瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)源架構(gòu)》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(yè)，共3頁(yè)瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)源架構(gòu)》

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、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(kù)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)2、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行3、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過(guò)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對(duì)異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響？（）A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.采用平滑技術(shù)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù)，只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢(shì)D.增加更多的數(shù)據(jù)來(lái)稀釋噪聲的影響5、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可視化對(duì)于理解和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。假設(shè)要展示一個(gè)城市在一年中不同區(qū)域的交通流量變化情況，數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這種時(shí)空數(shù)據(jù)的模式和趨勢(shì)？（）A.折線圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖7、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比B.專家評(píng)估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用8、在大數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)中，基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點(diǎn)。假設(shè)我們有一個(gè)二維的數(shù)據(jù)空間，以下哪種基于密度的異常檢測(cè)算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有特點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.列式存儲(chǔ)適合于頻繁讀取列數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，行式存儲(chǔ)適合于頻繁更新整行數(shù)據(jù)的場(chǎng)景B.列式存儲(chǔ)的壓縮比通常比行式存儲(chǔ)高C.行式存儲(chǔ)在查詢少量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好，列式存儲(chǔ)在查詢大量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好D.列式存儲(chǔ)的存儲(chǔ)空間利用率通常比行式存儲(chǔ)低10、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織11、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種處理方法可能不太恰當(dāng)？（）A.識(shí)別并刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值進(jìn)行處理D.忽略異常值，不進(jìn)行任何處理12、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是常見(jiàn)的操作。假設(shè)有一個(gè)舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進(jìn)行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進(jìn)行測(cè)試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見(jiàn)的并行方式。如果一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的變化，并在超過(guò)閾值時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.流計(jì)算D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)15、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等。假設(shè)我們有多個(gè)來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復(fù)和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時(shí)，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必須完全一致才能進(jìn)行整合D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡(jiǎn)單處理16、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中，F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。假設(shè)我們需要處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語(yǔ)義，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時(shí)間處理功能17、假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可能表現(xiàn)更好？（）A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序18、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問(wèn)時(shí)間、訪問(wèn)頁(yè)面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對(duì)這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見(jiàn)的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮19、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化，提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持，提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通，不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域20、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感21、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計(jì)算框架來(lái)提高效率。假設(shè)有一個(gè)需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計(jì)算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm22、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)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(huì)引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄23、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響24、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項(xiàng)常見(jiàn)任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進(jìn)行去重B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后去重C.逐個(gè)比較數(shù)據(jù)元素進(jìn)行去重D.利用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能25、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來(lái)越重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，解決業(yè)務(wù)問(wèn)題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無(wú)需了解業(yè)務(wù)背景C.能夠?qū)⒎治鼋Y(jié)果以清晰易懂的方式呈現(xiàn)給決策者D.不斷探索新的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，提升分析能力26、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)有一個(gè)大數(shù)據(jù)集群，包含多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）27、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密28、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)的過(guò)程，哪一項(xiàng)描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個(gè)單詞生成鍵值對(duì)B.Reduce階段對(duì)相同單詞的鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過(guò)程需要手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題29、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.無(wú)損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比，如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點(diǎn)和對(duì)數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理，無(wú)需考慮具體情況30、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)的物流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠提供有效的軌跡分析和預(yù)測(cè)？（）A.軌跡挖掘算法B.時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含用戶興趣數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶最感興趣的主題。2、（本題5分）利用Hadoop的緩存優(yōu)化技術(shù)，提高頻繁訪問(wèn)數(shù)據(jù)的讀取速度，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理性能。3、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，讀取一個(gè)包含電商促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)的文件，評(píng)估不同促銷策略對(duì)銷售業(yè)績(jī)的影響。4、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線游戲玩家行為數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出游戲時(shí)長(zhǎng)最長(zhǎng)的10個(gè)玩家，并計(jì)算他們的平均游戲時(shí)長(zhǎng)。5、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來(lái)自智能家電的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如電量消耗、工作模式等，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和節(jié)能建議。三、簡(jiǎn)答題（本大題