許昌陶瓷職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)核心技術(shù)》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)核心技術(shù)》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3、大數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)流處理引擎如ApacheFlink在處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢(shì)。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Flink支持精確一次的語(yǔ)義，確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和一致性B.它具有高吞吐和低延遲的性能，能夠快速處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)C.Flink只能處理流數(shù)據(jù)，不支持對(duì)歷史數(shù)據(jù)的批處理操作D.Flink提供了豐富的窗口函數(shù)和狀態(tài)管理機(jī)制，便于進(jìn)行復(fù)雜的實(shí)時(shí)計(jì)算4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)能夠提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存儲(chǔ)B.集中式存儲(chǔ)C.網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)（NAS）D.存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）5、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。如果數(shù)據(jù)量非常大，且需要進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，以下哪種工具較為合適？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS6、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來(lái)識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來(lái)檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，以下哪種措施是至關(guān)重要的？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮8、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，內(nèi)存計(jì)算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢(shì)。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢(shì)？（）A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯(cuò)性C.支持更多的編程語(yǔ)言D.更高效的內(nèi)存利用9、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個(gè)需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進(jìn)行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）10、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.需要明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃B.風(fēng)險(xiǎn)管理是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的重要環(huán)節(jié)，但不是必需的C.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的溝通和協(xié)作對(duì)于項(xiàng)目的成功實(shí)施非常關(guān)鍵D.要對(duì)項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量和成本進(jìn)行有效的監(jiān)控和評(píng)估11、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性級(jí)別可以進(jìn)行調(diào)整。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高，但對(duì)性能要求較高，以下哪種一致性級(jí)別可能適合？（）A.強(qiáng)一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合12、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布13、大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型14、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存在，不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)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)單處理二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何改變零售業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何處理數(shù)據(jù)的時(shí)效性？3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)壓縮？4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在信用評(píng)估中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Presto分布式查詢引擎，對(duì)存儲(chǔ)在多個(gè)數(shù)據(jù)源（如Hive、Oracle等）中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合查詢和統(tǒng)計(jì)分析，例如計(jì)算不同部門的費(fèi)用支出情況。2、（本題5分）運(yùn)用Java結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)一個(gè)程序來(lái)緩存在線游戲的玩家排行榜信息，以提高排行榜的查詢速度，同時(shí)要處理排行榜的實(shí)時(shí)更新。3、（本題5分）使用Hive對(duì)一個(gè)大規(guī)模的用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行用戶興趣分類，如科技、娛樂(lè)、體育等。4、（本題5分）使用Hive編寫一個(gè)查詢，分析一個(gè)包含網(wǎng)站訪問(wèn)日志的大數(shù)據(jù)表，統(tǒng)計(jì)不同時(shí)間段（如每小時(shí)、每天、每周）的訪問(wèn)量，并找出訪問(wèn)量最高的頁(yè)面。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)流水流進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控和異常檢測(cè)，確保產(chǎn)品質(zhì)量。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用，包括疾