中山大學《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Hadoop)實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁
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《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Hadoop)實踐》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25個小題,每小題1分,共25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、假設要對海量的圖像數(shù)據(jù)進行分類和識別,以下哪種深度學習模型通常表現(xiàn)出色?()A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.生成對抗網(wǎng)絡D.長短時記憶網(wǎng)絡2、在大數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面,面臨著諸多挑戰(zhàn)。對于大數(shù)據(jù)安全的措施和原則,以下說法錯誤的是:()A.采用加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸,以防止數(shù)據(jù)泄露B.實施嚴格的訪問控制策略,確保只有授權(quán)人員能夠訪問和處理數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護用戶隱私,但不能完全消除隱私風險D.為了提高數(shù)據(jù)的可用性,應盡量減少安全措施和限制,方便數(shù)據(jù)的共享和使用3、一家互聯(lián)網(wǎng)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(shù)?()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4、在大數(shù)據(jù)處理框架中,Kafka常用于消息隊列。以下關(guān)于Kafka的特點,哪一項是不正確的?()A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴展性和容錯性D.不適合處理實時性要求極高的消息5、在大數(shù)據(jù)分析中,常常需要對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析。假設有兩個數(shù)據(jù)集,分別包含用戶的購買記錄和瀏覽記錄,以下哪種方法可以找出購買行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析6、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(guān)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7、在大數(shù)據(jù)處理中,分布式計算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設一個數(shù)據(jù)集按照用戶ID進行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述,正確的是:()A.分區(qū)數(shù)量越多越好,能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應均勻分布,避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過大C.分區(qū)可以隨意設置,對計算性能沒有影響D.按照用戶ID的首字母進行分區(qū),方便管理8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私保護的法律法規(guī)日益嚴格。如果企業(yè)在處理用戶數(shù)據(jù)時違反了相關(guān)法規(guī),可能會面臨以下哪種后果?()A.罰款B.刑事責任C.聲譽受損D.以上都是9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私保護的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述,不準確的是()A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務B.對數(shù)據(jù)跨境傳輸進行了嚴格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī),建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護制度10、假設要對一個大型社交網(wǎng)絡中的用戶關(guān)系進行分析,以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu),以下哪種算法或技術(shù)最為適用?()A.社交網(wǎng)絡分析算法B.分類算法C.聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法11、大數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析和展示中具有重要作用。關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的目標和挑戰(zhàn),以下描述不正確的是:()A.大數(shù)據(jù)可視化的目標是將復雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)給用戶,幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和趨勢B.挑戰(zhàn)之一是如何在有限的屏幕空間內(nèi)展示海量的數(shù)據(jù),同時保持信息的清晰和可理解性C.另一個挑戰(zhàn)是如何根據(jù)用戶的需求和分析目的,選擇合適的可視化圖表和交互方式D.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果,無需考慮數(shù)據(jù)的準確性和實時性12、在大數(shù)據(jù)存儲中,為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能,常常采用緩存機制。假設一個數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中有一個熱點數(shù)據(jù)區(qū)域,經(jīng)常被訪問。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好?()A.LRU(LeastRecentlyUsed)B.FIFO(FirstInFirstOut)C.LFU(LeastFrequentlyUsed)D.Random(隨機)13、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述,哪一項是錯誤的?()A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復雜的數(shù)學和統(tǒng)計方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應用于實際業(yè)務,無需進一步驗證D.數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建和模型評估等階段14、在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設一個企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的選擇,正確的是:()A.建立一個大型的數(shù)據(jù)倉庫,所有部門共享使用B.為每個部門分別建立數(shù)據(jù)集市,滿足個性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉庫,再根據(jù)部門需求從倉庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境,應采用新的技術(shù)架構(gòu)15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。假設一家公司收集了大量用戶的個人信息用于數(shù)據(jù)分析,但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)不太適合用于保護數(shù)據(jù)隱私?()A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)16、在大數(shù)據(jù)項目實施過程中,項目管理至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項目管理的敘述,錯誤的是()A.需要明確項目目標和需求,制定詳細的項目計劃B.風險管理是大數(shù)據(jù)項目管理的重要環(huán)節(jié),但不是必需的C.項目團隊的溝通和協(xié)作對于項目的成功實施非常關(guān)鍵D.要對項目的進度、質(zhì)量和成本進行有效的監(jiān)控和評估17、在交通領域,大數(shù)據(jù)的應用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領域應用的描述,不正確的是()A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制,緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r監(jiān)測車輛的運行狀態(tài),提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎設施,如道路和停車場的建設D.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用主要集中在城市交通,對長途運輸?shù)淖饔糜邢?8、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要對數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程。假設有一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進行機器學習模型的訓練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提???()A.TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)B.主成分分析(PCA)C.獨立成分分析(ICA)D.因子分析19、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領域有廣泛的應用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應用描述,哪一項是不正確的?()A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應用只適用于大型企業(yè),對中小企業(yè)幫助不大D.能夠預測設備故障,降低維護成本20、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中,副本機制是保證數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。假設一個分布式文件系統(tǒng)中有一個數(shù)據(jù)塊,系統(tǒng)設置了三個副本。當其中一個副本所在的節(jié)點出現(xiàn)故障時,以下哪種處理方式是正確的?()A.立即從其他副本中恢復故障副本B.等待故障節(jié)點修復后再恢復副本C.刪除故障副本,不再進行恢復D.降低副本數(shù)量,以節(jié)省存儲空間21、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)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(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效?()A.增加硬件資源,如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用22、在大數(shù)據(jù)分析中,為了評估模型的泛化能力,以下哪種方法經(jīng)常被使用?()A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上都是23、大數(shù)據(jù)處理框架有很多,如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較,哪一項是不正確的?()A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計算方面具有優(yōu)勢,處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù),而Spark更適合處理實時流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運行24、在大數(shù)據(jù)存儲中,為了支持動態(tài)擴展和靈活的數(shù)據(jù)模型,以下哪種數(shù)據(jù)庫類型通常被選擇?()A.文檔數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫25、在大數(shù)據(jù)存儲中,為了提高數(shù)據(jù)的讀寫性能,通常會采用分布式存儲架構(gòu)。以下關(guān)于分布式存儲的描述,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上B.可以通過增加節(jié)點來擴展存儲容量C.節(jié)點之間的通信開銷對性能影響較小D.數(shù)據(jù)的一致性維護是一個重要問題二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋大數(shù)據(jù)中的實時分析的挑戰(zhàn)和解決方案。2、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在證券投資中的風險評估應用。3、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)概要,在大數(shù)據(jù)中的作用是什么?4、(本題5分)大數(shù)據(jù)對城市規(guī)劃的影響有哪些?三、綜合分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)如何助力城市管理實現(xiàn)智能化,包括智能交通、環(huán)境監(jiān)測等方面。2、(本題5分)研究某在線游戲平臺的游戲版本更新數(shù)據(jù),評估玩家反饋。3、(本題5分)對一家制造業(yè)企業(yè)的員工培訓效果數(shù)據(jù)進行分析,改進培訓方案。4、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)在網(wǎng)球場中的應用,如場地預訂管理、球員技術(shù)分析,以及網(wǎng)球賽事的推廣策略。5、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在木材行業(yè)的應用,如木材材質(zhì)分析、木材市場價格預測,以及森林資源的可持續(xù)管

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