裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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)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）2、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）3、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應(yīng)用只適用于大型企業(yè)，對(duì)中小企業(yè)幫助不大D.能夠預(yù)測設(shè)備故障，降低維護(hù)成本4、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)我們要展示一個(gè)城市在一年中每天的氣溫變化情況，以下哪種可視化方式不太合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.箱線圖5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息6、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)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7、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測模型，用于預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值8、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要使用分布式計(jì)算框架來提高計(jì)算效率。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算任務(wù)需要對(duì)數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，以下哪種分布式計(jì)算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)具有優(yōu)勢？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）9、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)是常用的框架之一。關(guān)于Hadoop中的MapReduce編程模型，以下描述正確的是？（）A.Map階段和Reduce階段的輸出結(jié)果總是相同的結(jié)構(gòu)B.MapReduce只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分解和初步處理，Reduce階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的匯總和整合D.MapReduce不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)10、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響12、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個(gè)類別，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機(jī)D.支持向量機(jī)13、在大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實(shí)現(xiàn)這個(gè)任務(wù)的過程，哪一項(xiàng)描述是不準(zhǔn)確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個(gè)單詞生成鍵值對(duì)B.Reduce階段對(duì)相同單詞的鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)數(shù)C.整個(gè)過程需要手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)傾斜問題14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(gè)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(duì)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(chǔ)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(shí)表現(xiàn)出色15、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過編寫復(fù)雜的算法來自動(dòng)完成，無需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策有哪些影響？2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)的定義和主要特征。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在電信欺詐檢測中的方法。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用SparkSQL，對(duì)一個(gè)包含用戶搜索關(guān)鍵詞和點(diǎn)擊行為的數(shù)據(jù)集進(jìn)行搜索效果評(píng)估，優(yōu)化搜索算法。2、（本題5分）運(yùn)用Spark的GraphFrames，對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行影響力傳播分析，預(yù)測信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播范圍和速度。3、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的圖書館圖書借閱預(yù)約數(shù)據(jù)，包括讀者ID、圖書ID、預(yù)約時(shí)間等，并能夠根據(jù)預(yù)約時(shí)間進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。4、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個(gè)包含電商促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)的文件，評(píng)估不同促銷策略對(duì)銷售業(yè)績的影響。5、（本題5分）使用Java語言和HBase數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括時(shí)間、地點(diǎn)、溫度、濕度等字段，要求能夠快速插入和檢索數(shù)據(jù)。四、