20大數(shù)據(jù)試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式適合存儲(chǔ)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.文本文件B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.鍵值存儲(chǔ)D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)答案：B2.Hadoop框架中負(fù)責(zé)資源管理的組件是？A.NameNodeB.DataNodeC.YARND.MapReduce答案：C3.Spark中RDD的含義是？A.彈性分布式數(shù)據(jù)集B.可靠分布式數(shù)據(jù)集C.實(shí)時(shí)分布式數(shù)據(jù)集D.高效分布式數(shù)據(jù)集答案：A4.以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)清洗？A.HiveB.PigC.FlumeD.Sqoop答案：B5.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)？A.Volume（大量）B.Variety（多樣）C.Value（價(jià)值）D.Valid（有效）答案：D6.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)分析是屬于？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案：B7.以下哪種語(yǔ)言在大數(shù)據(jù)處理中使用較為廣泛？A.C++B.JavaC.PythonD.Fortran答案：C8.Hive中用于定義表結(jié)構(gòu)的語(yǔ)句是？A.CREATETABLEB.DEFINETABLEC.SETTABLED.MAKETABLE答案：A9.Kafka主要用于解決什么問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)計(jì)算C.消息隊(duì)列D.數(shù)據(jù)可視化答案：C10.以下哪個(gè)算法常用于分類(lèi)任務(wù)？A.K-MeansB.DBSCANC.SVMD.Apriori答案：C多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的有（）A.HBaseB.CassandraC.MongoDBD.Redis答案：ABCD2.以下關(guān)于MapReduce說(shuō)法正確的是（）A.分為Map和Reduce兩個(gè)階段B.適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)C.是Hadoop的核心計(jì)算框架D.不具備容錯(cuò)性答案：ABC3.數(shù)據(jù)清洗的主要工作包括（）A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)加密答案：ABC4.以下哪些是Spark的組件（）A.SparkSQLB.SparkStreamingC.MLlibD.GraphX答案：ABCD5.大數(shù)據(jù)分析的流程一般包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化答案：ABCD6.以下屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的類(lèi)型有（）A.鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)C.列族數(shù)據(jù)庫(kù)D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)答案：ABCD7.以下哪些工具可以用于數(shù)據(jù)采集（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Hive答案：ABC8.機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法有（）A.決策樹(shù)B.線性回歸C.邏輯回歸D.主成分分析答案：ABC9.以下關(guān)于Hadoop說(shuō)法正確的是（）A.是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)B.具有高可靠性和高擴(kuò)展性C.由多個(gè)組件構(gòu)成D.只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理答案：ABC10.數(shù)據(jù)可視化工具常見(jiàn)的有（）A.TableauB.PowerBIC.EchartsD.Matplotlib答案：ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.大數(shù)據(jù)就是指數(shù)據(jù)量非常大的數(shù)據(jù)。（×）2.Hadoop集群中NameNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。（×）3.Spark比MapReduce計(jì)算速度更快。（√）4.數(shù)據(jù)挖掘只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（×）5.Kafka可以實(shí)現(xiàn)高吞吐量的消息傳遞。（√）6.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)。（√）7.Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。（√）8.所有的大數(shù)據(jù)分析都需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（×）9.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（×）10.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。（√）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的4V特征。答案：Volume（大量），數(shù)據(jù)量巨大；Variety（多樣），數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化；Velocity（高速），數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快；Value（價(jià)值），數(shù)據(jù)價(jià)值密度低但潛在價(jià)值大。2.簡(jiǎn)述MapReduce的工作原理。答案：MapReduce分為Map和Reduce階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)分割成多個(gè)數(shù)據(jù)塊，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行處理并輸出中間鍵值對(duì)；Reduce階段對(duì)Map輸出的中間鍵值對(duì)按鍵進(jìn)行歸約處理，最終輸出結(jié)果。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的重要性。答案：數(shù)據(jù)清洗可去除重復(fù)、錯(cuò)誤、不完整數(shù)據(jù)，處理缺失值等。能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，提升模型性能，使后續(xù)分析和挖掘更有效。4.簡(jiǎn)述Hive的作用。答案：Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具?？蓪⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，使用類(lèi)似SQL的HiveQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、分析等操作，方便處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。討論題（每題5分，共4題）1.討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用：輔助疾病診斷、預(yù)測(cè)疾病流行趨勢(shì)、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私與安全問(wèn)題，數(shù)據(jù)整合難度大，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，專(zhuān)業(yè)人才短缺。2.探討Spark相較于MapReduce的優(yōu)勢(shì)。答案：Spark基于內(nèi)存計(jì)算，速度快；編程模型更靈活，支持多種語(yǔ)言；有豐富的API和組件，如SparkSQL等；可交互式處理數(shù)據(jù)，而MapReduce批處理延遲高。3.談?wù)勅绾伪Ｕ洗髷?shù)據(jù)的安全性。答案：采用加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)；訪問(wèn)控制，嚴(yán)格用戶權(quán)限管理；數(shù)據(jù)匿名化處理；建立安全審計(jì)