大慶職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(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頁大慶職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問題。假設(shè)有一個(gè)大數(shù)據(jù)集群，包含多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲節(jié)點(diǎn)，需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)重要的工作。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)水平C.降低數(shù)據(jù)存儲和處理的成本D.限制數(shù)據(jù)的訪問和使用，以防止數(shù)據(jù)泄露3、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對一個(gè)高維數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨(dú)立成分分析D.以上都是4、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長文本5、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，以下哪種存儲架構(gòu)能夠提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存儲B.集中式存儲C.網(wǎng)絡(luò)附加存儲（NAS）D.存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）6、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計(jì)算框架來提高效率。假設(shè)有一個(gè)需要對海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計(jì)算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm7、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8、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹9、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)處理對最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡單處理10、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個(gè)包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個(gè)人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法11、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效？（）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)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用12、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13、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是非常重要的問題，以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要采用多種技術(shù)，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力14、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲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，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(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Redis15、在一個(gè)大型金融機(jī)構(gòu)中，每天都會產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow16、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17、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布和概率密度，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計(jì)圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是18、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19、對于一個(gè)需要處理大規(guī)模實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉庫B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫C.混合數(shù)據(jù)倉庫D.以上都不合適二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣在數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目中的作用。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）簡述大數(shù)據(jù)在體育賽事分析中的應(yīng)用。5、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的負(fù)荷預(yù)測方法。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某電商平臺的商品物流跟蹤數(shù)據(jù)，提升物流服務(wù)體驗(yàn)。2、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在陶瓷行業(yè)的應(yīng)用，如生產(chǎn)工藝監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量評估，以及藝術(shù)陶瓷的市場分析。3、（本題5分）研究某電商平臺的商品評論熱度數(shù)據(jù)，挖掘熱門商品。4、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在VR體驗(yàn)館中的應(yīng)用，如VR設(shè)備性能評估、用戶體驗(yàn)反饋收集，以及VR內(nèi)容的推薦。5、（本題5分）分析某社交媒體平臺的話題熱度數(shù)據(jù)，引導(dǎo)輿論走向，維護(hù)平臺秩序。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的Spark框架，對一個(gè)包含社交媒體用戶分享數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出分享次數(shù)最多的10個(gè)內(nèi)容，并計(jì)算它們的