针对大专阶段的Hadoop课程考试，结合其应用型人才培养目标，我为你设计了一套兼顾理论基础与实践能力的考试方案，包含多种考核形式和题目示例，你可以根据实际教学情况灵活组合使用。
一、考试形式建议（可多选）
| 形式 | 建议占比 | 时间 | 适合考察重点 |
|---|---|---|---|
| 上机实操 | 40%-50% | 90-120分钟 | 环境搭建、命令使用、编程能力 |
| 笔试（闭卷） | 30%-40% | 60-90分钟 | 核心概念、原理、工作流程 |
| 课程设计/项目报告 | 20%-30% | 课后完成 | 综合应用、问题解决、文档能力 |
二、笔试部分出题参考（侧重核心概念与原理）
1. 选择题（考察基础概念）
示例：
-
Hadoop框架的核心设计是（ ）。
A. HDFS 和 YARN
B. HDFS 和 MapReduce
C. MapReduce 和 YARN
D. HDFS、MapReduce 和 YARN
答案：D -
关于HDFS的描述，错误的是（ ）。
A. 采用主从（Master/Slave）架构
B. 适合低延迟数据访问
C. 默认数据块大小是128MB
D. 通过数据冗余实现容错
答案：B
2. 填空题（考察关键知识点）
示例：
-
HDFS中，负责存储和管理元数据信息的节点是 ________。
答案：NameNode -
MapReduce任务分为两个主要阶段：________ 阶段和 ________ 阶段。
答案：Map, Reduce
3. 简答题（考察原理理解）
示例：
- 简述HDFS的写数据流程。
- 解释MapReduce中
Shuffle过程的作用。 - YARN的主要组件有哪些？简述其作用。
4. 分析/应用题（考察综合理解）
示例：
- 现有一个1GB的文本文件，存储在HDFS上，默认块大小为128MB。请问该文件会被分成几个数据块？这些数据块是如何在集群中存储以保证可靠性的？
- 给定一个简单的单词计数（WordCount）任务，请描述其Map和Reduce函数分别输入和输出的键值对（Key-Value）格式。
三、上机实操部分出题参考（侧重动手能力）
1. 环境与命令操作题
示例：
-
HDFS操作：登录集群，完成以下操作：
- 在HDFS上创建个人目录
/user/你的学号。 - 将本地一个数据文件上传至该目录。
- 查看该文件在HDFS中的详细信息。
- 从HDFS下载该文件到本地另一个位置。
- 在HDFS上创建个人目录
-
YARN与作业监控：
- 提交一个示例MapReduce作业（如
hadoop-mapreduce-examples.jar中的pi或wordcount）。 - 使用YARN命令查看该作业的运行状态。
- 在Web UI上找到该作业的详细信息并截图。
- 提交一个示例MapReduce作业（如
2. 编程题（核心考察点）
示例：
-
基础WordCount变体 ：编写MapReduce程序，统计一篇英文文章中每个单词的长度出现的次数 （即输出类似：
3, 150，表示长度为3的单词有150个）。 -
简单数据清洗 ：给定一个格式混乱的客户数据文件，每行可能包含
ID, Name, Age, City，但有些字段缺失。要求编写MapReduce程序，过滤掉Age小于0或大于120的无效记录，并将清洗后的结果输出。
评分标准：代码正确性、逻辑清晰度、是否能成功打包并在集群上运行。
四、课程设计/项目报告题目参考（考察综合应用）
让学生在课后以小组或个人形式完成一个小型数据分析项目。
示例项目：
- 电商用户行为分析 ：使用MapReduce或Hive分析给定的模拟日志数据，计算：
- 每日的PV（页面浏览量）和UV（独立访客数）。
- 最畅销的商品类别Top 10。
- 社交媒体文本分析：对微博或Twitter风格的模拟数据，进行情感倾向分析（简单版：通过正面/负面词表计数）或热门话题挖掘。
提交物：项目源码（Java/Python）、可执行的JAR包或Hive SQL脚本、一份简要的项目报告（包含：需求分析、设计思路、实现步骤、运行结果截图及分析）。
五、组卷与评分建议
- 难度梯度 ：建议按 6（基础）:3（中等）:1（综合/较难） 的比例分配题目，确保大部分学生能达标，同时能区分层次。
- 侧重点 ：
- 对于大专生，上机实操和项目报告的权重可以适当提高，这更能体现其技术应用能力。
- 笔试部分避免死记硬背，多考察对原理的理解。
- 考前准备 ：
- 明确考试范围，提供复习提纲。
- 对于上机考试，应提前公布考试环境（Hadoop版本、IDE等），并提供一次模拟操作练习。
希望这份详细的方案能帮助您设计出一份有效的Hadoop课程考试试卷，既检验学习成果，又符合大专学生的培养定位。祝您考试出题顺利！