1. 关于大数据的定义，以下哪个选项是正确的？
A. 数据量在PB以上的数据集合 B. 数据量在TB以上的数据集合 C. 数据量在GB以上的数据集合 D. 数据量在KB以上的数据集合
2. 数据仓库架构中，OLAP的代表是：
A. ETL B. Dimension Modeling C. Star Schema D. Data Mart
3. 在数据仓库架构中，ETL过程包括：
A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据转换 D. 数据加载 E. 数据分区
4. 以下哪个工具不是维度建模的工具？
A. star schema B. dimension modeling C. data mining D. online analytical processing
5. Hadoop分布式文件系统的缩写是：
A. HDFS B. Hadoop file system C. MapReduce D. Hadoop map reduce
6. MapReduce编程模型中，map阶段的主要任务是：
A. 数据加载 B. 数据处理 C. 数据聚合 D. 数据写入
7. Pig是一种：
A. 关系型数据库管理系统 B. 数据仓库工具 C. 数据挖掘工具 D. ETL工具
8. 在Spark SQL中，以下哪个操作可以对数据进行聚合？
A. groupBy B. join C. filter D. union
9. NoSQL数据库的代表是：
A. MySQL B. PostgreSQL C. MongoDB D. Oracle
10. 数据质量和安全在大数据和数据仓库整合中主要包括：
A. 数据准确性 B. 数据完整性 C. 数据一致性 D. 数据可靠性二、问答题
1. 什么是大数据？
2. 数据仓库为什么重要？
3. 数据仓库的结构 overview 是什么？
4. OLAP 是什么？
5. ETL 是什么？
6. 什么是数据 Marts？
7. 星模式的特点是什么？
8. Hadoop 是什么？
9. MapReduce 的工作原理是什么？
10. Spark SQL 是什么？
参考答案
选择题：
1. A 2. C 3. BCD 4. C 5. A 6. B 7. D 8. A 9. C 10. ABD
问答题：
1. 什么是大数据？
大数据是指数据量超出了传统数据库处理能力范围的数据集合。这些数据通常具有三个特征：数据量巨大、增长速度快、多样化。
思路
：首先解释大数据的概念，然后阐述其三个特征。
2. 数据仓库为什么重要？
数据仓库能够提供一种集中存储和管理大量数据的方式，使得企业可以更好地分析和利用这些数据。
思路
：分析数据仓库的重要性，如提高数据分析效率、支持决策制定等。
3. 数据仓库的结构 overview 是什么？
数据仓库的结构概述包括维度建模、事实表、维度表、数据集成等部分。
思路
：首先介绍维度建模，然后说明事实表、维度表和数据集成的概念。
4. OLAP 是什么？
OLAP 是一种在线分析处理（Online Analytical Processing）技术，它使企业在分布式的环境中进行高效的数据分析。
思路
：解释 OLAP 的含义，并说明它在数据仓库中的作用。
5. ETL 是什么？
ETL 是提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的首字母缩写，这是一种用于将数据从源系统转移到目标系统的过程。
思路
：直接解释 ETL 的含义和过程。
6. 什么是数据 Marts？
数据 Marts 是一种小型的、针对特定业务需求的数据仓库。它是为了满足快速查询和报表需求而设计的。
思路
：先解释 Marts 的词义，然后说明其作为数据仓库的作用。
7. 星模式的特点是什么？
星模式是一种数据仓库设计模式，其主要特点是数据以主题为基础组织，各个主题之间相互独立。
思路
：直接介绍星模式的含义和特点。
8. Hadoop 是什么？
Hadoop 是一个开源分布式计算框架，用于存储和处理大规模的数据。
思路
：解释 Hadoop 的概念，并说明其在大数据处理中的应用。
9. MapReduce 的工作原理是什么？
MapReduce 是一种编程模型，通过将任务分解为多个子任务并在集群中并行处理，来实现大规模数据的处理。
思路
：直接解释 MapReduce 的工作原理。
10. Spark SQL 是什么？
Spark SQL 是基于 Apache Spark 的一个交互式数据处理工具，它可以进行数据挖掘、分析和可视化等操作。
思路
：解释 Spark SQL 的概念，并说明其与传统数据库的区别。
