2025年P(guān)ython云計算與大數(shù)據(jù)云計算創(chuàng)新應(yīng)用考試試卷：押題預(yù)測考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪個Python庫最常用于數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù)？A.FlaskB.DjangoC.PandasD.Matplotlib2.在云計算的IaaS模型中，用戶負責管理的是？A.操作系統(tǒng)及應(yīng)用軟件B.基礎(chǔ)設(shè)施硬件（如服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)）C.中間件及數(shù)據(jù)庫D.云平臺管理控制臺3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于分布式存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)的組件是？A.MapReduceB.HiveC.HDFSD.YARN4.Spark的核心抽象RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）的主要特性是？A.可直接持久化到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.不可并行操作C.輕量級、容錯、可恢復(fù)的分布式數(shù)據(jù)集D.僅適用于批處理任務(wù)5.以下哪個技術(shù)/服務(wù)屬于Serverless架構(gòu)的范疇？A.虛擬機實例（VM）B.容器服務(wù)（如Kubernetes）C.函數(shù)計算（如AWSLambda）D.數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）6.在使用Pandas進行數(shù)據(jù)清洗時，處理缺失值常用的方法不包括？A.刪除含有缺失值的行（dropna）B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充（fillna）C.將缺失值標記為特殊字符串（如'Unknown'）D.對缺失值進行回歸預(yù)測填充7.以下哪個云服務(wù)平臺由亞馬遜公司提供？A.AzureB.GCPC.AWSD.OracleCloud8.下列關(guān)于云數(shù)據(jù)庫的描述，錯誤的是？A.可以提供彈性伸縮的能力B.通常比自建數(shù)據(jù)庫成本更低C.數(shù)據(jù)安全性由用戶完全負責D.常見的云數(shù)據(jù)庫服務(wù)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如RDS）和列式數(shù)據(jù)庫（如BigQuery）9.Kubernetes（K8s）主要用于？A.分布式文件存儲B.容器編排與管理C.流式數(shù)據(jù)處理D.機器學習模型訓練10.在設(shè)計一個需要處理高并發(fā)實時數(shù)據(jù)的系統(tǒng)時，通常優(yōu)先考慮使用哪種架構(gòu)？A.批處理架構(gòu)B.微服務(wù)架構(gòu)C.數(shù)據(jù)湖架構(gòu)D.流處理架構(gòu)二、填空題1.Python中的______模塊提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法實現(xiàn)，是進行數(shù)據(jù)處理和科學計算的基礎(chǔ)。2.云計算的服務(wù)模型主要包括IaaS、______和SaaS。3.Spark的核心組件SparkCore提供了分布式計算的基礎(chǔ)，而______則提供了支持SQL查詢和DataFrame操作的高級接口。4.______是一種分布式流處理框架，能夠處理大規(guī)模實時數(shù)據(jù)流。5.在使用云服務(wù)時，______是指按實際使用的資源量付費，超出部分不額外收費。6.Python可以通過______庫與AWS、Azure等云平臺的API進行交互，實現(xiàn)資源的自動化管理。7.______是將結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在可擴展的存儲系統(tǒng)中，供后續(xù)分析使用的技術(shù)架構(gòu)。8.Docker是一種應(yīng)用，允許將應(yīng)用程序及其所有依賴項打包到一個標準化的單元中，這個單元稱為______。9.機器學習模型在云平臺上的部署可以通過______等服務(wù)實現(xiàn)，這些服務(wù)提供了模型訓練、部署、管理和監(jiān)控的一體化解決方案。10.Pandas的______是一個二維的、大小可變的、基于標簽的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是數(shù)據(jù)分析和操作的核心對象。三、簡答題1.簡述Pandas的DataFrame結(jié)構(gòu)及其在數(shù)據(jù)處理中的主要優(yōu)勢。2.請比較HadoopMapReduce和Spark在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的主要區(qū)別。3.解釋什么是云原生應(yīng)用，并列舉至少三個云原生應(yīng)用的關(guān)鍵特征。4.描述一下使用Python和云存儲服務(wù)（如AWSS3）實現(xiàn)一個簡單的數(shù)據(jù)備份策略的基本步驟。5.什么是Serverless計算？請簡述其在處理事件驅(qū)動型或后臺任務(wù)時的優(yōu)勢。四、編程題請使用Python的Pandas庫完成以下任務(wù)：假設(shè)你有一個名為`data.csv`的CSV文件，其中包含以下列：`'Date'`,`'Temperature'`,`'Humidity'`,`'City'`。請編寫代碼片段完成以下操作：a.讀取該CSV文件到PandasDataFrame對象。b.篩選出所有`'City'`為`'NewYork'`的記錄。c.計算篩選出的記錄中`'Temperature'`的平均值和最高值。d.將篩選出的記錄按照`'Date'`列進行降序排序，并將結(jié)果保存到一個新的CSV文件`'new_york_weather.csv'`中。五、論述/設(shè)計題假設(shè)你需要為一個電子商務(wù)平臺設(shè)計一個基于云平臺的實時用戶行為分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)需要能夠?qū)崟r收集用戶在網(wǎng)站上的點擊流數(shù)據(jù)，進行初步處理（如去除無效請求、統(tǒng)計熱門商品點擊），并將結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫供后續(xù)分析和報表生成。請簡述你的設(shè)計方案，需要說明：1.你將選擇哪些主流云平臺的服務(wù)來構(gòu)建這個系統(tǒng)（至少提及計算、存儲、流處理相關(guān)的服務(wù)）？2.數(shù)據(jù)流如何從用戶端流向云平臺，并在云平臺上進行初步處理？3.你如何保證系統(tǒng)的可擴展性和高可用性？4.你認為這個設(shè)計方案的潛在挑戰(zhàn)是什么？試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.C5.C6.D7.C8.C9.B10.D二、填空題1.標準庫2.PaaS3.SparkSQL4.Flink5.按量付費6.Boto3(或其他類似庫如boto,azureSDK等，根據(jù)預(yù)測側(cè)重選擇)7.數(shù)據(jù)湖8.容器9.SageMaker(或其他類似服務(wù)如AzureML,GCPAIPlatform)10.DataFrame三、簡答題1.Pandas的DataFrame結(jié)構(gòu)及其在數(shù)據(jù)處理中的主要優(yōu)勢：DataFrame是Pandas的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，像二維表格（類似Excel或SQL表），具有行和列，每列可以是不同的數(shù)據(jù)類型。其優(yōu)勢在于：-易用性：提供了豐富的API用于數(shù)據(jù)選擇、過濾、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等操作。-性能：內(nèi)部優(yōu)化，利用NumPy等庫進行高效計算。-便捷性：支持合并、連接、重塑等多種數(shù)據(jù)操作，簡化復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程。-集成性：與Python其他庫（如Matplotlib用于可視化，Scikit-learn用于機器學習）良好集成。2.HadoopMapReduce和Spark在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的主要區(qū)別：-計算模型：MapReduce是批處理模型，分為Map和Reduce兩個主要階段；Spark支持批處理（RDD）、流處理（SparkStreaming）、交互式查詢（SparkSQL）和機器學習（MLlib）。-內(nèi)存計算：Spark核心組件運行在內(nèi)存中，顯著提高了處理速度，特別適合迭代算法和快速查詢；MapReduce通常將數(shù)據(jù)寫入磁盤。-容錯性：MapReduce通過重新計算失敗的任務(wù)實現(xiàn)容錯；Spark通過RDD的彈性特性（RDD可以重新計算丟失partitions的數(shù)據(jù)）實現(xiàn)更高效的容錯。-易用性：Spark提供了更高級的API（如DataFrame/Dataset），更易于編程和使用。-生態(tài)系統(tǒng)：Spark是更統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理平臺，集成了多種計算模式。3.什么是云原生應(yīng)用，并列舉至少三個云原生應(yīng)用的關(guān)鍵特征：云原生應(yīng)用是指專為在云環(huán)境中運行而設(shè)計和構(gòu)建的應(yīng)用程序。它們充分利用云計算模型的特性，實現(xiàn)彈性、可觀察性、快速部署和高效利用資源。關(guān)鍵特征包括：-容器化：應(yīng)用及其依賴被打包成容器（如Docker），實現(xiàn)環(huán)境一致性和可移植性。-微服務(wù)架構(gòu)：應(yīng)用被拆分為小型、獨立、可獨立部署和擴展的服務(wù)。-動態(tài)編排：使用自動化工具（如Kubernetes）管理和調(diào)度容器，實現(xiàn)資源的動態(tài)分配和負載均衡。-聲明式API：通過聲明資源期望狀態(tài)，由系統(tǒng)自動維護其實際狀態(tài)。-持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）：實現(xiàn)快速、可靠的軟件交付流程。4.使用Python和云存儲服務(wù)（如AWSS3）實現(xiàn)一個簡單的數(shù)據(jù)備份策略的基本步驟：a.設(shè)置權(quán)限：配置AWS訪問密鑰（AccessKeyID和SecretAccessKey），確保Python腳本有權(quán)限訪問S3桶。b.安裝庫：使用`pipinstallboto3`安裝AWSSDKforPython。c.編寫腳本：使用boto3庫連接到S3，列出本地需要備份的文件或目錄。d.上傳文件：對每個選定的文件，使用boto3的`upload_file`或`upload_fileobj`方法將其上傳到指定的S3bucket和路徑。e.（可選）刪除本地文件：如果需要，備份后刪除本地源文件。f.（可選）錯誤處理：添加異常處理機制，確保上傳失敗時能記錄日志或重試。5.什么是Serverless計算？請簡述其在處理事件驅(qū)動型或后臺任務(wù)時的優(yōu)勢：Serverless計算是一種云計算執(zhí)行模型，開發(fā)者無需管理服務(wù)器或底層基礎(chǔ)設(shè)施，只需提交代碼（通常是函數(shù)），云平臺會自動處理資源的分配、擴展和管理。云平臺按函數(shù)的執(zhí)行時間和資源使用量收費。優(yōu)勢在于：-彈性伸縮：能根據(jù)請求量自動、近乎實時地擴展或縮減資源，無需預(yù)配置。-成本效益：只為實際使用的計算時間付費，閑置資源不收費，對于波動性大的工作負載可能更經(jīng)濟。-簡化運維：開發(fā)者無需關(guān)心服務(wù)器維護、補丁更新、容量規(guī)劃等基礎(chǔ)設(shè)施管理任務(wù)。-快速開發(fā)和部署：簡化了部署流程，可以快速迭代和發(fā)布新功能。四、編程題```pythonimportpandasaspd#a.讀取CSV文件到DataFrametry:df=pd.read_csv('data.csv')exceptExceptionase:print(f"ErrorreadingCSV:{e}")#如果讀取失敗，后續(xù)步驟無法執(zhí)行，這里可以結(jié)束或處理異常df=None#b.篩選出'City'為'NewYork'的記錄ifdfisnotNone:new_york_df=df[df['City']=='NewYork']#c.計算篩選出的記錄中'Temperature'的平均值和最高值ifnew_york_dfisnotNoneand'Temperature'innew_york_df.columns:avg_temp=new_york_df['Temperature'].mean()max_temp=new_york_df['Temperature'].max()print(f"AverageTemperature:{avg_temp},MaxTemperature:{max_temp}")else:print("NoNewYorkdataor'Temperature'column")#d.按照'Date'列降序排序，并保存到新的CSV文件ifnew_york_dfisnotNoneand'Date'innew_york_df.columns:try:new_york_df_sorted=new_york_df.sort_values(by='Date',ascending=False)new_york_df_sorted.to_csv('new_york_weather.csv',index=False)print("File'new_york_weather.csv'savedsuccessfully.")exceptExceptionase:print(f"ErrorsavingCSV:{e}")```五、論述/設(shè)計題一個基于云平臺的實時用戶行為分析系統(tǒng)設(shè)計方案：1.選擇的云服務(wù)：*計算/處理：使用Serverless函數(shù)計算（如AWSLambda或AzureFunctions）處理用戶點擊流事件，或者使用容器服務(wù)（如AWSECS/AWSEKS或AzureAKS）部署流處理應(yīng)用（如基于ApacheFlink或KafkaStreams）。*流處理：如果需要低延遲處理，可以使用流處理服務(wù)（如AWSKinesisStreams/Analytics或AzureEventHubs/StreamAnalytics）。*存儲：使用可擴展的對象存儲（如AWSS3或AzureBlobStorage）作為原始數(shù)據(jù)或處理后數(shù)據(jù)的緩沖/歸檔。使用高速鍵值存儲（如AWSDynamoDB或AzureCosmosDB）存儲實時統(tǒng)計結(jié)果或用戶會話信息。使用分布式數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫（如AWSRedshift/AmazonAthena或AzureSynapseAnalytics）進行復(fù)雜的批處理分析和報表生成。*數(shù)據(jù)庫：根據(jù)需求選擇，實時快速查詢用鍵值/緩存，匯總分析用數(shù)據(jù)倉庫。2.數(shù)據(jù)流與處理：*用戶在網(wǎng)站點擊時，前端通過API將事件數(shù)據(jù)（如點擊URL、時間戳、用戶ID等）發(fā)送到云平臺。*數(shù)據(jù)被推送到流處理服務(wù)（如Kinesis/EventHubs）。*Serverless函數(shù)（Lambda/Functions）或部署在容器中的流處理應(yīng)用訂閱流數(shù)據(jù)。*處理邏輯包括：驗證數(shù)據(jù)有效性、清洗（如去除無效請求）、提取關(guān)鍵信息（如商品ID）、進行實時統(tǒng)計（如按商品ID統(tǒng)計點擊次數(shù)）。*實時統(tǒng)計結(jié)果寫入高速鍵值存儲（如DynamoDB）供前端快速展示熱門商品。*原始數(shù)據(jù)或輕度處理后的數(shù)據(jù)可能被寫入對象存儲（S3/BlobStorage）。*定期（或按需）從對象存儲或流中