Spark DataFrame与Hive数据仓库实战习题及答案解析_高级大数据开发

一、选择题

1. 在Spark DataFrame中，如何创建一个包含指定列名的DataFrame？ 答案：A

A. 使用df.createOrReplaceTempView()方法
B. 使用df.registerTempView()方法
C. 使用df.show()方法
D. 使用df.saveAsTable()方法

2. 在Spark DataFrame中，如何将DataFrame的某个字段进行分组并计算平均值？ 答案：B

A. useGroupByKey()方法
B. groupBy()方法
C.agg()方法
D. select()方法

3. 在Spark DataFrame中，如何对数据进行筛选，只保留满足特定条件的行？ 答案：A

A. filter()方法
B. select()方法
C. union()方法
D. crosstab()方法

4. 在Spark DataFrame中，如何对数据进行聚合，求出众数（mode）？ 答案：C

A. valueCount()方法
B. count()方法
C. mode()方法
D. groupBy()方法

5. 在Spark DataFrame中，如何将DataFrame的某个字段进行排序？ 答案：B

A. sortBy()方法
B. orderBy()方法
C. rank()方法
D. saveAsTable()方法

6. 在Spark DataFrame中，如何删除重复的数据行？ 答案：A

A. dropDuplicates()方法
B. distinct()方法
C. removeDuplicates()方法
D. subscript()方法

7. 在Spark DataFrame中，如何将DataFrame保存为Parquet格式的文件？ 答案：A

A. saveAsParquet()方法
B. saveAsTextFile()方法
C. saveAsCSV()方法
D. saveAsJSON()方法

8. 在Spark DataFrame中，如何将多个DataFrame进行合并？ 答案：A

A. concat()方法
B. union()方法
C. join()方法
D. crosstab()方法

9. 在Spark DataFrame中，如何对缺失值进行处理？ 答案：A

A. fillna()方法
B. dropna()方法
C. interpolate()方法
D. impute()方法

10. 在Spark DataFrame中，如何获取DataFrame的前N行数据？ 答案：A

A. head()方法
B. tail()方法
C. slice()方法
D. take()方法

11. 在Hive中，数据的存储单元是什么？ 答案：A

A. Table
B. Region
C. Dataset
D. File

12. Hive中的表是由什么组成的？ 答案：A

A. 行和列
B. 键和值
C. 数据和元数据
D. 文件和目录

13. 在Hive中，如何进行数据插入？ 答案：A

A. INSERT INTO
B. JOIN
C. UPDATE
D. DELETE

14. Hive中有哪些数据类型？ 答案：ABCD

A. INT
B. FLOAT
C. DATE
D. STRING

15. 在Hive中，如何对数据进行分区？ 答案：AB

A. PARTITION BY RANGE (YEAR)
B. PARTITION BY HASH (REGEXP)
C. PARTITION BY LISTENER
D. PARTITION BY TIME

16. Hive中的表可以有哪些权限？ 答案：ABCDEF

A. SELECT
B. INSERT
C. UPDATE
D. DELETE
E. CREATE
F. DROP

17. Hive中的数据是否默认是压缩的？ 答案：B

A. 是
B. 否

18. Hive中的表是否可以包含非负整数类型的主键？ 答案：A

A. 是
B. 否

19. 在Hive中，如何对表进行备份？ 答案：CD

A. Hdpck 
B. Hive 
C. Hdfs dfs -put  
D. Sqoop export  

20. 在Spark DataFrame与Hive数据仓库项目中，以下哪个选项不是Hive tables的优点？ 答案：D

A. 支持大规模数据存储
B. 可以进行实时查询
C. 提供了丰富的数据处理功能
D. 依赖于外部存储系统

21. 在Spark DataFrame中，如何对数据进行分组汇总操作？ 答案：A

A. 使用groupBy()方法
B. 使用sum()方法
C. 使用count()方法
D. 使用avg()方法

22. 在Hive数据仓库中，以下哪个语句用于创建一个表？ 答案：A

A. CREATE TABLE table_name (column1 data_type, column2 data_type, ...)
B. CREATE TABLE table_name LIKE 'schema.table_name'
C. CREATE TABLE table_name AS SELECT * FROM schema.table_name
D. CREATE EXTERNAL TABLE table_name

23. 在Spark DataFrame中，如何进行自定义聚合操作？ 答案：C

A. 使用agg()方法
B. 使用collect()方法
C. 使用reduce()方法
D. 使用join()方法

24. 在Hive数据仓库中，以下哪个语句用于删除表？ 答案：A

A. DROP TABLE table_name
B. DROP COLUMN column_name
C. DROP TABLE table_name FROM schema
D. DROP TABLE table_name WHERE column_name IS NULL

25. 在Spark DataFrame中，如何进行数据过滤操作？ 答案：A

A. 使用filter()方法
B. 使用select()方法
C. 使用drop()方法
D. 使用replace()方法

26. 在Hive数据仓库中，以下哪个语句用于创建索引？ 答案：A

A. ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name)
B. CREATE INDEX index_name ON schema.table_name (column_name)
C. CLUSTER BY column_name
D. ORDER BY column_name

27. 在Spark DataFrame中，如何进行数据投影操作？ 答案：A

A. 使用projection()方法
B. 使用select()方法
C. 使用reorder()方法
D. 使用as()方法

28. 在Hive数据仓库中，以下哪个语句用于创建视图？ 答案：A

A. CREATE VIEW view_name AS SELECT * FROM schema.table_name
B. CREATE TABLE view_name (column1 data_type, column2 data_type, ...)
C. CREATE INDEX index_name ON schema.table_name (column_name)
D. DROP TABLE table_name

29. 在Spark DataFrame中，如何进行数据合并操作？ 答案：C

A. 使用union()方法
B. 使用concat()方法
C. 使用join()方法
D. 使用intersection()方法

30. 在Hive数据仓库中，以下哪个语句用于创建存储过程？ 答案：B

A. CREATE PROCEDURE procedure_name (parameter1 data_type, parameter2 data_type, ...)
B. CREATE FUNCTION function_name (parameter1 data_type, parameter2 data_type, ...)
C. DROP PROCEDURE procedure_name
D. DROP FUNCTION function_name

二、问答题

1. Spark DataFrame和Hive数据仓库有什么区别？

2. 如何在Spark DataFrame中进行数据清洗？

3. 如何使用Hive创建表？

4. 如何在Hive中进行数据分区？

5. 如何使用Hive进行数据汇总结算？

6. 如何在Spark DataFrame中进行分组？

7. 如何在Spark DataFrame中进行排序？

8. 如何在Spark DataFrame中进行过滤？

9. 如何使用Spark DataFrame进行连接？

10. 如何在Spark DataFrame中进行分组和聚合？

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参考答案

选择题：

1. A 2. B 3. A 4. C 5. B 6. A 7. A 8. A 9. A 10. A
11. A 12. A 13. A 14. ABCD 15. AB 16. ABCDEF 17. B 18. A 19. CD 20. D
21. A 22. A 23. C 24. A 25. A 26. A 27. A 28. A 29. C 30. B

问答题：

1. Spark DataFrame和Hive数据仓库有什么区别？

Spark DataFrame是一个 distributed dataframe，可以在集群中进行数据处理，而Hive是一个数据仓库工具，主要用于在大数据环境中存储和管理大规模数据。
思路 ：Spark DataFrame是Spark的一个组件，可以进行数据处理和计算，而Hive是一个独立的数据仓库工具，提供数据建模、存储和查询功能。

2. 如何在Spark DataFrame中进行数据清洗？

可以使用Spark DataFrame的udf()或map()方法来清洗数据，udf()方法可以编写自定义函数，而map()方法可以将数据转换为Java对象并进行处理。
思路 ：清洗数据的步骤通常包括去除重复项、删除空值、格式化数据类型等，可以根据具体需求编写相应的udf()或map()函数。

3. 如何使用Hive创建表？

可以使用hive命令行界面或图形界面来创建表，hive命令行界面需要使用hive>命令，而图形界面则需要使用Hive Studio。
思路 ：创建表时需要指定表名、列族和列，同时可以设置表的各种属性，如分区、压缩和索引等。

4. 如何在Hive中进行数据分区？

可以使用hive partition子句来指定数据的分区键和分区数，hive partition子句可以放在创建表的语句中或单独进行。
思路 ：数据分区可以帮助提高查询性能，因为分区可以使数据在物理上均匀分布，从而减少查询时的I/O操作。

5. 如何使用Hive进行数据汇总结算？

可以使用sum()、avg()、min()和max()等聚合函数来对数据进行汇总，也可以使用groupBy()和agg()等子句进行分组和汇总。
思路 ：聚合函数可以对某一列或多个列进行求和、平均值、最小值和最大值等计算，而子句可以对数据进行分组和汇总。

6. 如何在Spark DataFrame中进行分组？

可以使用groupBy()方法进行分组，该方法会返回一个分组的元数据，然后可以使用聚合函数对每个组进行计算。
思路 ：分组可以帮助我们对某一列或多个列进行筛选和变换，从而使数据更加有序和易于分析。

7. 如何在Spark DataFrame中进行排序？

可以使用sortBy()方法进行排序，该方法会根据指定的列进行升序或降序排列，也可以使用orderBy()方法进行多列排序。
思路 ：排序可以帮助我们对数据进行排序和分组，从而使数据更加有序和易于分析。

8. 如何在Spark DataFrame中进行过滤？

可以使用filter()方法进行过滤，该方法会返回满足指定条件的行，可以通过指定条件表达式或调用udf()函数来进行过滤。
思路 ：过滤可以帮助我们筛选出符合条件的数据，从而使数据更加精炼和易于分析。

9. 如何使用Spark DataFrame进行连接？

可以使用join()方法进行连接，该方法会根据指定的键将两个DataFrame连接在一起，也可以使用cbind()或curl()等方法进行扩展。
思路 ：连接可以帮助我们将不同的数据集合并在一起，从而使我们能够进行更复杂的分析和建模。

10. 如何在Spark DataFrame中进行分组和聚合？

可以使用groupBy()和agg()等方法进行分组和聚合，这些方法可以一起使用来对数据进行分组和汇总。
思路 ：分组和聚合是数据分析过程中常用的操作，它们可以帮助我们对数据进行筛选、转换和计算，从而得到有价值的信息。