天津外國語大學(xué)《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理》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、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計(jì)算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計(jì)算，大大提高了計(jì)算速度B.提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對(duì)于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯(cuò)機(jī)制，能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障2、在大數(shù)據(jù)的圖數(shù)據(jù)庫中，Neo4j是一種常用的選擇。假設(shè)我們需要構(gòu)建一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的圖模型，以下關(guān)于Neo4j的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.不支持大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.對(duì)復(fù)雜的圖查詢性能較低C.具有良好的擴(kuò)展性和高性能D.不適合處理實(shí)時(shí)的圖更新操作3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.具有高可靠性和容錯(cuò)性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)負(fù)載均衡4、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣5、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6、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計(jì)算資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。以下哪種方式最能有效地降低計(jì)算成本，同時(shí)保證模型的訓(xùn)練效果？（）A.使用云計(jì)算平臺(tái)B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)C.采用分布式并行計(jì)算D.減少數(shù)據(jù)量7、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8、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(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行按時(shí)間窗口的統(tǒng)計(jì)分析，以下哪種窗口類型不適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景？（）A.滾動(dòng)窗口B.滑動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.固定窗口9、在大數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析中，季節(jié)性是一個(gè)常見的特征。假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)的時(shí)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(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸10、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢(shì)？（）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11、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語言處理B.圖像識(shí)別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實(shí)12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份13、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)14、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)是常見的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)？（）A.線性回歸B.決策樹C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林15、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(kuò)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Redis16、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.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是17、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融18、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19、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個(gè)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(gè)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(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)，主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴(kuò)展性，可以輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的增長20、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NewSQL數(shù)據(jù)庫試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持強(qiáng)事務(wù)一致性B.具有良好的可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式通常為鍵值對(duì)D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)21、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法常用于大數(shù)據(jù)處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是22、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進(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.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗23、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時(shí)候都是準(zhǔn)確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對(duì)一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能24、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。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)問題B.僅需要掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，無需了解業(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25、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，輿情分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要快速了解公眾對(duì)某個(gè)事件的態(tài)度傾向，以下哪種技術(shù)可以提供幫助？（）A.文本分類B.情感分析C.主題模型D.以上都是26、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜，以下哪種聚類算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能27、大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于物流路徑規(guī)劃和優(yōu)化，提高物流效率和降低成本B.大數(shù)據(jù)可以用于物流需求預(yù)測(cè)和庫存管理，提高供應(yīng)鏈的協(xié)同性和穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)可以用于物流企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力D.大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)物流企業(yè)，不能應(yīng)用于新興的物流科技企業(yè)28、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有重要應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制B.有助于預(yù)測(cè)道路擁堵情況，為出行者提供實(shí)時(shí)導(dǎo)航C.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只能用于城市交通，對(duì)高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強(qiáng)安全管理29、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C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是30、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測(cè)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(jī)二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含用戶行為日志的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出用戶在不同頁面的停留時(shí)間和跳轉(zhuǎn)路徑。2、（本題5分）運(yùn)用Java語言和Flink流處理框架，開發(fā)一個(gè)程序來處理實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)。要求實(shí)時(shí)計(jì)算每只股票的成交量加權(quán)平均價(jià)格（VWAP），并在價(jià)格波動(dòng)超過一定閾值時(shí)發(fā)出警報(bào)。3、（本題5分）使用Java語言和Elasticsearch搜索引擎，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來快速搜索和檢索大量的文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括新聞文章、博客等，要求能夠根據(jù)關(guān)鍵詞準(zhǔn)確返回相關(guān)的文本內(nèi)容。4、（本題5分）有一個(gè)包含物流倉儲(chǔ)數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出倉儲(chǔ)空間利用率最高的倉庫和對(duì)應(yīng)的利用率。5、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的日志收集和分析系統(tǒng)，將多個(gè)服務(wù)器的日志數(shù)據(jù)集中處理，提取關(guān)鍵信息并生成報(bào)表。