陜西藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點(diǎn)。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高，批處理對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算，流處理則相對(duì)較難2、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來(lái)源（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）3、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類(lèi)問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類(lèi)算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類(lèi)B.DBSCAN聚類(lèi)C.層次聚類(lèi)D.以上都敏感4、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個(gè)新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯(cuò)誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時(shí)處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯(cuò)機(jī)制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運(yùn)行在Hadoop集群上，無(wú)法獨(dú)立部署5、在大數(shù)據(jù)分析中，分類(lèi)算法常用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類(lèi)別。以下哪種分類(lèi)算法屬于決策樹(shù)算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的壓縮算法7、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.分布式存儲(chǔ)架構(gòu)可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和可靠性B.云存儲(chǔ)架構(gòu)可以提供靈活的存儲(chǔ)服務(wù)和高可用性C.集中式存儲(chǔ)架構(gòu)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能和成本8、在處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種模型常用于預(yù)測(cè)未來(lái)值？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型9、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶(hù)和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是10、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測(cè)模型需要不斷評(píng)估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個(gè)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型，以下哪種方法最適合評(píng)估模型的性能？（）A.比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異，計(jì)算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時(shí)間，訓(xùn)練時(shí)間短的模型性能更優(yōu)D.由專(zhuān)家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性11、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過(guò)分析交通大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化城市的交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助？（）A.車(chē)輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車(chē)輛的品牌和型號(hào)D.道路的建設(shè)年份12、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中，為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲(chǔ)容量的方案。以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性13、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14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是15、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。2、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管控作用。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)湖的概念及其與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別。4、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)如何分析社交媒體用戶(hù)行為。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自物流運(yùn)輸車(chē)輛的大量油耗數(shù)據(jù)。找出油耗最高的10輛車(chē)，并計(jì)算它們的平均油耗。2、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集和分析社交媒體上的公眾輿論，及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題和敏感信息。3、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Druid實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎，對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，例如檢測(cè)異常交易行為和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Presto分布式查詢(xún)引擎，對(duì)存儲(chǔ)在多個(gè)數(shù)據(jù)源（如Hive、MySQL等）中的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合查詢(xún)和分析，例如找出用戶(hù)在不同平臺(tái)上的行為差異。5、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自智能電表的大量峰谷電使用數(shù)據(jù)。找出峰電使用量最大的10個(gè)用戶(hù)，并計(jì)算他們的平均峰電使用量。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析某在