山東藝術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、流處理技術(shù)在實時大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項是不正確的？（）A.流處理適用于實時性要求高的場景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對處理時間的要求相對較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個大數(shù)據(jù)處理框架中同時使用，必須二選一2、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性3、在大數(shù)據(jù)存儲中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫4、大數(shù)據(jù)安全是一個重要的問題，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性B.大數(shù)據(jù)安全需要采用多種安全技術(shù)，如加密、訪問控制等C.大數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲的安全，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩獶.大數(shù)據(jù)安全需要建立完善的安全管理體系5、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對用戶數(shù)據(jù)進行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析時，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。以下關(guān)于Apriori算法的描述，錯誤的是？（）A.它通過逐層搜索的方式發(fā)現(xiàn)頻繁項集B.它需要多次掃描數(shù)據(jù)集，計算效率較低C.它只能發(fā)現(xiàn)布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.它可以自動確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度閾值7、在大數(shù)據(jù)的流處理中，窗口操作是常見的處理方式。假設(shè)我們需要對數(shù)據(jù)流進行按時間窗口的統(tǒng)計分析，以下哪種窗口類型不適合用于實時性要求較高的場景？（）A.滾動窗口B.滑動窗口C.會話窗口D.固定窗口8、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析中，時間序列預(yù)測是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測未來的價格走勢。以下哪種方法常用于時間序列預(yù)測？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動平均法D.隨機森林9、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點分為主節(jié)點和從節(jié)點，主節(jié)點負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，從節(jié)點負(fù)責(zé)計算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長10、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是11、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題日益凸顯。以下關(guān)于影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，哪一項不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤B.數(shù)據(jù)存儲方式的不合理C.數(shù)據(jù)分析算法的復(fù)雜性D.數(shù)據(jù)傳輸過程中的丟失或損壞12、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴展性和性能？（）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HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis13、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進行分區(qū)存儲，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）14、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個天文學(xué)研究項目，需要分析大量的天體觀測數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲和計算B.數(shù)據(jù)可視化C.機器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用15、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)進行快速處理和分析。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，具有良好的實時處理能力和內(nèi)存計算優(yōu)勢C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動應(yīng)用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何保障物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改善政府服務(wù)質(zhì)量？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含城市空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進行分析。找出空氣質(zhì)量最差的10個監(jiān)測點，并計算這些監(jiān)測點的平均污染指數(shù)。2、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)一個程序來存儲和查詢大量的在線教育課程學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)，包括學(xué)生ID、課程ID、學(xué)習(xí)時長、考試成績等，并能夠生成學(xué)生的學(xué)習(xí)進度報告。3、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含城市公交路線客流量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進行分析。找出客流量最大的10條公交路線，并計算這些路線的平均客流量。4、（本題5分）使用Python語言和Storm實時處理框架，處理實時的股票行情數(shù)據(jù)，計算股票的實時漲跌幅，并將結(jié)果實時推送至用戶終端。5、（本題5分）運用Java語言和Presto分布式查詢引擎，對存儲在多個數(shù)據(jù)源（如Hive、SQLServer等）中的人力資源數(shù)據(jù)進行聯(lián)合查詢和分析，例如計算不同部門的員工平均工資。四、綜合分析