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《大數(shù)據(jù)實時計算技術》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、在大數(shù)據(jù)存儲中，副本機制常用于提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。假設一個分布式存儲系統(tǒng)中有一份數(shù)據(jù)存在三個副本。以下關于副本管理的描述，正確的是：（）A.副本應存儲在同一物理位置，便于管理和維護B.副本之間應保持完全同步，以確保數(shù)據(jù)一致性C.可以根據(jù)節(jié)點的負載和網絡狀況動態(tài)調整副本的位置D.副本數(shù)量越多越好，能最大限度保證數(shù)據(jù)安全2、在進行大數(shù)據(jù)分析時，經常需要對數(shù)據(jù)進行特征工程。以下關于特征工程的描述，錯誤的是？（）A.特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征B.特征工程可以提高數(shù)據(jù)分析模型的準確性C.特征工程只適用于有監(jiān)督學習算法D.特征選擇和特征構建是特征工程的重要步驟3、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)預處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣4、隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結構化數(shù)據(jù)時，以下哪種技術通常被用于高效存儲和快速檢索？（）A.關系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉庫D.內存數(shù)據(jù)庫5、一家互聯(lián)網公司擁有大量的用戶訪問日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問時間、訪問頁面等。為了保護用戶隱私，在進行數(shù)據(jù)分析時需要對這些敏感信息進行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見的脫敏技術？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮6、在大數(shù)據(jù)的緩存策略中，LRU（最近最少使用）是一種常見的算法。假設一個系統(tǒng)需要頻繁訪問大量的數(shù)據(jù)，使用LRU緩存策略。以下關于LRU緩存的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)B.對于訪問模式變化較大的數(shù)據(jù)效果較好C.實現(xiàn)相對簡單，但可能會導致某些重要數(shù)據(jù)被誤淘汰D.可以有效地利用有限的緩存空間7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實時處理需求日益增加。假設一個金融交易系統(tǒng)需要實時監(jiān)控交易數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為。以下哪種技術或框架最適合實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce8、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關于分布式文件系統(tǒng)的特點，哪一項描述不準確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動負載均衡9、在大數(shù)據(jù)隱私保護中，差分隱私是一種常用的技術。以下關于差分隱私的描述，哪一項是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作10、當處理來自多個不同數(shù)據(jù)源的異構數(shù)據(jù)時，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和統(tǒng)一管理，以下哪種方法通常是首選？（）A.建立數(shù)據(jù)倉庫B.使用ETL工具C.開發(fā)定制的數(shù)據(jù)接口D.直接將數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)庫中11、假設要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學習模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經網絡B.卷積神經網絡C.長短時記憶網絡D.門控循環(huán)單元12、大數(shù)據(jù)在交通領域有廣泛的應用，以下關于大數(shù)據(jù)在交通領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測和預測，提高交通管理的效率和準確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設和優(yōu)化，提高交通運輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持，提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用只局限于城市交通，不能應用于高速公路和鐵路等交通領域13、在大數(shù)據(jù)的應用場景中，智能交通系統(tǒng)是一個典型的例子。假設要通過分析交通大數(shù)據(jù)來優(yōu)化城市的交通信號燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對于實現(xiàn)這個目標最有幫助？（）A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個人信息C.車輛的品牌和型號D.道路的建設年份14、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，大數(shù)據(jù)技術在各個領域得到了廣泛應用。以下關于大數(shù)據(jù)特點的描述，不準確的是（）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，包括結構化、半結構化和非結構化數(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，需要在短時間內完成數(shù)據(jù)的分析和處理15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的備份和恢復策略至關重要。假設一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會產生大量的新數(shù)據(jù)，以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時間？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機備份二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在房地產市場分析中的方法。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在企業(yè)文化建設中的應用。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在航空航天領域的應用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含電商平臺商品促銷活動效果數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出效果最好的10種促銷活動，并計算它們的平均效果指標。2、（本題5分）利用Spark框架，對一個包含用戶購買記錄的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行分析，找出購買頻率最高的前10種商品，并計算每種商品的總銷售額。數(shù)據(jù)集包含用戶ID、商品ID、購買數(shù)量和購買價格等字段。3、（本題5分）使用Python語言和Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架，編寫一個程序來計算給定文本文件中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。文本文件的內容可能包含大量的文字，需要高效地處理和統(tǒng)計單詞頻率。4、（本題5分）利用Kafka，構建一個分布式的輿情監(jiān)測系統(tǒng)，實時收集和分析社交媒體上的公眾輿論，及時發(fā)現(xiàn)熱點話題和敏感信息。5、（本題5分）基于Storm，實現(xiàn)一個實時的物流配送數(shù)據(jù)處理程序，跟蹤貨物的運輸狀態(tài)，計算每個運輸批次的預計到達時間和實際到達時間的偏差。四、綜合分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）