2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)技術(shù)前沿與趨勢(shì)試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。請(qǐng)根據(jù)題意選擇最符合的答案，并將選項(xiàng)字母填入答題卡相應(yīng)位置。）1.大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式發(fā)生了顯著變化，以下哪一項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的主要特點(diǎn)？（）A.海量性B.多樣性C.實(shí)時(shí)性D.稀疏性2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于什么功能？（）A.數(shù)據(jù)處理B.分布式存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)挖掘3.在大數(shù)據(jù)處理中，MapReduce模型的核心思想是什么？（）A.數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)B.數(shù)據(jù)的并行處理C.數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析D.數(shù)據(jù)的集中管理4.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)最適合處理大數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.數(shù)據(jù)湖5.大數(shù)據(jù)時(shí)代的“3V”特征不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）6.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)分析的主要工具？（）A.PigB.HiveC.SparkD.TensorFlow7.在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是什么？（）A.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.提高數(shù)據(jù)處理速度D.提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果準(zhǔn)確性8.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法不屬于分類(lèi)算法？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.聚類(lèi)算法D.邏輯回歸9.在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)集成的主要目的是什么？（）A.將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到不同系統(tǒng)中B.將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并C.提高數(shù)據(jù)傳輸速度D.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量10.以下哪種技術(shù)不屬于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)？（）A.StormB.SparkStreamingC.FlinkD.HadoopMapReduce11.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化主要解決什么問(wèn)題？（）A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題B.數(shù)據(jù)處理問(wèn)題C.數(shù)據(jù)展示問(wèn)題D.數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題12.以下哪種工具不屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具？（）A.SnowflakeB.RedshiftC.MongoDBD.BigQuery13.在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)同步的主要目的是什么？（）A.保證數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中的一致性B.提高數(shù)據(jù)傳輸速度C.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量D.提高數(shù)據(jù)處理效率14.以下哪種算法不屬于聚類(lèi)算法？（）A.K-meansB.DBSCANC.決策樹(shù)D.層次聚類(lèi)15.在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是什么？（）A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率C.提高數(shù)據(jù)處理速度D.提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果準(zhǔn)確性16.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)安全技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)挖掘17.在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)歸檔的主要目的是什么？（）A.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率B.提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度C.將不常用的數(shù)據(jù)長(zhǎng)期存儲(chǔ)D.提高數(shù)據(jù)處理速度18.以下哪種工具不屬于大數(shù)據(jù)處理框架？（）A.ApacheHadoopB.ApacheSparkC.ApacheFlinkD.MicrosoftExcel19.在大數(shù)據(jù)分析中，自然語(yǔ)言處理（NLP）主要解決什么問(wèn)題？（）A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題B.數(shù)據(jù)處理問(wèn)題C.文本數(shù)據(jù)理解與分析問(wèn)題D.數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題20.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)？（）A.TableauB.PowerBIC.D3.jsD.TensorFlow二、判斷題（本部分共10題，每題2分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題意判斷正誤，并將選項(xiàng)字母填入答題卡相應(yīng)位置。）1.大數(shù)據(jù)的主要特征包括海量性、多樣性和實(shí)時(shí)性。（）2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的YARN主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。（）3.MapReduce模型的核心思想是數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)。（）4.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)更適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）5.大數(shù)據(jù)時(shí)代的“3V”特征包括Volume、Velocity和Variety。（）6.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。（）7.決策樹(shù)算法屬于分類(lèi)算法。（）8.數(shù)據(jù)集成的主要目的是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到不同系統(tǒng)中。（）9.Storm是一種實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。（）10.數(shù)據(jù)可視化主要解決數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。（）三、簡(jiǎn)答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題意簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，答案應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，突出重點(diǎn)。）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的主要特點(diǎn)及其對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響。2.解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和YARN各自的主要功能及其相互關(guān)系。3.描述MapReduce模型的核心思想及其在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場(chǎng)景。4.比較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)。5.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其重要性。四、論述題（本部分共3題，每題6分，共18分。請(qǐng)根據(jù)題意深入回答問(wèn)題，答案應(yīng)條理清晰，邏輯嚴(yán)密，展現(xiàn)對(duì)知識(shí)的綜合運(yùn)用能力。）1.闡述大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的變化及其對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響，并結(jié)合實(shí)際案例說(shuō)明。2.論述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和YARN在大數(shù)據(jù)處理中的作用及其相互關(guān)系，并分析其在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)。3.結(jié)合實(shí)際案例，論述MapReduce模型在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場(chǎng)景及其優(yōu)缺點(diǎn)，并探討其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。五、綜合應(yīng)用題（本部分共2題，每題10分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題意綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，回答問(wèn)題，答案應(yīng)全面、系統(tǒng)，展現(xiàn)對(duì)知識(shí)的綜合運(yùn)用能力。）1.假設(shè)你是一名大數(shù)據(jù)分析師，某公司需要對(duì)其銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以了解銷(xiāo)售趨勢(shì)和客戶(hù)行為。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析等步驟，并說(shuō)明每個(gè)步驟中可能使用到的技術(shù)和工具。2.假設(shè)你是一名大數(shù)據(jù)工程師，某公司需要構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，以處理大量的日志數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和展示等步驟，并說(shuō)明每個(gè)步驟中可能使用到的技術(shù)和工具，以及如何保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.D解析：大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的主要特點(diǎn)是海量性、多樣性、實(shí)時(shí)性和價(jià)值密度低，稀疏性不是其主要特點(diǎn)。2.B解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件，主要用于分布式存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。3.B解析：MapReduce模型的核心思想是將大規(guī)模數(shù)據(jù)集分區(qū)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以提高數(shù)據(jù)處理效率。4.B解析：NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Cassandra等）更適合處理大數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼈兙哂懈呖蓴U(kuò)展性和靈活性，能夠存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。5.D解析：大數(shù)據(jù)時(shí)代的“3V”特征包括Volume（海量性）、Velocity（高速性）和Variety（多樣性），真實(shí)性（Veracity）雖然重要，但不是“3V”之一。6.D解析：TensorFlow是一個(gè)主要用于深度學(xué)習(xí)的框架，不屬于大數(shù)據(jù)分析的主要工具，而Pig、Hive和Spark都是大數(shù)據(jù)分析中常用的工具。7.B解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過(guò)處理缺失值、異常值和重復(fù)值等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。8.C解析：聚類(lèi)算法（如K-means、DBSCAN等）不屬于分類(lèi)算法，分類(lèi)算法（如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、邏輯回歸等）主要用于將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別。9.B解析：數(shù)據(jù)集成的主要目的是將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并，形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，以便進(jìn)行綜合分析。10.D解析：HadoopMapReduce是一種批處理框架，不適合實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理，而Storm、SparkStreaming和Flink都是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。11.C解析：數(shù)據(jù)可視化主要解決數(shù)據(jù)展示問(wèn)題，通過(guò)圖表、圖形等方式將數(shù)據(jù)直觀地展示出來(lái)，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。12.C解析：MongoDB是一個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，不屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，而Snowflake、Redshift和BigQuery都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。13.A解析：數(shù)據(jù)同步的主要目的是保證數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中的一致性，確保數(shù)據(jù)在各個(gè)系統(tǒng)中保持同步更新。14.C解析：決策樹(shù)不屬于聚類(lèi)算法，聚類(lèi)算法（如K-means、DBSCAN等）主要用于將數(shù)據(jù)分為不同的簇，而決策樹(shù)主要用于分類(lèi)和回歸任務(wù)。15.A解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如購(gòu)物籃分析中的“啤酒與尿布”關(guān)聯(lián)規(guī)則。16.D解析：數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)廣義的概念，數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏和數(shù)據(jù)備份都屬于大數(shù)據(jù)安全技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘本身不屬于安全技術(shù)。17.C解析：數(shù)據(jù)歸檔的主要目的是將不常用的數(shù)據(jù)長(zhǎng)期存儲(chǔ)，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和降低存儲(chǔ)成本。18.D解析：MicrosoftExcel是一個(gè)電子表格軟件，不屬于大數(shù)據(jù)處理框架，而ApacheHadoop、ApacheSpark和ApacheFlink都是大數(shù)據(jù)處理框架。19.C解析：自然語(yǔ)言處理（NLP）主要解決文本數(shù)據(jù)理解與分析問(wèn)題，例如情感分析、機(jī)器翻譯等。20.D解析：TensorFlow是一個(gè)主要用于深度學(xué)習(xí)的框架，不屬于大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，而Tableau、PowerBI和D3.js都是大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。二、判斷題答案及解析1.正確解析：大數(shù)據(jù)的主要特征包括海量性、多樣性和實(shí)時(shí)性，這三個(gè)特征是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的主要標(biāo)志。2.錯(cuò)誤解析：HDFS主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理框架，負(fù)責(zé)管理集群資源并調(diào)度應(yīng)用程序。3.正確解析：MapReduce模型的核心思想是數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理，通過(guò)將數(shù)據(jù)分區(qū)并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以提高數(shù)據(jù)處理效率。4.錯(cuò)誤解析：NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)更適合處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)更適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。5.正確解析：大數(shù)據(jù)時(shí)代的“3V”特征包括Volume（海量性）、Velocity（高速性）和Variety（多樣性），這三個(gè)特征是大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)。6.錯(cuò)誤解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，而不是提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。7.正確解析：決策樹(shù)算法屬于分類(lèi)算法，主要用于將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別。8.錯(cuò)誤解析：數(shù)據(jù)集成的主要目的是將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并，形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，而不是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到不同系統(tǒng)中。9.正確解析：Storm是一種實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，適用于處理高速數(shù)據(jù)流。10.錯(cuò)誤解析：數(shù)據(jù)可視化主要解決數(shù)據(jù)展示問(wèn)題，而不是數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的主要特點(diǎn)包括海量性、多樣性、實(shí)時(shí)性和價(jià)值密度低。海量性意味著數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，多樣性意味著數(shù)據(jù)類(lèi)型豐富，實(shí)時(shí)性意味著數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，價(jià)值密度低意味著數(shù)據(jù)中包含有價(jià)值的信息，但需要通過(guò)分析才能提取。這些特點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響是：需要更強(qiáng)大的存儲(chǔ)和處理能力，需要更靈活的數(shù)據(jù)處理工具，需要更高效的數(shù)據(jù)分析方法，需要更深入的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。2.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件，主要用于分布式存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理框架，負(fù)責(zé)管理集群資源并調(diào)度應(yīng)用程序。HDFS和YARN的相互關(guān)系是：HDFS負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，YARN負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的資源，兩者共同構(gòu)成了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理框架。3.MapReduce模型的核心思想是將大規(guī)模數(shù)據(jù)集分區(qū)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以提高數(shù)據(jù)處理效率。MapReduce模型包括兩個(gè)主要階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，數(shù)據(jù)被分區(qū)并映射為鍵值對(duì)，在Reduce階段，鍵值對(duì)被聚合并處理。MapReduce模型在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場(chǎng)景包括日志分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。4.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、Oracle等）在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理能力強(qiáng)，缺點(diǎn)是擴(kuò)展性差，不適合處理海量數(shù)據(jù)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Cassandra等）在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，優(yōu)點(diǎn)是高可擴(kuò)展性和靈活性，能夠存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)一致性和事務(wù)支持不如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。5.大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載。數(shù)據(jù)清洗的重要性在于：可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一步，沒(méi)有數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)分析結(jié)果可能是錯(cuò)誤的，甚至是無(wú)用的。四、論述題答案及解析1.大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的變化主要包括從集中式存儲(chǔ)到分布式存儲(chǔ)，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這些變化對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響是：需要更強(qiáng)大的存儲(chǔ)和處理能力，需要更靈活的數(shù)據(jù)處理工具，需要更高效的數(shù)據(jù)分析方法，需要更深入的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。例如，淘寶每天產(chǎn)生大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以挖掘用戶(hù)的購(gòu)物偏好和行為模式，為商家提供精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。2.HDFS和YARN在大數(shù)據(jù)處理中的作用及其相互關(guān)系是：HDFS負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，YARN負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的資源。HDFS和YARN共同構(gòu)成了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理框架。HDFS的優(yōu)點(diǎn)是高容錯(cuò)性和高吞吐量，適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集；YARN的優(yōu)點(diǎn)是資源管理能力強(qiáng)，可以調(diào)度多種類(lèi)型的應(yīng)用程序。在實(shí)際應(yīng)用中，HDFS和YARN的優(yōu)缺點(diǎn)是：HDFS的缺點(diǎn)是不適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，YARN的缺點(diǎn)是資源管理復(fù)雜。未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)是：HDFS將向更高效的存儲(chǔ)方式發(fā)展，YARN將向更智能的資源管理方向發(fā)展。3.MapReduce模型在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用場(chǎng)景及其優(yōu)缺點(diǎn)是：MapReduce模型適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，例如日志分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。MapReduce模型的優(yōu)點(diǎn)是并行處理能力強(qiáng)，可以處理海量數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)是編程復(fù)雜，不適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)是：MapReduce模型將向更高效的并行處理方式發(fā)展，例如Spark和Flink等新一代大數(shù)據(jù)處理框架。五、綜合應(yīng)用題答案及解析1.大數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì)包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析等步驟。數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)爬蟲(chóng)、日