大数据工程技术人员(中级) · 大数据工程技术人员(中级) · 42 条考点 · 依据官方考试大纲整理 · 持续更新


大数据4V特征中,Value指数据价值密度低,但通过分析挖掘可获得很高的总体价值。A为Volume,C为Velocity,D为Variety。
2001年Gartner在研究报告中最先提出大数据3V特征,即Volume、Velocity、Variety,标志着大数据概念的正式提出。
Hadoop 1.x默认块大小为64MB,Hadoop 2.x及以后版本默认块大小调整为128MB,以提升大规模数据存储和处理的效率。
《数据安全法》于2021年6月10日由第十三届全国人大常委会第二十九次会议通过,自2021年9月1日起施行。
《数据安全法》第二十一条规定,国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录,加强对重要数据的保护。
人脸识别信息属于敏感个人信息中的生物识别信息,处理敏感个人信息应当取得个人的单独同意;法律、行政法规规定应当取得书面同意的,从其规定。
默认使用 HashPartitioner,分区号由 (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 计算,因此分区数由 Reduce 任务数量决定。
Spark 的转换操作如 map、filter 只是构建 DAG 和血缘关系,只有遇到行动操作如 count、collect 时才会提交作业并执行计算。
ResourceManager 中的调度器负责集群资源的统一管理和分配,NodeManager 负责节点上的资源管理和任务执行,ApplicationMaster 负责应用程序内部的任务调度和资源申请。
窗口函数不改变明细行数,PARTITION BY user_id 加月份可得到“按用户按月汇总金额”,故 A 正确。B 使用 GROUP BY 会折叠明细行且 SELECT 中出现非聚合字段不合法;C 是同一用户按日期的累计求和,不是按月汇总;D 统计的是订单笔数而非金额。
字段缺失率不高且为随机缺失时,应保留该字段。因其存在极端高值,均值易被拉偏,中位数更稳健;同时增加缺失指示字段可保留缺失本身的信息,避免填充引入偏差。删除字段会损失信息,填充 0 会误判为真实时长,故 C 最合理。
IQR=Q3-Q1=45-25=20,上界=Q3+1.5×IQR=45+30=75,超过 75 的取值判为异常值。下界为 Q1-1.5×IQR=25-30=-5。
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共 42 条考点,分 4 个模块整理,全部依据官方考试大纲编写,覆盖大数据工程技术人员(中级)·大数据工程技术人员(中级)的核心考点。
红色是高频必背(历年反复考查,必须记住);蓝色是重点掌握(理解并能判断);黑色是基础了解(知道即可,不必死记)。按这个优先级背,时间不够时能快速取舍。
每个模块免费试看 3 条考点,可以先确认内容是否符合自己的考试和备考阶段,再决定是否开通全部 42 条。
可以。开通后支持一键导出 PDF,方便打印成纸质版随时背诵,也可以配合在线题库刷题使用。
建议配合使用。笔记负责把考点记住,题库负责把题目做对;只背笔记容易记不牢,只刷题容易缺体系。两者配套同一考试大纲,可以按需选择。
三色笔记负责「记住」,同分类题库负责「会做」,配合使用效率最高。
