云南理工職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
云南理工職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
云南理工職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
云南理工職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
云南理工職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

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頁云南理工職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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1分,共15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、在大數(shù)據(jù)存儲中,列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。假設(shè)一個數(shù)據(jù)倉庫主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢和分析。以下關(guān)于存儲方式的選擇,正確的是:()A.行式存儲,因為讀取整行數(shù)據(jù)速度快B.列式存儲,能夠提高特定列數(shù)據(jù)的查詢效率C.混合存儲,根據(jù)數(shù)據(jù)特點動態(tài)選擇存儲方式D.存儲方式對查詢性能影響不大,可以隨意選擇2、假設(shè)一個電商平臺擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù),想要通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測用戶的購買行為。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適用?()A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘3、在大數(shù)據(jù)處理中,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)?()A.隊列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹4、對于一個需要處理大規(guī)模時空數(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?()A.軌跡挖掘算法B.時空數(shù)據(jù)庫C.機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是5、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化教學(xué)B.有助于學(xué)校優(yōu)化課程設(shè)置和教學(xué)資源分配C.大數(shù)據(jù)在教育中的應(yīng)用可能會侵犯學(xué)生的隱私D.由于教育數(shù)據(jù)的保密性要求高,大數(shù)據(jù)在教育中的應(yīng)用受到很大限制6、在大數(shù)據(jù)存儲中,NoSQL數(shù)據(jù)庫具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的描述,哪一個是不準(zhǔn)確的?()A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常具有良好的擴(kuò)展性,能夠輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長B.NoSQL數(shù)據(jù)庫支持復(fù)雜的關(guān)系查詢,性能優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型靈活多樣,適用于不同類型的數(shù)據(jù)存儲需求D.NoSQL數(shù)據(jù)庫在處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色7、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時響應(yīng)時間較長。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能?()A.增加硬件資源,如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu),如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句,提高查詢效率D.以上策略綜合考慮,根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化8、在大數(shù)據(jù)處理中,為了有效地減少數(shù)據(jù)的存儲量和傳輸帶寬,以下哪種技術(shù)經(jīng)常被使用?()A.數(shù)據(jù)壓縮B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)復(fù)制D.數(shù)據(jù)備份9、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問題時,以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感?()A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)集成涉及多個數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題,哪一項描述不準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突11、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(kuò)展性,可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長12、在處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)時,以下哪種算法常用于計算節(jié)點之間的最短路徑?()A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.貪心算法D.模擬退火算法13、假設(shè)要對大量的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,并且數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性,以下哪種方法可能更有效?()A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是14、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時,常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個圖像識別的大數(shù)據(jù)項目,需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)?()A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實時處理需求日益增加。假設(shè)一個金融交易系統(tǒng)需要實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術(shù)或框架最適合實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)處理?()A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)虛擬化,其優(yōu)勢是什么?2、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在音樂產(chǎn)業(yè)的影響。3、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)在旅游目的地營銷中的應(yīng)用。4、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)如何影響電商行業(yè)的發(fā)展。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Python語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建一個社交關(guān)系預(yù)測程序。根據(jù)用戶現(xiàn)有的社交關(guān)系,預(yù)測其可能建立新關(guān)系的對象。2、(本題5分)使用Python語言和Storm實時處理框架,處理實時的交通流量數(shù)據(jù),計算每個路口的車輛通行速度和擁堵情況,并將結(jié)果實時展示在電子地圖上。3、(本題5分)利用Python語言和Spark框架,編寫一個程序?qū)σ粋€包含大量用戶電商購物車數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出用戶的購物車遺棄原因和潛在購買需求。4、(本題5分)用Java實現(xiàn)一個程序,處理一個包含醫(yī)院門診掛號數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出掛號人數(shù)最多的5個科室,并計算這些科室的總掛號人數(shù)。5、(本題5分)利用Hadoop的YARN資源管理框架,模擬一個資源分配場景。假設(shè)有多個作業(yè)同時提交,根據(jù)作業(yè)的優(yōu)先級、資源需求和運(yùn)行時間等因素,合理分配計算資源。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)研究某電商平臺的用戶優(yōu)惠券使用數(shù)據(jù),制定促銷活動。2、(本題1

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論