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頁首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)《大數(shù)據(jù)分布式概論》

2021-2022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30個小題，每小題1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、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤2、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢。以下關(guān)于Spark的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Spark的內(nèi)存計算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實時數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進行數(shù)據(jù)處理和分析3、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護手段。以下關(guān)于自主訪問控制和強制訪問控制的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.自主訪問控制由數(shù)據(jù)所有者決定訪問權(quán)限，強制訪問控制由系統(tǒng)管理員統(tǒng)一設(shè)定B.強制訪問控制的安全性通常高于自主訪問控制C.自主訪問控制靈活性高，強制訪問控制管理成本低D.強制訪問控制適用于對安全性要求極高的場景，自主訪問控制適用于一般場景4、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設(shè)有一個需要對海量文本數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達到數(shù)百TB。以下哪種分布式計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.Storm5、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)一個大規(guī)模的商品銷售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項常見任務(wù)。假設(shè)我們有一個包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進行去重B.對數(shù)據(jù)進行排序后去重C.逐個比較數(shù)據(jù)元素進行去重D.利用數(shù)據(jù)庫的去重功能7、在大數(shù)據(jù)的存儲和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼8、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考9、在大數(shù)據(jù)的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設(shè)我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸10、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設(shè)我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關(guān)于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對模型性能影響不大11、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點的描述，不準(zhǔn)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(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)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12、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術(shù)經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是13、對于大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)，在進行大數(shù)據(jù)處理時，以下哪種技術(shù)可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析14、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測。假設(shè)有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和應(yīng)用場景選擇合適的壓縮算法16、大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個城市的交通管理部門想要利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制。以下哪種數(shù)據(jù)來源對實現(xiàn)這一目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的GPS定位數(shù)據(jù)B.道路攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)C.公交卡的刷卡記錄D.以上數(shù)據(jù)結(jié)合使用，綜合分析交通狀況17、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題日益凸顯。以下關(guān)于影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，哪一項不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤B.數(shù)據(jù)存儲方式的不合理C.數(shù)據(jù)分析算法的復(fù)雜性D.數(shù)據(jù)傳輸過程中的丟失或損壞18、對于一個大型電商平臺，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗19、大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應(yīng)用能夠帶來諸多好處，以下哪一項不是其帶來的好處？（）A.更精準(zhǔn)的市場細分B.更有效的客戶關(guān)系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，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。以下關(guān)于無損壓縮和有損壓縮的比較，哪一項是錯誤的？（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，有損壓縮不能B.有損壓縮的壓縮比通常比無損壓縮高C.圖像和音頻數(shù)據(jù)通常適合有損壓縮，文本數(shù)據(jù)適合無損壓縮D.無損壓縮的算法復(fù)雜度通常比有損壓縮低21、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22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個企業(yè)擁有多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫和文件中，缺乏統(tǒng)一的管理和規(guī)范。以下哪項不是數(shù)據(jù)治理的主要目標(biāo)？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的訪問速度C.保障數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性D.促進數(shù)據(jù)的共享和流通23、假設(shè)要對大量的視頻數(shù)據(jù)進行分析，例如行為識別，以下哪種技術(shù)或框架可能會被使用？（）A.計算機視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫D.以上都是24、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄25、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）26、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過元數(shù)據(jù)管理來實現(xiàn)27、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響28、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合時，為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是29、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說法，錯誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時會丟失數(shù)據(jù)中的重要信息30、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計算復(fù)雜度，以下哪種技術(shù)較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶消費行為數(shù)據(jù)集進行用戶畫像構(gòu)建，包括消費偏好、消費能力等方面的特征。2、（本題5分）使用MapReduce，對一個包含用戶移動支付數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行消費行為模式挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的消費規(guī)律。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含旅游預(yù)訂取消數(shù)據(jù)的文件，分析取消預(yù)訂的原因和影響因素。4、（本題5分）給定一個包含電商用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如搜索記錄、收藏記錄等），使用推薦系統(tǒng)算法，為用戶生成個性化的商品推薦。5、（本題5分）基于Hive，對一個包含員工工作記錄（如項目參與、工作時間、績效評估）的表進行分析，找出工作效率最高的團隊。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何改善公共服務(wù)質(zhì)量。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)世