1. 在 Spark 中，数据清洗主要通过使用 Spark SQL 来进行。
A. 错误 B. 正确
2. 在数据清洗过程中，数据类型转换包括：
A. 数字类型转换 B. 字符串类型转换 C. 布尔类型转换 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
3. 在数据清洗中，字符串处理主要包括：
A. 去除空格 B. 转大写 C. 替换特定字符 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
4. 在数据清洗过程中，数值型数据处理主要包括：
A. 数值相加 B. 数值相减 C. 数值求和 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
5. 在数据清洗过程中，数据筛选与聚合包括：
A. 筛选条件构建 B. 数据分组与统计 C. 异常值检测 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
6. 在数据清洗过程中，筛选条件构建主要包括：
A. 根据某一列进行筛选 B. 根据多列组合进行筛选 C. 根据某一列的比较结果进行筛选 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
7. 在数据清洗过程中，数据分组与统计包括：
A. 按照某一列进行分组 B. 对某一列进行统计汇总 C. 计算多个列的乘积 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
8. 在数据清洗过程中，异常值检测主要包括：
A. 识别离群点 B. 识别异常值 C. 识别重复值 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
9. 在数据清洗过程中，数据去重主要包括：
A. 基于唯一标识的去重 B. 时间戳去重 C. 基于某列去重 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
10. 在数据清洗过程中，数据格式转换主要包括：
A. JSON 解析与序列化 B. XML 解析与序列化 C. CSV 解析与序列化 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
11. 实时广告投放业务数据清洗中，Spark SQL 可以用来处理广告点击日志数据，对点击事件进行筛选、统计和聚类分析。
A. 正确 B. 错误
12. 金融风控领域数据清洗中，Spark SQL 可以用来处理信用评分卡数据，对客户进行风险评估和分类。
A. 正确 B. 错误
13. 电商推荐系统数据清洗中，Spark SQL 可以用来处理用户行为数据和商品数据，对用户的购物篮分析进行排序和关联规则挖掘。
A. 正确 B. 错误
14. 在 Spark 数据清洗过程中，可以通过以下方式提高性能：
A. 并行处理数据 B. 减少数据在内存中的占用 C. 使用高效的算法 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
15. 在 Spark 数据清洗过程中，数据清洗与存储的策略选择主要包括：
A. 选择合适的存储格式 B. 选择合适的数据清洗算法 C. 选择合适的分区策略 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
16. 在 Spark 数据清洗过程中，当数据量较大时，可以考虑使用以下哪种方式进行优化：
A. 将数据分块 B. 增加集群资源 C. 使用分布式计算 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
17. 在 Spark 数据清洗过程中，可以使用以下哪种方式来处理缺失值：
A. 插值 B. 删除 C. 填充 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
18. 在 Spark 数据清洗过程中，可以使用以下哪种方式进行数据格式转换：
A. JSON 解析与序列化 B. XML 解析与序列化 C. CSV 解析与序列化 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
19. 在 Spark 数据清洗过程中，当遇到重复值时，可以考虑以下哪种处理方式：
A. 删除 B. 保留 C. 更新 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
20. 在 Spark 数据清洗过程中，以下哪些算法可以用于异常值检测：
A. Z-score 算法 B. Modified Z-score 算法 C. Rolling 平均值算法 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
21. 在 Spark 数据清洗过程中，以下哪些操作可以帮助去重：
A. 基于唯一标识的去重 B. 时间戳去重 C. 基于某列去重 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
22. 在 Spark 数据清洗过程中，当需要对数据进行筛选时，可以考虑以下哪种方式：
A. 先进行数据清洗，再进行筛选 B. 直接在清洗过程中进行筛选 C. 利用聚合函数进行筛选 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确
23. 在 Spark 数据清洗过程中，以下哪些方式可以提高数据清洗性能：
A. 并行处理数据 B. 减少数据在内存中的占用 C. 使用高效的数据清洗算法 D. 所有上述内容 A. 错误 B. 正确二、问答题
1. 什么是Spark？
2. 在Spark中，如何进行数据清洗？
3. 数据转换在Spark中有什么作用？
4. 如何使用Spark SQL进行数据筛选？
5. 在Spark中，如何处理异常值？
6. 如何在Spark中进行数据去重？
7. 如何处理缺失值？
8. 如何将JSON数据转换为Spark DataFrame？
9. 如何将XML数据转换为Spark DataFrame？
10. 实时广告投放业务数据清洗中，可能会遇到哪些问题？
参考答案
选择题：
1. B 2. D 3. D 4. D 5. D 6. D 7. D 8. B 9. D 10. D
11. A 12. A 13. A 14. D 15. D 16. D 17. D 18. D 19. B 20. D
21. D 22. B 23. D
问答题：
1. 什么是Spark？
Spark是一款由Facebook开发的分布式大数据处理框架，可以快速高效地完成数据的存储、处理和分析。
思路
：首先介绍Spark的基本概念和特点，然后简要说明Spark的数据清洗功能。
2. 在Spark中，如何进行数据清洗？
在Spark中，可以使用Spark SQL进行数据清洗，包括数据转换、数据筛选与聚合、异常值检测、数据去重、缺失值处理等操作。
思路
：详细解释每个步骤，强调Spark SQL在数据清洗过程中的作用。
3. 数据转换在Spark中有什么作用？
在Spark中，数据转换主要包括数据类型转换、字符串处理和数值型数据处理等，目的是将原始数据转换为适合分析处理的格式。
思路
：解释数据转换的具体操作和目的，如字符串处理中的正则表达式匹配、数值型数据处理中的归一化等。
4. 如何使用Spark SQL进行数据筛选？
在Spark SQL中，可以通过构建筛选条件和使用聚合函数进行数据筛选和汇总。例如，可以使用`filter()`方法根据特定条件筛选数据，或使用`groupBy()`和`agg()`方法对数据进行分组和聚合。
思路
：具体举例说明如何使用Spark SQL进行数据筛选和聚合。
5. 在Spark中，如何处理异常值？
在Spark中，可以通过检测和处理异常值来确保数据质量和准确性。方法包括检测异常值、删除异常值、插值等。
思路
：详细解释如何检测和处理异常值，如使用`isNotNull()`和`hasMax()`等函数检测异常值。
6. 如何在Spark中进行数据去重？
在Spark中，可以使用基于唯一标识的去重方法和时间戳去重方法进行数据去重。
思路
：具体解释两种去重方法的原理和实现，如使用`distinct()`方法进行去重。
7. 如何处理缺失值？
在Spark中，可以通过插值、删除和填充等方法处理缺失值。插值是根据已知数据预测缺失值，删除则是直接删除含有缺失值的记录，填充则是用其他值替换缺失值。
思路
：具体说明每种处理方法的原理和适用场景。
8. 如何将JSON数据转换为Spark DataFrame？
在Spark中，可以使用`read.json()`方法将JSON数据转换为DataFrame。
思路
：解释`read.json()`方法的参数和使用方法，如设置`header`和`inferSchema`等选项。
9. 如何将XML数据转换为Spark DataFrame？
在Spark中，可以使用`read.xml()`方法将XML数据转换为DataFrame。
思路
：解释`read.xml()`方法的参数和使用方法，如设置`header`、`namespace`和`inferSchema`等选项。
10. 实时广告投放业务数据清洗中，可能会遇到哪些问题？
实时广告投放业务数据清洗中，可能会遇到数据量大、实时性要求高、异常值多等问题。此外，还需要处理广告点击量、曝光量等指标的波动。
思路
：结合实际场景描述可能遇到的问题，并说明如何进行数据清洗以解决这些问题。
