首都經濟貿易大學《大數據分布式概論》2021-2022學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁首都經濟貿易大學《大數據分布式概論》

2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數據的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內存中緩存數據，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤2、Spark是一種快速、通用的大數據處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢。以下關于Spark的描述，不準確的是（）A.Spark的內存計算能力使得數據處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數據，不支持實時數據處理D.Spark提供了豐富的API，便于進行數據處理和分析3、在大數據安全領域，訪問控制是重要的防護手段。以下關于自主訪問控制和強制訪問控制的描述，哪一項是不準確的？（）A.自主訪問控制由數據所有者決定訪問權限，強制訪問控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設定B.強制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強制訪問控制管理成本低D.強制訪問控制適用于對安全性要求極高的場景，自主訪問控制適用于一般場景4、大數據的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設有一個需要對海量文本數據進行詞頻統(tǒng)計的任務，數據量達到數百TB。以下哪種分布式計算框架最適合處理這種大規(guī)模的數據處理任務？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm5、大數據的處理需要高效的索引結構來提高數據的查詢效率。假設一個大規(guī)模的商品銷售數據集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結構最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引6、在大數據處理中，數據去重是一項常見任務。假設我們有一個包含大量重復數據的數據集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進行去重B.對數據進行排序后去重C.逐個比較數據元素進行去重D.利用數據庫的去重功能7、在大數據的存儲和管理中，數據壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設一個包含大量重復數據的數據集。以下哪種數據壓縮算法最能有效地減少數據量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術編碼8、在大數據分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設要對大量的客戶數據進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關于聚類分析的說法，哪一個是不準確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數量C.不同的聚類算法可能會產生不同的聚類結果D.聚類分析的結果可以為市場營銷策略提供參考9、在大數據的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設我們有一個銷售數據的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸10、在大數據的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設我們有一個包含大量特征的數據集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數據處理中不常用，對模型性能影響不大11、隨著數據量的不斷增長，大數據技術在各個領域得到了廣泛應用。以下關于大數據特點的描述，不準確的是（）A.數據量巨大，通常以PB甚至EB為單位計量B.數據類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數據C.數據價值密度高，每一條數據都具有重要的價值D.數據處理速度要求高，需要在短時間內完成數據的分析和處理12、在大數據處理中，為了處理海量的日志數據，以下哪種工具或技術經常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是13、對于大規(guī)模的圖像數據，在進行大數據處理時，以下哪種技術可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經網絡B.決策樹C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析14、在大數據分析中，常常需要對時間序列數據進行預測。假設有一個股票價格的時間序列數據，以下哪種預測方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機15、在大數據處理中，數據壓縮是一種常用的技術，以下關于數據壓縮的描述中，錯誤的是（）。A.數據壓縮可以減少數據的存儲空間和傳輸帶寬B.數據壓縮可以提高數據的存儲和傳輸效率C.數據壓縮只適用于文本數據，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數據D.數據壓縮需要根據數據的特點和應用場景選擇合適的壓縮算法16、大數據技術在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設一個城市的交通管理部門想要利用大數據優(yōu)化交通信號燈控制。以下哪種數據來源對實現(xiàn)這一目標最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數據B.道路攝像頭拍攝的圖像數據C.公交卡的刷卡記錄D.以上數據結合使用，綜合分析交通狀況17、隨著大數據技術的應用，數據質量問題日益凸顯。以下關于影響數據質量的因素，哪一項不太準確？（）A.數據采集過程中的錯誤B.數據存儲方式的不合理C.數據分析算法的復雜性D.數據傳輸過程中的丟失或損壞18、對于一個大型電商平臺，要根據用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術是關鍵？（）A.數據可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數據清洗19、大數據在市場營銷中的應用能夠帶來諸多好處，以下哪一項不是其帶來的好處？（）A.更精準的市場細分B.更有效的客戶關系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭20、在大數據環(huán)境下，數據壓縮技術可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項是錯誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數據，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數據通常適合有損壓縮，文本數據適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復雜度通常比有損壓縮低21、在大數據存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。假設一個數據倉庫主要用于大規(guī)模數據查詢和分析。以下關于存儲方式的選擇，正確的是：（）A.行式存儲，因為讀取整行數據速度快B.列式存儲，能夠提高特定列數據的查詢效率C.混合存儲，根據數據特點動態(tài)選擇存儲方式D.存儲方式對查詢性能影響不大，可以隨意選擇22、在大數據環(huán)境下，數據治理變得越來越重要。假設一個企業(yè)擁有多個業(yè)務系統(tǒng)，數據分散在不同的數據庫和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項不是數據治理的主要目標？（）A.確保數據的準確性和完整性B.提高數據的訪問速度C.保障數據的安全性和合規(guī)性D.促進數據的共享和流通23、假設要對大量的視頻數據進行分析，例如行為識別，以下哪種技術或框架可能會被使用？（）A.計算機視覺技術B.深度學習框架C.視頻處理庫D.以上都是24、在大數據分析中，常常需要處理缺失值。假設有一個數據集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數填充C.用眾數填充D.直接刪除包含缺失值的記錄25、在大數據存儲系統(tǒng)中，以下哪種存儲架構能夠提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存儲B.集中式存儲C.網絡附加存儲（NAS）D.存儲區(qū)域網絡（SAN）26、在大數據治理中，數據血緣關系的追蹤非常重要。以下關于數據血緣的描述，錯誤的是？（）A.數據血緣可以幫助了解數據的來源和流向B.數據血緣只適用于結構化數據C.數據血緣有助于評估數據變更的影響D.數據血緣可以通過元數據管理來實現(xiàn)27、在處理大規(guī)模文本數據時，自然語言處理技術經常被應用。以下關于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個簡單應用C.自然語言處理不需要大量的數據進行訓練D.自然語言處理的準確性不受數據質量影響28、當對大數據進行數據融合時，為了整合來自多個數據源的數據，以下哪種技術通常被采用？（）A.數據清洗B.數據轉換C.數據集成D.以上都是29、在大數據處理中，數據挖掘技術發(fā)揮著重要作用。以下關于數據挖掘任務的說法，錯誤的是（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數據中不同項之間的關聯(lián)關系B.分類算法用于將數據劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數據對象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數量D.數據降維的目的是減少數據量，同時會丟失數據中的重要信息30、假設要對一個大型數據集進行數據降維，以減少數據量和計算復雜度，以下哪種技術較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數據壓縮D.數據清洗二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶消費行為數據集進行用戶畫像構建，包括消費偏好、消費能力等方面的特征。2、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶移動支付數據的數據集進行消費行為模式挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的消費規(guī)律。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含旅游預訂取消數據的文件，分析取消預訂的原因和影響因素。4、（本題5分）給定一個包含電商用戶行為數據的數據集（如搜索記錄、收藏記錄等），使用推薦系統(tǒng)算法，為用戶生成個性化的商品推薦。5、（本題5分）基于Hive，對一個包含員工工作記錄（如項目參與、工作時間、績效評估）的表進行分析，找出工作效率最高的團隊。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋大數據如何改善公共服務質量。2、（本題5分）什么是數據世