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頁宜春學院

《大數(shù)據(jù)存儲與處理技術（hadoop）》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的相關性和關系，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.相關矩陣圖B.和弦圖C.?；鶊DD.以上都是2、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設中發(fā)揮著重要作用，以下關于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以優(yōu)化城市交通流量，減少擁堵B.有助于提升城市公共服務的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應用主要依賴政府部門，企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強城市的安全管理和應急響應能力3、隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應用越來越廣泛。對于一個大型企業(yè)來說，以下關于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)4、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設一個大數(shù)據(jù)集群使用YARN進行資源分配，以下關于YARN的功能，哪一項是不準確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內(nèi)存和CPU資源進行精細的管理和分配C.負責數(shù)據(jù)的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制5、對于一個需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關系進行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是6、在大數(shù)據(jù)存儲方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫相比，具有一些獨特的優(yōu)勢。以下哪項不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要特點？（）A.支持復雜的關聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴展性D.高并發(fā)讀寫性能7、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關于線性回歸和邏輯回歸的比較，哪一項是不正確的？（）A.線性回歸用于預測連續(xù)值，邏輯回歸用于預測分類值B.線性回歸的輸出范圍是實數(shù)域，邏輯回歸的輸出范圍是[0,1]C.線性回歸的模型復雜度通常比邏輯回歸高D.邏輯回歸可以通過設定閾值將輸出轉換為分類結果8、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設我們要處理一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進行復雜的迭代計算。以下關于Spark的優(yōu)勢，哪一項是不準確的？（）A.支持內(nèi)存計算，大大提高了計算速度B.提供了豐富的API，便于進行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務，對于流處理任務支持不足D.具有良好的容錯機制，能夠自動處理節(jié)點故障9、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的性能和準確性，以下哪種指標通常被使用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是10、當處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時，常常需要進行詞干提取和詞形還原操作。假設我們有一個文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關于詞干提取和詞形還原的說法，哪一項是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡單地去除單詞的后綴，可能會得到不是完整單詞的結果；詞形還原會根據(jù)單詞的語法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時通常只使用詞干提取D.對于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作11、在大數(shù)據(jù)項目管理中，以下關于確定項目需求的描述，哪一項不太準確？（）A.需要與業(yè)務部門充分溝通，了解其實際需求和期望B.只關注當前的業(yè)務需求，不需要考慮未來的發(fā)展C.對需求進行詳細的分析和文檔化，確保各方理解一致D.評估需求的可行性和優(yōu)先級12、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術常用于處理高維數(shù)據(jù)。假設我們有一個包含眾多特征的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法較為常見？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潛在的共同因子C.線性判別分析（LDA），用于分類問題D.以上方法都經(jīng)常用于數(shù)據(jù)降維13、大數(shù)據(jù)分析中的機器學習算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關于機器學習在大數(shù)據(jù)中的應用，哪項描述不準確？（）A.可以使用監(jiān)督學習算法進行分類和預測，如預測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學習算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務C.強化學習在大數(shù)據(jù)分析中的應用較少，因為其對數(shù)據(jù)量和計算資源要求過高D.深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色14、在進行大數(shù)據(jù)可視化時，需要考慮很多因素。以下關于大數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一個是不準確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮用戶交互D.可視化設計應該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析目的進行定制15、在大數(shù)據(jù)的隱私保護方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術。假設我們有一個包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進行匿名化處理。以下關于數(shù)據(jù)匿名化的說法，哪一項是錯誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風險B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過鏈接攻擊等方式被重新識別C.在進行匿名化處理時，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護程度D.不同的匿名化方法對數(shù)據(jù)的保護程度和可用性影響不同二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在電信用戶行為分析中的應用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何支持遠程醫(yī)療服務。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在游戲行業(yè)的應用。4、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療機構管理中的價值。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）有一個包含電信用戶通話記錄的文件，使用SQL語句和相關數(shù)據(jù)庫操作，找出通話時長最長的用戶和對應的通話時長。2、（本題5分）用Python編寫一個程序，使用Hive對存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的大規(guī)模銷售數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，找出銷售額最高的前10個產(chǎn)品類別。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線音樂平臺用戶下載數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出下載量最大的5首歌曲，并計算它們的平均下載量。4、（本題5分）基于Hive，對一個包含電商用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、加購、購買）的表進行分析，找出用戶的購買決策路徑和影響因素。5、（本題5分）利用Java語言和Solr搜索服務器，構建一個程序來對大量的文檔數(shù)據(jù)進行索引和搜索，要求支持模糊搜索和分頁查詢。四、綜合分析題（本大題共4個