2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PySpark应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷Python数据分析库PySpark应用试题考试时间分钟总分分姓名

一、Python数据分析库PySpark基础操作要求掌握PySpark的基本操作，包括SparkSession的创建、DataFrame的创建、DataFrame的基本操作等

1.简答题1什么是PySpark请简述PySpark的主要特点2请列举三种PySpark中常用的DataFrame操作方法

2.判断题1PySpark是基于Java的，因此Python代码可以直接运行在PySpark环境中2在PySpark中，DataFrame与RDD是等价的，可以相互转换

3.填空题1PySpark中，创建SparkSession的常用方法为2在PySpark中，创建DataFrame的常用方法为

二、PySpark DataFrame操作要求熟练掌握DataFrame的创建、基本操作、数据转换、聚合等

1.简答题1请简述DataFrame与RDD的主要区别2请列举DataFrame的常用操作方法1DataFrame中的列可以包含不同类型的数据2在PySpark中，可以使用withColumn方法对DataFrame进行列的添加或修改

3.填空题1在PySpark中，创建DataFrame的常用方法为2DataFrame的select操作可以用来选择DataFrame中的某些列，其语法为o

三、PySpark数据转换与聚合要求掌握DataFrame的数据转换、聚合操作，包括join、groupBy、聚合函数等

1.简答题1请简述DataFrame的join操作2请列举PySpark中常用的聚合函数

2.判断题1DataFrame的join操作可以用于连接两个DataFrame中的数据2PySpark中的聚合函数可以用于对DataFrame中的数据进行统计、计算等操作

3.填空题1DataFrame的join操作可以使用on关键字指定连接的列，其语法为_________________________________O2PySpark中的聚合函数sum可以用来计算DataFrame中某列的总和，其语法为

四、PySpark DataFrame高级操作要求熟练掌握DataFrame的高级操作，包括窗口函数、自定义函数、持久化等1请简述PySpark中的窗口函数及其作用2请列举PySpark中常用的窗口函数

2.判断题1窗口函数可以将DataFrame中的数据划分为多个窗口，对每个窗口进行计算2PySpark中的自定义函数可以在DataFrame操作中使用，如filter、map等

3.填空题1在PySpark中，创建窗口函数的常用方法为2PySpark中的自定义函数可以通过定义Python函数来实现，其语法为_________________________________O

五、PySpark数据加载与存储要求掌握PySpark中数据的加载与存储，包括读取CSV、JSON、Parquet等格式文件，以及将数据写入到HDFS、MySQL等存储系统

1.简答题1请列举PySpark中常用的数据加载方法2请简述PySpark中数据存储的基本流程

2.判断题1PySpark可以读取CSV格式的文件2在PySpark中，可以将数据写入到MySQL数据库中

3.填空题1在PySpark中，读取CSV文件的常用方法为2在PySpark中，将数据写入到HDFS的常用方法为

六、PySpark性能优化要求了解PySpark的性能优化方法，包括数据分区、广播变量、缓存等

1.简答题1请简述PySpark中数据分区的作用2请列举PySpark中常用的性能优化方法

2.判断题1数据分区可以提高数据处理的速度2在PySpark中，广播变量可以减少数据传输的开销

3.填空题1在PySpark中，设置数据分区的常用方法为2在PySpark中，缓存DataFrame的常用方法为本次试卷答案如下

一、Python数据分析库PySpark基础操作

1.简答题1PySpark是基于Scala和Java的，用于大规模数据处理的分布式计算系统它的主要特点包括支持多种编程语言Python、Java、Scala等,具有高吞吐量、易扩展、容错性强等解析思路理解PySpark的定义和特点，从其基于的编程语言、应用场景、性能特点等方面进行阐述2DataFrame的常用操作方法包括select、filter、groupBy、join、orderBy等解析思路回顾DataFrame的基本操作，列举出常用的操作方法，并对每个方法进行简要说明

2.判断题1错误PySpark是基于Scala和Java的,Python代码需要通过PySpark提供的API来运行解析思路理解PySpark的编程语言基础，判断Python代码是否可以直接运行在PySpark环境中2错误DataFrame与RDD在功能上有所不同，DataFrame提供了更为丰富的数据操作接口解析思路比较DataFrame和RDD的特点，判断两者是否等价

3.填空题1SparkSession解析思路回忆PySpark中创建SparkSession的方法，填入正确的方法名2createDataFrame解析思路回忆PySpark中创建DataFrame的方法，填入正确的方法名

二、PySpark DataFrame操作

1.简答题1DataFrame与RDD的主要区别在于DataFrame提供了更为丰富的数据操作接口，包括数据转换、聚合、连接等；而RDD仅提供基础的数据操作，如map、filter等解析思路对比DataFrame和RDD的特点，分析两者的区别2DataFrame的常用操作方法包括select、filter groupByjoin、orderBy等解析思路回顾DataFrame的基本操作，列举出常用的操作方法，并对每个方法进行简要说明

2.判断题1正确DataFrame中的列可以包含不同类型的数据，如数值、字符串、日期等解析思路理解DataFrame的数据结构，判断列中是否可以包含不同类型的数据2正确PySpark中的withColumn方法可以用来添加或修改DataFrame中的列解析思路回顾withColumn方法的用法，判断其是否可以用于列的添加或修改

3.填空题1createDataFrame解析思路回忆PySpark中创建DataFrame的方法，填入正确的方法名2df.select column_name解析思路回顾DataFrame的select操作语法，填入正确的语法格式

三、PySpark数据转换与聚合

1.简答题1DataFrame的join操作用于将两个DataFrame中的数据按照指定的列进行连接，实现数据的横向扩展解析思路理解DataFrame的join操作，解释其作用和实现方式2PySpark中常用的聚合函数包括sum、avg count、min、max等解析思路回顾PySpark中常用的聚合函数，列举出常用的聚合函数

2.判断题1正确DataFrame的join操作可以用于连接两个DataFrame中的数据解析思路理解DataFrame的join操作，判断其是否可以用于连接两个DataFrameo2正确PySpark中的聚合函数可以用于对DataFrame中的数据进行统计、计算等操作解析思路理解聚合函数的作用，判断其是否可以用于对DataFrame中的数据进行统计、计算

3.填空题1df.join other_df,on=，column_name，,how=inner解析思路回顾DataFrame的join操作语法，填入正确的语法格式2df.agg sumcolumn_name，,avgcolumn_nanie，解析思路回顾DataFrame的聚合函数语法，填入正确的语法格式

四、PySpark DataFrame高级操作

1.简答题1窗口函数可以将DataFrame中的数据划分为多个窗口，对每个窗口进行计算，如计算每个窗口的均值、最大值等解析思路理解窗口函数的定义和作用，解释其如何将数据划分为窗口并进行计算2PySpark中常用的窗口函数包括row_number rankdense_rank cumu1at ive_count等解析思路回顾PySpark中常用的窗口函数，列举出常用的窗口函数

2.判断题1正确窗口函数可以将DataFrame中的数据划分为多个窗口，对每个窗口进行计算解析思路理解窗口函数的定义和作用，判断其是否可以将数据划分为窗口进行计算2正确PySpark中的自定义函数可以在DataFrame操作中使用，如filter、map等解析思路理解自定义函数的定义和作用，判断其是否可以在DataFrame操作中使用

3.填空题1window colcolumn_name，,partitionBy=，partition_column，,orderBy=，order_column，解析思路回顾窗口函数的创建语法，填入正确的语法格式2lambda x:x+1解析思路理解自定义函数的定义和调用，填入止确的函数表达式。