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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁大慶職業(yè)學院《大數(shù)據技術》

2023-2024學年第二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20個小題，每小題1分，共20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、在處理大數(shù)據時，資源管理和調度是關鍵問題。假設有一個大數(shù)據集群，包含多個計算節(jié)點和存儲節(jié)點，需要高效地分配資源給不同的任務。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）2、在大數(shù)據環(huán)境中，數(shù)據治理是一項重要的工作。以下關于數(shù)據治理的目標，哪一項是不準確的？（）A.確保數(shù)據的準確性和完整性B.提高數(shù)據的安全性和隱私保護水平C.降低數(shù)據存儲和處理的成本D.限制數(shù)據的訪問和使用，以防止數(shù)據泄露3、在大數(shù)據分析中，假設要對一個高維數(shù)據集進行可視化，以下哪種技術可以幫助降低維度并展示數(shù)據的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨立成分分析D.以上都是4、在處理海量文本數(shù)據時，自然語言處理技術常常被應用。以下關于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）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系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓練相對復雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本5、在大數(shù)據存儲系統(tǒng)中，以下哪種存儲架構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.網絡附加存儲（NAS）D.存儲區(qū)域網絡（SAN）6、大數(shù)據的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設有一個需要對海量文本數(shù)據進行詞頻統(tǒng)計的任務，數(shù)據量達到數(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)據處理任務？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm7、在大數(shù)據處理中，為了有效地減少數(shù)據的存儲量和傳輸帶寬，以下哪種技術經常被使用？（）A.數(shù)據壓縮B.數(shù)據加密C.數(shù)據復制D.數(shù)據備份8、在大數(shù)據處理中，常常需要對海量數(shù)據進行快速的排序和檢索。假設有一個包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時間段內交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術或算法最適合解決這個問題？（）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)據分析中的數(shù)據預處理步驟包括數(shù)據清洗、轉換和集成等。假設我們有多個來源的異構數(shù)據需要整合分析。以下關于數(shù)據預處理的說法，正確的是：（）A.數(shù)據清洗主要是刪除重復和錯誤的數(shù)據，對缺失值可以忽略B.數(shù)據轉換包括將數(shù)據從一種格式轉換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據集成時，不同數(shù)據源的數(shù)據結構必須完全一致才能進行整合D.數(shù)據預處理對最終的分析結果影響不大，可以簡單處理10、在大數(shù)據分析中，數(shù)據挖掘算法起著關鍵作用。假設要從一個包含了客戶購買歷史、瀏覽行為和個人信息的大型數(shù)據集中，挖掘出潛在的客戶細分群體，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據挖掘算法最適合這個任務？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類分析算法D.回歸分析算法11、在構建大數(shù)據處理系統(tǒng)時，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)據處理系統(tǒng)的性能最有效？（）A.增加硬件資源，如內存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據存儲結構和算法C.減少數(shù)據量D.以上方法結合使用12、大數(shù)據的處理往往需要消耗大量的計算資源。假設要對一個包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據集進行復雜的機器學習模型訓練。以下哪種方式最能有效地降低計算成本，同時保證模型的訓練效果？（）A.使用云計算平臺B.優(yōu)化算法和模型結構C.采用分布式并行計算D.減少數(shù)據量13、在大數(shù)據處理中，數(shù)據安全和隱私保護是非常重要的問題，以下關于數(shù)據安全和隱私保護的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據安全和隱私保護需要采用多種技術，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據安全和隱私保護需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機制C.數(shù)據安全和隱私保護只需要關注個人數(shù)據的保護，不需要關注企業(yè)數(shù)據的保護D.數(shù)據安全和隱私保護需要用戶、企業(yè)和政府共同努力14、隨著大數(shù)據技術的發(fā)展，數(shù)據存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數(shù)據存儲技術最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據庫，如MongoDBD.內存數(shù)據庫，如Redis15、在一個大型金融機構中，每天都會產生大量的交易數(shù)據。為了及時發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對這些數(shù)據進行實時監(jiān)測和分析。以下哪種技術或框架最適合用于實現(xiàn)這種實時數(shù)據分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow16、在大數(shù)據分析中，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17、在大數(shù)據可視化中，為了展示數(shù)據的分布和概率密度，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計圖C.累積分布函數(shù)圖D.以上都是18、在處理大數(shù)據時，數(shù)據壓縮技術可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據壓縮算法常用于大數(shù)據處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是19、對于一個需要處理大規(guī)模實時流數(shù)據的金融大數(shù)據系統(tǒng)，以下哪種技術能夠滿足高并發(fā)和低延遲的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是20、在大數(shù)據環(huán)境中，數(shù)據倉庫的架構設計需要考慮多方面因素。如果數(shù)據的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據倉庫架構更合適？（）A.離線數(shù)據倉庫B.實時數(shù)據倉庫C.混合數(shù)據倉庫D.以上都不合適二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據如何優(yōu)化供應鏈管理。2、（本題5分）解釋數(shù)據血緣在數(shù)據集成項目中的作用。3、（本題5分）在大數(shù)據中，如何進行有效的數(shù)據壓縮？4、（本題5分）簡述大數(shù)據在體育賽事分析中的應用。5、（本題5分）說明大數(shù)據在智能電網中的負荷預測方法。三、綜合分析題（本大題共5個小題，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，提升物流服務體驗。2、（本題5分）綜合研究大數(shù)據在陶瓷行業(yè)的應用，如生產工藝監(jiān)控、產品質量評估，以及藝術陶瓷的市場分析。3、（本題5分）研究某電商平臺的商品評論熱度數(shù)據，挖掘熱門商品。4、（本題5分）分析大數(shù)據在VR體驗館中的應用，如VR設備性能評估、用戶體驗反饋收集，以及VR內容的推薦。5、（本題5分）分析某社交媒體平臺的話題熱度數(shù)據，引導輿論走向，維護平臺秩序。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的Spark框架，對一個包含社交媒體用戶分享數(shù)據的大型數(shù)據集進行分析。找出分享次數(shù)最多的10個內容，并計算它們的