北京理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京理工大學(xué)

《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行特征提取和分類。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)百萬張圖片的數(shù)據(jù)集，需要快速準(zhǔn)確地識(shí)別圖片中的物體。以下哪種技術(shù)或算法在圖像大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛？（）A.決策樹B.隨機(jī)森林C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯2、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，以下哪種分布式計(jì)算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow3、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析和規(guī)范性分析等。以下對(duì)這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測(cè)性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯6、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。假設(shè)一個(gè)包含了用戶購物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時(shí)能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，去除重復(fù)數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識(shí)別和處理異常值C.對(duì)缺失值進(jìn)行隨機(jī)填充，保留重復(fù)數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進(jìn)行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析7、在處理實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)流時(shí)，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)C.Kafka中的消息一旦被消費(fèi)就會(huì)立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機(jī)制8、當(dāng)處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，情感分析是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預(yù)定義的情感詞庫進(jìn)行判斷B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使用分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求9、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評(píng)論、私信等。為了對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性11、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項(xiàng)說法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲(chǔ)和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無需再進(jìn)行維護(hù)和更新12、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無關(guān)13、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.強(qiáng)一致性要求所有節(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存在差異，但最終會(huì)達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過一段時(shí)間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致狀態(tài)D.一致性模型對(duì)系統(tǒng)性能沒有影響，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)可以隨意選擇14、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心有有限的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)有多個(gè)大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運(yùn)行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計(jì)算資源給每個(gè)任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間分配資源，先處理短時(shí)間能完成的任務(wù)D.隨機(jī)分配資源，讓任務(wù)自行競(jìng)爭(zhēng)15、在一個(gè)大型金融機(jī)構(gòu)中，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow16、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，并且希望保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能更合適？（）A.主成分分析B.局部線性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射17、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布18、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值19、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒有任何信息損失B.有損壓縮會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對(duì)數(shù)據(jù)的使用沒有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求20、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設(shè)有一個(gè)需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）21、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和流計(jì)算，以下哪種技術(shù)架構(gòu)通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是23、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)，無需進(jìn)一步驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和模型評(píng)估等階段24、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時(shí)響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化25、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺(tái)的營(yíng)銷和推廣，提高品牌知名度和市場(chǎng)份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺(tái)，不適用于中小電商企業(yè)26、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，并要求具備高可靠性和可擴(kuò)展性。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最適合？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop的HDFSC.本地磁盤陣列，通過RAID技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全D.云存儲(chǔ)服務(wù)，如亞馬遜的S327、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段通常需要花費(fèi)最多的時(shí)間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評(píng)估28、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司收集了大量用戶的個(gè)人信息用于數(shù)據(jù)分析，但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)不太適合用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)30、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個(gè)程序?qū)σ粋€(gè)大型的音頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行音頻特征提取。2、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個(gè)包含在線課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的10個(gè)課程，并計(jì)算它們的平均學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)。3、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量地理位置數(shù)據(jù)（如經(jīng)緯度、地址）的系統(tǒng)，支持附近地點(diǎn)的查詢功能。4、（本題5分）利用Java語言和MongoDB數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和管理大量的電影票房數(shù)據(jù)，包括電影名稱、上映時(shí)間、票房收入等，并能夠按時(shí)間段統(tǒng)計(jì)票房排名。5、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個(gè)包含股票價(jià)格歷史數(shù)據(jù)的文件，計(jì)算某只股票在過去一年中的最高價(jià)格、最低價(jià)格以及