()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Python可以支持跨平臺(tái)，包括Windows、Linux和MacOS等。22.Kafka不適用于大數(shù)據(jù)采集()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Kafka是一種分布式流處理平臺(tái)，可以處理大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和輸出，適用于大數(shù)據(jù)的采集、處理和輸出等場(chǎng)景。因此，Kafka適用于大數(shù)據(jù)采集。23.HDFS為了實(shí)現(xiàn)高可用性，必須使用昂貴的硬件設(shè)備()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B24.當(dāng)進(jìn)行DataFrame和Series之間的運(yùn)算時(shí)，如果Series的索引與DataFrame的列名不匹配，會(huì)自動(dòng)進(jìn)行索引對(duì)齊()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A25.腳本是數(shù)據(jù)集成的一種快速解決方案，其優(yōu)點(diǎn)是，使用靈活且比較經(jīng)濟(jì)，很容易著手開(kāi)發(fā)和進(jìn)行修改()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A26.在Python中，集合可以包含可變類型的元素()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：集合中的元素必須是不可變的，因?yàn)榧鲜腔诠１韺?shí)現(xiàn)的?？勺冾愋偷脑?如列表、字典)無(wú)法進(jìn)行哈希運(yùn)算，因此不能作為集合的元素。27.在數(shù)據(jù)清洗中，通常不需要對(duì)用戶個(gè)人信息進(jìn)行脫敏()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B28.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集相比，來(lái)源單一，數(shù)據(jù)量相對(duì)較少()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A29.使用Flume采集數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)封裝到事件(Event)里，然后將事件推入數(shù)據(jù)通道中()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A30.DataFrame和Series之間的運(yùn)算默認(rèn)是按列進(jìn)行廣播運(yùn)算()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A31.MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以直接在Windows操作系統(tǒng)上安裝()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A32.定制requests只需要指定URL即可完成()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：定制requests不僅需要指定URL，還需要指定HTTP請(qǐng)求的方法(如GET、POST等)以及請(qǐng)求的參數(shù)(如果有的話)。33.Kafka的Producer是負(fù)責(zé)從Broker消費(fèi)消息的組件()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Kafka的Producer是負(fù)責(zé)向Broker生產(chǎn)消息的組件，而不是從Broker消費(fèi)消息。Producer將消息發(fā)送到指定的Topic中，供Consumer消費(fèi)。34.Flume系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)通道是連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽的組件，不可以將它看作一個(gè)數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Flume系統(tǒng)中數(shù)據(jù)通道是連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽的組件，可以將它看作一個(gè)數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)(數(shù)據(jù)隊(duì)列)，它可以將事件暫存到內(nèi)存中，也可以持久化到本地磁盤(pán)上，直到數(shù)據(jù)槽處理完該事件。35.Kafka的消息傳遞模式不具備消息持久化的特性()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Kafka的消息傳遞模式具備消息持久化的特性，消息可以被持久化存儲(chǔ)在磁盤(pán)上，以便后續(xù)的消費(fèi)和處理。36.Scrapy可以自動(dòng)處理動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A37.在Python中，字符串是可變的數(shù)據(jù)類型()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：字符串是Python中最常用的數(shù)據(jù)類型之一，Python中的字符串是一種不可變的數(shù)據(jù)類型，也就是說(shuō)一旦創(chuàng)建了字符串，它的值就不能再改變，而這種不可變的字符串類型在許多情況下顯得非常實(shí)用。38.Python不支持跨平臺(tái)，所以只能在Linux平臺(tái)運(yùn)行()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Python可以支持跨平臺(tái)，包括Windows、Linux和MacOS等。39.在實(shí)時(shí)主動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通常使用CDC技術(shù)實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的獲取數(shù)據(jù)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A40.在Python中，元組可以包含不同類型的元素()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A41.Kafka中Partition只是一個(gè)邏輯分區(qū)，現(xiàn)實(shí)中并不存在Partition的概念()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Partition是物理上的概念，每個(gè)Topic包含一個(gè)或多個(gè)Partition。42.HDFS、Hive、Logger、Avro、Thrift等都可以作為Flume的數(shù)據(jù)槽()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A43.在Python中，字典的鍵必須是唯一的()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A44.為了提高程序的可讀性，一般建議在一個(gè)列表中只出現(xiàn)一種數(shù)據(jù)類型()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A45.DataFrame中的列必須是相同數(shù)據(jù)類型()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B46.HDFS為了實(shí)現(xiàn)高可用性，必須使用昂貴的硬件設(shè)備()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B47.數(shù)據(jù)脫敏是通過(guò)修改或刪除敏感數(shù)據(jù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)安全的一種技術(shù)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B48.Flume支持在Linux和Windows環(huán)境中部署()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A49.Z-Score的優(yōu)點(diǎn)是不需要知道數(shù)據(jù)集的最大值和最小值，對(duì)離群點(diǎn)規(guī)范化效果好()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A解析：Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化不需要知道數(shù)據(jù)集的最大值和最小值，只需要知道均值和標(biāo)準(zhǔn)差。考慮了數(shù)據(jù)的整個(gè)分布（通過(guò)均值和標(biāo)準(zhǔn)差），Z-Score對(duì)離群點(diǎn)（即極端值）的規(guī)范化效果相對(duì)較好。50.Kafka的消息傳遞模式只支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)方式()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Kafka的消息傳遞模式不僅支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)方式，還支持發(fā)布-訂閱和廣播方式。51.pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析和處理的Python庫(kù)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A52.Min-Max規(guī)范化比較簡(jiǎn)單，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)加入時(shí)，不會(huì)導(dǎo)致最大值和最小值的變化，不需要重新定義屬性最大值和最小值()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B53.在Python中，元組可以包含不同類型的元素()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：A54.Kafka的Consumer是負(fù)責(zé)向Broker生產(chǎn)消息的組件()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Kafka的Consumer是負(fù)責(zé)從Broker消費(fèi)消息的組件，而不是向Broker生產(chǎn)消息。Consumer從指定的Topic中消費(fèi)消息，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。55.Kettle只能從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)()。A、正確B、錯(cuò)誤答案：B解析：Kettle支持多種數(shù)據(jù)源類型，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、CSV文件、Excel文件等，因此該說(shuō)法不正確。填空題1.每個(gè)Kettle作業(yè)由一個(gè)或多個(gè)____和連接作業(yè)項(xiàng)的____組成。答案：作業(yè)項(xiàng)(JobEntry)；作業(yè)跳(JobHop)；2.在pandas中____函數(shù)可以計(jì)算值的平均數(shù)。答案：mean()；3.Hadoop是一個(gè)____計(jì)算框架，允許在跨多個(gè)機(jī)器上處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。答案：分布式；4.Flume最小獨(dú)立運(yùn)行單位是____。答案：Agent；5.BeautifulSoup中，Tag對(duì)象或BeautifulSoup對(duì)象的____方法，可以使用CSS選擇器的語(yǔ)法找到標(biāo)簽。答案：select()；6.BeautifulSoup中，Tag對(duì)象的____屬性，可以獲得去空白行的標(biāo)簽內(nèi)的眾多內(nèi)容。答案：stripped_strings；7.CDC有兩個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景分別是____和____。答案：面向批處理的CDC(pullCDC)；面向?qū)崟r(shí)的CDC(pushCDC)；8.通過(guò)____方法可幫助發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，那些位于這些聚類集合之外的數(shù)據(jù)對(duì)象，則被認(rèn)為是異常數(shù)據(jù)。答案：聚類；9.BeautifulSoup中，____對(duì)象用于操縱字符串。答案：NavigableString；10.pandas提供了____和____函數(shù)，可以更容易地檢測(cè)缺失值。答案：isnull()；notnull()；11.BeautifulSoup中，____和____方法可以通過(guò)指定標(biāo)簽的屬性值來(lái)精確定位某個(gè)節(jié)點(diǎn)元素。答案：find()；find_all()；12.Kettle的基本功能包括____管理和____管理。答案：轉(zhuǎn)換；作業(yè)；解析：轉(zhuǎn)換、作業(yè)13.pandas提供了各種方法來(lái)清除缺失的值，____函數(shù)可以通過(guò)指定值和插值的方法填充缺失數(shù)據(jù)。答案：fillna()；14.在使用Python操作Kafka之前，需要安裝第三方模塊python-kafka，命令是____。答案：pipinstallkafka-python；15.BeautifulSoup中，遍歷文檔樹(shù)就是從____開(kāi)始遍歷，直到找到目標(biāo)元素為止。答案：根節(jié)點(diǎn)html標(biāo)簽；16.ApacheHadoop中，HDFS是針對(duì)____的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。答案：GFS；17.在發(fā)布訂閱消息傳遞模式中，消息的生產(chǎn)者稱為_(kāi)___，消費(fèi)者稱為_(kāi)___。答案：“發(fā)布者”(Publisher)；“訂閱者”(Subscriber)；18.Scrapy是一套基于____的異步處理框架。答案：Twisted；19.Z-Score規(guī)范化的轉(zhuǎn)換公式是_________。答案：z=（待轉(zhuǎn)換屬性值?屬性平均值）/屬性標(biāo)準(zhǔn)差；20.BeautifulSoup中，可以使用Tag對(duì)象的____屬性和____屬性用于獲得不分層次的前后元素。答案：next_element；.previous_element；21.數(shù)據(jù)庫(kù)是一種主流的____和____。答案：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；管理技術(shù)；22.Kafka可以對(duì)____和____實(shí)現(xiàn)解耦，并可以緩存消息。答案：生產(chǎn)者；消費(fèi)者；23.XPath中，選取所有body下倒數(shù)第二個(gè)p標(biāo)簽的語(yǔ)法是____。答案：//body/p[last()-1]；24.使用MySQL命令中____語(yǔ)句，創(chuàng)建一個(gè)名為employees的數(shù)據(jù)庫(kù)。答案：CREATEDATABASEemployees；25.對(duì)于消息系統(tǒng)而言，一般有____和____兩種主要的消息傳遞模式答案：點(diǎn)對(duì)點(diǎn)消息傳遞模式；發(fā)布訂閱消息傳遞模式；26.使用Flume的核心是設(shè)置配置文件，在配置文件中定義____、____和____的相關(guān)信息。答案：Source；Sink；Channel；27.Kafka通過(guò)____管理集群配置。答案：Zookeeper；28.網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求不可避免會(huì)遇上請(qǐng)求超時(shí)的情況,可以為requests的____參數(shù)設(shè)定等待秒數(shù)。答案：timeout；29.Kettle中，____是一個(gè)圖形用戶界面，可以方便、直觀地完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換任務(wù)。答案：Spoon；30.每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)會(huì)周期性地向名稱節(jié)點(diǎn)發(fā)送____，報(bào)告自己的狀態(tài)。答案：“心跳信息”；31.刪除HDFS中/user/text.txt文件的命令是____。答案：hdfsdfs-rm/user/text.txt；32.在HDFS中創(chuàng)建一個(gè)名稱為“user”的目錄，命令是____。答案：hadoopfs-mkdirhdfs://localhost:9000/user；33.每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個(gè)類別，這個(gè)類別被稱為_(kāi)___。答案：“Topic(主題)”；34.Kafka中Producer使用____模式將消息發(fā)布到Broker，Consumer使用____模式從Broker訂閱并消費(fèi)消息。答案：推(push)；拉(pull)；35.Tag對(duì)象有兩個(gè)重要的屬性，即____和____。答案：name屬性；attrs屬性；36.____可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效的數(shù)據(jù)集成，是實(shí)時(shí)主動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)連續(xù)數(shù)據(jù)集成的有效解決方案。答案：變化數(shù)據(jù)捕捉(ChangeDataCapture，CDC)；37.在安裝JDK后，我們需要設(shè)置____環(huán)境變量來(lái)確保Java應(yīng)用程序能夠正常運(yùn)行。答案：JAVA_HOME；38.Kafka中的消息是以____的形式進(jìn)行存儲(chǔ)的。答案：日志；解析：Kafka將所有消息按照順序?qū)懭氲酱疟P(pán)上，并形成一個(gè)大的日志文件，因此消息是以日志的形式進(jìn)行存儲(chǔ)的。39.Kafka中每個(gè)Consumer屬于一個(gè)特定的____。答案：ConsumerGroup；40.假設(shè)屬性的最大值和最小值分別是64000元和21000元，現(xiàn)在需要利用Min-Max規(guī)范化方法，將“顧客收入”屬性的值映射到0~1的范圍內(nèi)，則“顧客收入”屬性的值為31400元時(shí)，對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換結(jié)果是_________。答案：0.242；41.BeautifulSoup中，____對(duì)象就是HTML中的一個(gè)個(gè)標(biāo)簽。答案：Tag；42.Kafka中同一個(gè)Topic的一條消息只能被同一個(gè)____內(nèi)的一個(gè)____消費(fèi)。答案：ConsumerGroup；Consumer；43.一個(gè)HDFS集群包含一個(gè)____和____若干個(gè)。答案：名稱節(jié)點(diǎn)；數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)；44.BeautifulSoup中，在使用xml庫(kù)的解析器之前，需要安裝lxml庫(kù)，其命令是____。答案：pipinstalllxml；45.JDK的安裝完成后，輸入____命令測(cè)試是否安裝成功，如果安裝成功，則會(huì)返回版本信息。答案：java-version；46.BeautifulSoup自動(dòng)將輸入文檔轉(zhuǎn)換為_(kāi)___編碼，將輸出文檔轉(zhuǎn)換為_(kāi)___編碼。答案：Unicode；UTF-8；47.在Flume中，數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕締挝皇莀___。答案：event；48.對(duì)箱子的劃分方法一般有兩種，一種是____，另一種是____。答案：等高方法；等寬方法；49.Kettle中步驟之間的數(shù)據(jù)以____方式傳遞。答案：數(shù)據(jù)流；50.從HTML中找到想要的數(shù)據(jù)，BeautifulSoup提供了兩種方式，一種是____，另一種是____。答案：遍歷文檔樹(shù)；搜索文檔樹(shù)；51.數(shù)據(jù)清洗按照實(shí)現(xiàn)方式，可以分為_(kāi)___和____。答案：手工清洗；自動(dòng)清洗；52.數(shù)據(jù)清洗的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括______、_____。答案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)質(zhì)量管理；53.Hadoop包含了____和____兩大核心組件。答案：HDFS；MapReduce；簡(jiǎn)答題1.編寫(xiě)代碼繪制一個(gè)柱狀圖，展示不同水果的銷(xiāo)售量。假設(shè)有以下數(shù)據(jù)。Fruits=['Apple','Banana','Orange','Mango']Sales=[30,45,20,35]答案：importmatplotlib.pyplotaspltFruits=['Apple','Banana','Orange','Mango']Sales=[30,45,20,35]Plt.bar(fruits,sales)Plt.xlabel('Fruits')Plt.ylabel('Sales')Plt.title('FruitSales')Plt.show()2.簡(jiǎn)述是Flume每個(gè)組件的作用。答案：Flume包含三個(gè)核心組件，分別是數(shù)據(jù)源(Source)、數(shù)據(jù)通道(Channel)和數(shù)據(jù)槽(Sink)，各組件作用如下。(1)數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)的收集端，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)捕獲后進(jìn)行特殊的格式化，將數(shù)據(jù)封裝到事件(Event)里，然后將事件推入數(shù)據(jù)通道中。(2)數(shù)據(jù)通道是連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)槽的組件，可以將它看作一個(gè)數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)(數(shù)據(jù)隊(duì)列)，它可以將事件暫存到內(nèi)存中，也可以持久化到本地磁盤(pán)上，直到數(shù)據(jù)槽處理完該事件。(3)數(shù)據(jù)槽取出數(shù)據(jù)通道中的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)，或者提交到遠(yuǎn)程服務(wù)器。3.假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集X={4,8,15,21,21,24,25,28,34}，采用基于平均值的等高分箱方法對(duì)其進(jìn)行平滑處理，請(qǐng)描述具體分箱處理的步驟。答案：分箱處理的步驟如下：（1）把原始數(shù)據(jù)集X放入以下三個(gè)箱子：箱子1：4,8,15箱子2：21,21,24箱子3：25,28,34（2）分別計(jì)算得到每個(gè)箱子的平均值：箱子1的平均值：9箱子2的平均值：22箱子3的平均值：29（3）用每個(gè)箱子的平均值替換該箱子內(nèi)的所有元素：箱子1：9,9,9箱子2：22,22,22箱子3：29,29,29（4）合并各個(gè)箱子中的元素得到新的數(shù)據(jù)集{9,9,9,22,22,22,29,29,29}。4.簡(jiǎn)述HDFS的體系結(jié)構(gòu)。答案：HDFS采用了主從(Master/Slave)結(jié)構(gòu)模型，一個(gè)HDFS集群包括一個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。名稱節(jié)點(diǎn)作為中心服務(wù)器，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間及客戶端對(duì)文件的訪問(wèn)。集群中的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)一般是一個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)程，負(fù)責(zé)處理文件系統(tǒng)客戶端的讀/寫(xiě)請(qǐng)求，在名稱節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)一調(diào)度下進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的創(chuàng)建、刪除和復(fù)制等操作。每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)實(shí)際上是保存在本地Linux文件系統(tǒng)中的。每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)會(huì)周期性地向名稱節(jié)點(diǎn)發(fā)送“心跳”信息，報(bào)告自己的狀態(tài)，沒(méi)有按時(shí)發(fā)送心跳信息的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)會(huì)被標(biāo)記為“宕機(jī)”，不會(huì)再給它分配任何I/O請(qǐng)求。5.通過(guò)urllib3模塊實(shí)現(xiàn)GET請(qǐng)求獲取百度網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的實(shí)例：答案：importurllib3http=urllib3.PoolManager()response=http.request'GETT',''）print（response.status）print（response.data）6.簡(jiǎn)述使用kettle把文本文件導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的步驟。答案：使用Kettle把文本文件導(dǎo)入Mysql的步驟如下。(1)創(chuàng)建文本文件;(2)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù);(3)建立轉(zhuǎn)換;(4)建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接;(5)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換;(6)執(zhí)行轉(zhuǎn)換。7.使用Python操作mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取數(shù)據(jù)庫(kù)的版本。答案：Importpymysql.cursors#連接數(shù)據(jù)庫(kù)connect=pymysql.Connect(host='localhost',port=3306,user='root',#數(shù)據(jù)庫(kù)用戶名passwd='123456789',#密碼db='test',charset='utf8')#獲取游標(biāo)Cursor=connect.cursor()#執(zhí)行SQL查詢Cursor.execute（SELECTVERSION)")#獲取單條數(shù)據(jù)version=cursor.fetchone()#打印輸出print（"MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)版本是：%s"%versoin）#關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接connect.close()使用Python操作mysql數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建學(xué)生信息表。importpymysql.cursors#連接數(shù)據(jù)庫(kù)connect=pymysql.Connect(host='localhost',port=3306,user='root',#數(shù)據(jù)庫(kù)用戶名passwd='123456789',#密碼db='school',charset='utf8')#獲取游標(biāo)cursor=connect.cursor()#如果表存在，則先刪除cursor.execute（"DROPTABLEIFEXISTSstudent"）#設(shè)定SQL語(yǔ)句sql="""createtablestudent(snochar（5）,snamechar（10）,ssexchar（2）,sageint);"""#執(zhí)行SQL語(yǔ)句Cursor.execute（sql）#關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接Connect.close()8.把JSON格式數(shù)據(jù)放入Kafka發(fā)送出去，編寫(xiě)一個(gè)生產(chǎn)者程序producer_json.py：答案：#producer_json.pyfromkafkaimportKafkaProducerimportjsonproducer=KafkaProducer（bootstrap_servers='localhost:9092',value_serializer=lambdav:json.dumps(v）.encode（'utf-8'))#連接kafkadata={"sno":"95001","name":"John","sex":"M","age":23}producer.send（'json_topic',data）#發(fā)送的topic為json_topicproducer.close()9.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)脫敏的原則。答案：數(shù)據(jù)脫敏不僅要執(zhí)行“數(shù)據(jù)漂白”，抹去數(shù)據(jù)中的敏感內(nèi)容，同時(shí)也需要保持原有的數(shù)據(jù)特征、業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，保證開(kāi)發(fā)、測(cè)試以及大數(shù)據(jù)類業(yè)務(wù)不會(huì)受到脫敏的影響，達(dá)成脫敏前后的數(shù)據(jù)一致性和有效性，具體如下：（1）保持原有數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)脫敏前后必須保證數(shù)據(jù)特征的保持（2）保持?jǐn)?shù)據(jù)之間的一致性。在不同業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性。（3）保持業(yè)務(wù)規(guī)則的關(guān)聯(lián)性。保持?jǐn)?shù)據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則的關(guān)聯(lián)性是指數(shù)據(jù)脫敏時(shí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性以及業(yè)務(wù)語(yǔ)義等保持不變（4）多次脫敏之間的數(shù)據(jù)一致性。相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次脫敏，或者在不同的測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行脫敏，需要確保每次脫敏的數(shù)據(jù)始終保持一致性，只有這樣才能保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)變更的持續(xù)一致性以及廣義業(yè)務(wù)的持續(xù)一致性。10.編寫(xiě)一個(gè)生產(chǎn)者程序producer_test.py