大數(shù)據(jù)研發(fā)試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種數(shù)據(jù)存儲適合大數(shù)據(jù)量的分布式存儲？（）A.哈希表B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.HBaseD.鏈表2.MapReduce計算框架中，數(shù)據(jù)處理的核心函數(shù)是（）A.map和reduceB.read和writeC.start和stopD.init和end3.Spark中用于創(chuàng)建彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的方法是（）A.createRDDB.parallelizeC.makeRDDD.generateRDD4.以下哪個工具常用于數(shù)據(jù)清洗？（）A.KafkaB.FlumeC.HiveD.Pig5.大數(shù)據(jù)分析中，用于數(shù)據(jù)可視化的工具是（）A.CassandraB.TableauC.ZookeeperD.MongoDB6.以下哪個不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的類型？（）A.鍵值對數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.文檔數(shù)據(jù)庫D.圖形數(shù)據(jù)庫7.數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means算法屬于（）A.分類算法B.聚類算法C.回歸算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法8.Hadoop核心組件不包括（）A.NameNodeB.DataNodeC.ResourceManagerD.MySQL9.以下哪種語言常用于大數(shù)據(jù)開發(fā)？（）A.C++B.JavaC.FortranD.Pascal10.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多樣（Variety）D.價值（Value）二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的有（）A.HBaseB.CassandraC.MySQLD.Redis2.Spark支持的計算模式有（）A.批處理B.流處理C.內(nèi)存計算D.分布式計算3.常用的數(shù)據(jù)采集工具包括（）A.KafkaB.FlumeC.SqoopD.Hive4.以下屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)點的是（）A.高可擴展性B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.事務(wù)支持強D.適合海量數(shù)據(jù)存儲5.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包含的組件有（）A.HiveB.PigC.OozieD.Mahout7.大數(shù)據(jù)分析流程通常包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化8.以下哪些是數(shù)據(jù)可視化的常用圖表類型（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖9.分布式文件系統(tǒng)的特點有（）A.高可靠性B.高可擴展性C.容錯性強D.集中式管理10.機器學(xué)習算法中監(jiān)督學(xué)習算法包括（）A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-Means三、判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop只能運行在Linux系統(tǒng)上。（）2.Spark比MapReduce計算效率更高。（）3.NoSQL數(shù)據(jù)庫完全取代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（）4.數(shù)據(jù)清洗是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。（）5.Kafka主要用于數(shù)據(jù)存儲。（）6.數(shù)據(jù)挖掘中聚類是有監(jiān)督學(xué)習。（）7.Hive可以直接處理Hadoop分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。（）8.分布式計算一定比單機計算快。（）9.大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)量越大結(jié)果一定越準確。（）10.機器學(xué)習和深度學(xué)習是完全相同的概念。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大數(shù)據(jù)的4V特征。答案：4V特征指大量（Volume），數(shù)據(jù)量巨大；高速（Velocity），數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快；多樣（Variety），數(shù)據(jù)類型多樣，如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化；價值（Value），數(shù)據(jù)蘊含巨大價值但密度低。2.簡述MapReduce計算框架的工作原理。答案：MapReduce分Map和Reduce階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)分割成鍵值對，對其進行處理生成中間鍵值對。Reduce階段將Map輸出的中間鍵值對按鍵分組，然后對每組數(shù)據(jù)進行聚合處理，最終輸出結(jié)果。3.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答案：主要步驟有數(shù)據(jù)缺失值處理，可填充或刪除；數(shù)據(jù)噪聲處理，如平滑噪聲；數(shù)據(jù)不一致性處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和編碼；數(shù)據(jù)重復(fù)值處理，去除重復(fù)記錄。4.簡述HBase的特點。答案：HBase具有高可靠性，分布式存儲保證數(shù)據(jù)可靠；高擴展性，可按需擴展節(jié)點；高性能，讀寫速度快；適合存儲海量稀疏數(shù)據(jù)，能有效利用存儲空間。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略。答案：挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)泄露風險高、訪問控制復(fù)雜等。策略包括加密敏感數(shù)據(jù)，實施多因素身份驗證，建立嚴格訪問控制策略，定期審計數(shù)據(jù)操作，提高人員安全意識。2.討論Spark相較于MapReduce的優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面。答案：Spark優(yōu)勢在于基于內(nèi)存計算，速度快；編程模型豐富，支持多種語言；有DAG執(zhí)行引擎，優(yōu)化計算流程；能無縫集成多種大數(shù)據(jù)組件，便于構(gòu)建復(fù)雜應(yīng)用。3.討論如何選擇合適的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。答案：需考慮數(shù)據(jù)特點，如結(jié)構(gòu)化程度、讀寫模式等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或Hive；海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)適合HBase等；對讀寫性能要求高、數(shù)據(jù)量不大可選Redis。