鄭州大學《大數(shù)據(jù)和云計算》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁鄭州大學

《大數(shù)據(jù)和云計算》2023-2024學年第一學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2分，共30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、大數(shù)據(jù)在教育領域有廣泛的應用，以下關于大數(shù)據(jù)在教育領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學生學習行為分析和個性化教學，提高教學質量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評估和決策支持，提高教育管理的科學性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領域的應用只局限于學校教育，不能應用于在線教育和終身教育2、對于一個需要處理大量實時交易數(shù)據(jù)的電商大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術能夠確保數(shù)據(jù)的一致性和事務的完整性？（）A.分布式事務B.兩階段提交C.最終一致性D.以上都不是3、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關重要。以下關于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素，哪一項不太準確？（）A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復雜度C.工具的學習成本和使用難度D.工具的價格，越貴越好4、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項重要任務。假設我們有一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于規(guī)則的檢測，設定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的5、在大數(shù)據(jù)存儲中，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6、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，大數(shù)據(jù)技術在各個領域得到了廣泛應用。以下關于大數(shù)據(jù)特點的描述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計量B.數(shù)據(jù)類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理7、在大數(shù)據(jù)的分類算法中，隨機森林是一種集成學習方法。假設我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關于隨機森林處理不平衡數(shù)據(jù)的說法，哪一項是不正確的？（）A.隨機森林對不平衡數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數(shù)據(jù)后再使用隨機森林C.隨機森林在處理不平衡數(shù)據(jù)時不需要進行特殊處理D.調(diào)整隨機森林的參數(shù)可以提高對少數(shù)類別的分類性能8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構成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)點負責數(shù)據(jù)存儲，從節(jié)點負責計算任務D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應對數(shù)據(jù)量的增長9、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關鍵的步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值和錯誤數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對于錯誤數(shù)據(jù)，通過手動檢查和修正來確保數(shù)據(jù)的準確性C.利用統(tǒng)計方法填充缺失值，并使用機器學習算法檢測和糾正錯誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，直接進行后續(xù)的分析10、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合。以下關于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項說法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉換和映射等技術來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無需再進行維護和更新11、在大數(shù)據(jù)存儲架構中，Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）具有重要地位。以下關于HDFS的特點，哪一項描述不太準確？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)副本數(shù)量可以由用戶自定義C.具有較高的數(shù)據(jù)讀寫并發(fā)性能D.不適合存儲小文件12、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時間、訪問頁面等。為了保護用戶隱私，在進行數(shù)據(jù)分析時需要對這些敏感信息進行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘是一個重要的技術，以下關于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領域，不能廣泛應用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結合具體的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點進行應用14、在構建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，需要考慮計算資源的分配和優(yōu)化。假設一個數(shù)據(jù)中心有有限的計算節(jié)點，同時有多個大數(shù)據(jù)任務需要運行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計算資源給每個任務，確保公平性B.根據(jù)任務的優(yōu)先級分配資源，優(yōu)先保障重要任務C.按照任務的預計執(zhí)行時間分配資源，先處理短時間能完成的任務D.隨機分配資源，讓任務自行競爭15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關字段的值通過算法推測填充缺失值D.對缺失值不做任何處理二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在能源消費分析中的應用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何改善物流配送效率？3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進公益慈善活動的精準開展？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java實現(xiàn)一個程序，處理一個包含物流包裹跟蹤數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出運輸時間最長的10個包裹，并計算這些包裹的平均運輸時間。2、（本題5分）使用Python的機器學習庫，對一個包含銀行客戶交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行客戶細分和個性化服務推薦。3、（本題5分）運用Java結合Redis緩存數(shù)據(jù)庫，開發(fā)一個程序來緩存在線教育平臺的課程視頻片段，以提高視頻播放的流暢度，同時要處理緩存的更新和刪除。4、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自智能電表的大量電力使用數(shù)據(jù)。找出用電量最高的10個時間段，并計算這些時間段的總用電量。5、（本題5分）利用Hadoop的Federation特性，搭建一個多Name