宜春學(xué)院《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)（hadoop）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁宜春學(xué)院

《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)（hadoop）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號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)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的相關(guān)性和關(guān)系，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.相關(guān)矩陣圖B.和弦圖C.?；鶊DD.以上都是2、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力3、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對于一個(gè)大型企業(yè)來說，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲(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)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(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)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)4、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個(gè)重要的框架。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群使用YARN進(jìn)行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持多種計(jì)算框架在同一集群上運(yùn)行B.對內(nèi)存和CPU資源進(jìn)行精細(xì)的管理和分配C.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理D.提供了資源隔離和共享機(jī)制5、對于一個(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)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是6、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。以下哪項(xiàng)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)？（）A.支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴(kuò)展性D.高并發(fā)讀寫性能7、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于線性回歸和邏輯回歸的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸用于預(yù)測連續(xù)值，邏輯回歸用于預(yù)測分類值B.線性回歸的輸出范圍是實(shí)數(shù)域，邏輯回歸的輸出范圍是[0,1]C.線性回歸的模型復(fù)雜度通常比邏輯回歸高D.邏輯回歸可以通過設(shè)定閾值將輸出轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果8、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，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9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是10、當(dāng)處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行詞干提取和詞形還原操作。假設(shè)我們有一個(gè)文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關(guān)于詞干提取和詞形還原的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結(jié)果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡單地去除單詞的后綴，可能會(huì)得到不是完整單詞的結(jié)果；詞形還原會(huì)根據(jù)單詞的語法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復(fù)雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時(shí)通常只使用詞干提取D.對于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作11、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理中，以下關(guān)于確定項(xiàng)目需求的描述，哪一項(xiàng)不太準(zhǔn)確？（）A.需要與業(yè)務(wù)部門充分溝通，了解其實(shí)際需求和期望B.只關(guān)注當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求，不需要考慮未來的發(fā)展C.對需求進(jìn)行詳細(xì)的分析和文檔化，確保各方理解一致D.評估需求的可行性和優(yōu)先級12、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線性判別分析（LDA），用于分類問題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維13、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因?yàn)槠鋵?shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮很多因素。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮用戶交互D.可視化設(shè)計(jì)應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的進(jìn)行定制15、在大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進(jìn)行匿名化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)匿名化的說法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過鏈接攻擊等方式被重新識別C.在進(jìn)行匿名化處理時(shí)，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護(hù)程度D.不同的匿名化方法對數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和可用性影響不同二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在電信用戶行為分析中的應(yīng)用。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）說明大數(shù)據(jù)在游戲行業(yè)的應(yīng)用。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理中的價(jià)值。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）有一個(gè)包含電信用戶通話記錄的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，找出通話時(shí)長最長的用戶和對應(yīng)的通話時(shí)長。2、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hive對存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的大規(guī)模銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找出銷售額最高的前10個(gè)產(chǎn)品類別。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個(gè)包含在線音樂平臺用戶下載數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出下載量最大的5首歌曲，并計(jì)算它們的平均下載量。4、（本題5分）基于Hive，對一個(gè)包含電商用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、加購、購買）的表進(jìn)行分析，找出用戶的購買決策路徑和影響因素。5、（本題5分）利用Java語言和Solr搜索服務(wù)器，構(gòu)建一個(gè)程序來對大量的文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和搜索，要求支持模糊搜索和分頁查詢。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)