2025年秋江蘇開放大學(xué)NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)060751形成性考核作業(yè)一答案一、選擇題（1~5為單選題，6~10為多選題）1．在分布式系統(tǒng)中，N1和N2節(jié)點上存有相同的數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶A對N1節(jié)點的數(shù)據(jù)進行修改時，正常情況下，N2節(jié)點會同步N1節(jié)點的數(shù)據(jù)，但是當(dāng)出現(xiàn)分區(qū)容錯時，即N1與N2節(jié)點由于某種原因數(shù)據(jù)無法同步，這時，用戶B需要從N2節(jié)點獲取數(shù)據(jù)，如果系統(tǒng)返回原來的舊數(shù)據(jù)給用戶B，這個系統(tǒng)滿足什么樣的CAP條件（）A、選擇分區(qū)容錯性和可用性，放棄一致性B、選擇分區(qū)容錯性和一致性，放棄可用性C、滿足分區(qū)容錯性，可用性和一致性D、選擇一致性和可用性，放棄分區(qū)容錯性2．關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點沒有哪一項（）A、SQL結(jié)構(gòu)化查詢語言操作方便B、二維表結(jié)構(gòu)容易理解C、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活多變D、豐富的完整性約束使得關(guān)系型數(shù)據(jù)庫易于維護3．Base原理不包括哪一項（）A、最終一致性B、基本可用性C、軟狀態(tài)D、分區(qū)容忍性4、HDFS數(shù)據(jù)分塊的作用不包括哪一項（）A、數(shù)據(jù)分塊使得HDFS理論上能夠存儲無限容量的數(shù)據(jù)。B、數(shù)據(jù)分塊可以實現(xiàn)文件大小不受單點存儲容量的限制。C、HDFS的文件被分成塊進行存儲，數(shù)據(jù)塊大小越大越好。D、數(shù)據(jù)分塊的機制適合數(shù)據(jù)備份，每個分塊冗余的備份存儲在多個DataNode上。5．以下與HDFS類似的框架是（）A、NTFSB、FAT32C、GFSD、EXT36．以下哪些是NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點（）A、NoSQL數(shù)據(jù)滿足最終一致性B、靈活的數(shù)據(jù)模式C、NoSQL集群的可擴展性強，可動態(tài)添加和刪除節(jié)點D、數(shù)據(jù)以多副本的方式存放在不同節(jié)點上7．NoSQL數(shù)據(jù)庫種類比較繁多，以下哪些是NoSQL數(shù)據(jù)庫（）A、HBaseB、MongoDBC、RedisD、Oracle8．大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的存儲與管理有哪些要求（）A、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)具有很高的擴展性，適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的迅速增長B、滿足完整性的約束條件C、滿足用戶的高并發(fā)讀寫D、要適應(yīng)多變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)9．CAP理論是NoSQL數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，三者不可兼得，以下哪些屬于CAP特性（）A、容災(zāi)性B、分區(qū)容錯性C、一致性D、可用性10．關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點有哪些（）A、SQL結(jié)構(gòu)化查詢語言操作方便B、二維表結(jié)構(gòu)容易理解C、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活多變D、豐富的完整性約束使得關(guān)系型數(shù)據(jù)庫易于維護二、判斷題（）1、交易型系統(tǒng)，比如銀行核心系統(tǒng)對一致性和可用性要求比較高，基本上選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)的管理，由于它放棄了分區(qū)容錯性，因此系統(tǒng)在擴展上存在限制。（正確）答案：正確2、NoSQL是指noSQL，表示用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫替代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（）答案：錯誤3、數(shù)據(jù)庫(Database)是按照一定的數(shù)據(jù)模型來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫。操作系統(tǒng)里的文件夾可看作是一個數(shù)據(jù)庫。（）答案：正確4、數(shù)據(jù)模型（DataModel）是數(shù)據(jù)特征的抽象。數(shù)據(jù)模型所描述的內(nèi)容有三部分，分別為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)約束。（）答案：正確5、在一個分布式系統(tǒng)中可以同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯性（Partitiontolerance）這三項要。（）答案：錯誤三、簡答題1、列舉NoSQL的應(yīng)用場景。答：高并發(fā)讀寫場景：如社交網(wǎng)絡(luò)、電商網(wǎng)站等，這些場景需要處理大量的用戶請求，NoSQL數(shù)據(jù)庫的高并發(fā)讀寫性能能夠滿足需求。大數(shù)據(jù)存儲與分析場景：如日志存儲、數(shù)據(jù)分析等，這些場景需要處理海量的數(shù)據(jù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫的分布式架構(gòu)和可擴展性能夠滿足需求。靈活數(shù)據(jù)模型場景：如內(nèi)容管理系統(tǒng)、用戶配置信息存儲等，這些場景的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能經(jīng)常變化，NoSQL數(shù)據(jù)庫的靈活數(shù)據(jù)模型能夠適應(yīng)這種變化。實時數(shù)據(jù)處理場景：如實時推薦系統(tǒng)、實時監(jiān)控系統(tǒng)等，這些場景需要快速處理和分析數(shù)據(jù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫的實時性能能夠滿足需求。2、簡述大數(shù)據(jù)的特征。答：大容量：大數(shù)據(jù)通常指海量的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理能力。多樣化：大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種類型，數(shù)據(jù)來源廣泛，格式多樣。高速率：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理速度非?？欤枰獙崟r或近實時地處理和分析數(shù)據(jù)。有價值：大數(shù)據(jù)中蘊含著巨大的價值，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析可以發(fā)現(xiàn)新的知識、趨勢和模式，為決策提供支持。3.布隆過濾器的基本思想。答；基本思想：布隆過濾器是一種空間效率高的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于判斷一個元素是否在一個集合中。它通過一個位數(shù)組和多個哈希函數(shù)來實現(xiàn)。當(dāng)元素被加入集合時，布隆過濾器使用多個哈希函數(shù)將元素映射到位數(shù)組的多個位置，并將這些位置的值設(shè)置為1。當(dāng)查詢一個元素是否在集合中時，布隆過濾器再次使用這些哈希函數(shù)計算元素的位置，并檢查這些位置的值是否都為1。如果都為1，則認(rèn)為元素可能在集合中（存在一定誤判率）；如果有一個不為1，則認(rèn)為元素一定不在集合中。優(yōu)點：布隆過濾器具有空間效率高、查詢時間短的優(yōu)點，特別適用于需要快速判斷元素是否存在的場景。缺點：布隆過濾器存在一定的誤判率，即可能將不存在的元素誤判為存在。此外，布隆過濾器不支持刪除操作，一旦元素被加入集合，就無法從布隆過濾器中移除。

2025年秋江蘇開放大學(xué)NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)060751形成性考核作業(yè)二答案一、選擇題（1~5為單選題，6~10為多選題）1．下列屬于HBase數(shù)據(jù)遷移工具的是（）A、ExportB、ImportC、CopyTableD、hbck2．下列屬于HBase文件檢測修復(fù)工具的是（）A、ExportB、ImportC、CopyTableD、hbck3．關(guān)于minor合并與major合并說法錯誤的是（）A、minor合并中，被標(biāo)記刪除的舊文件被移除。B、major合并針對的是給定Region的一個列族的所有HFile。C、major合并時會清理minor合并中被標(biāo)記刪除的HFile。D、minor合并是把多個小的HFile合并成一個大的HFile。4.Master在哪種情況下會執(zhí)行負(fù)載均衡（）A、均衡負(fù)載開關(guān)打開B、Master沒有初始化C、當(dāng)前有Region處于拆分狀態(tài)D、當(dāng)前集群中有RegionServer出現(xiàn)故障5．Region的負(fù)載均衡是由哪部分來完成（）A、MasterB、ZooKeeperC、RegionServerD、HBase6．關(guān)于Region的說法正確的是（）A、HBase表的所有行都是按照RowKey的字典序排列的，表在行的方向上分割為多個分區(qū)（Region）B、最開始一張表只有一個Region，隨著數(shù)據(jù)的插入，分裂成兩個。C、region均勻的分布在集群中不同的節(jié)點上。D、HBase中對Region提供多副本的管理機制。7．下面關(guān)于Meta表的說法正確的是（）A、Meta表保存region的元數(shù)據(jù)信息B、Meta表不能進行分區(qū)C、Meta表中的每一行記錄了一個Region的信息，包括region的行鍵范圍，所在節(jié)點地址等。D、Meta表的位置需要從zookeeper獲得8．HBase中關(guān)于數(shù)據(jù)存儲以下說法正確的是（）A、Region服務(wù)器由一個Hlog和多個region構(gòu)成B、存儲空間HLog記錄region服務(wù)器上所有region的操作日志C、Region對象由多個Store組成，每個Store對應(yīng)當(dāng)前分區(qū)中的一個列族D、一個Region對應(yīng)一個memstore，當(dāng)數(shù)據(jù)達到一定條件時會寫入StoreFile文件中9．region拆分過程中會完成哪些操作（）A、將需要拆分的Region下線，阻止所有對該Region的客戶端請求B、將一個Region拆分成兩個子Region，分別包含該region前后兩部分的數(shù)據(jù)C、完成子Region創(chuàng)建后，向Meta表發(fā)送新產(chǎn)生的Region的元數(shù)據(jù)信息；D、子region中的數(shù)據(jù)也是按key的字典序排列10．移除RegionServer節(jié)點的兩種方式是（）A、hbase-damo.shstop停止節(jié)點服務(wù)B、gracefu_stop.sh腳本停止節(jié)點服務(wù)C、stop-hbase.sh停止節(jié)點服務(wù)D、hbase_cleanup.sh停止節(jié)點服務(wù)二、判斷題（）1.對于一個store只能對應(yīng)多個storefile文件。（）答案：錯誤2.客戶端在插入、刪除、查詢數(shù)據(jù)時需要知道哪個Region服務(wù)器上存儲所需的數(shù)據(jù)，這個查找Region的過程稱為Region定位。（）答案：正確3.當(dāng)Regionserver中的region數(shù)量達到最大閾值時，Regionserver就會發(fā)起region合并。（）答案：錯誤4.在Region拆分過程中，完成Region創(chuàng)建后，向.META.表發(fā)送新產(chǎn)生的region的元數(shù)據(jù)信息（）答案：正確5.HFile的合并有兩種類型，分別是Minor合并和Major合并。（）答案：正確三、簡答題1.過濾查詢中有哪些比較器？答：BinaryComparator：對二進制數(shù)據(jù)進行精確匹配比較，按照字節(jié)順序進行比較。BinaryPrefixComparator：對二進制數(shù)據(jù)的前綴進行匹配比較，用于比較鍵的前綴是否相同。RegexStringComparator：使用正則表達式對字符串進行比較，可以根據(jù)正則表達式的規(guī)則來匹配鍵。SubstringComparator：判斷鍵中是否包含指定的子字符串，用于簡單的子字符串匹配。NullComparator：用于比較是否為空值，判斷鍵是否為null。2.過濾查詢中有哪些過濾器，每個列舉一個？答：RowFilter：基于行鍵進行過濾。例如，newRowFilter(CompareOperator.EQUAL,newBinaryComparator("row1".getBytes()))，表示只返回行鍵為"row1"的行。FamilyFilter：基于列族進行過濾。例如，newFamilyFilter(CompareOperator.EQUAL,newBinaryComparator("cf1".getBytes()))，表示只返回列族為"cf1"的列族數(shù)據(jù)。ColumnPrefixFilter：基于列名前綴進行過濾。例如，newColumnPrefixFilter("col".getBytes())，表示只返回列名以"col"開頭的列數(shù)據(jù)。SingleColumnValueFilter：基于單個列的值進行過濾。例如，newSingleColumnValueFilter("cf1".getBytes(),"col1".getBytes(),CompareOperator.EQUAL,newBinaryComparator("value1".getBytes()))，表示只返回列族為"cf1"、列名為"col1"且值為"value1"的列數(shù)據(jù)。PageFilter：用于分頁查詢，限制返回的行數(shù)。例如，newPageFilter(10)，表示只返回10行數(shù)據(jù)。3.在使用NoSQL數(shù)據(jù)庫中，HBase暴露出什么問題？答：內(nèi)存消耗大：HBase的memstore用于緩存寫入的數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)寫入量較大時，memstore會占用大量的內(nèi)存，可能導(dǎo)致內(nèi)存不足的問題，影響系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。Region分裂和合并開銷大：Region的分裂和合并操作需要消耗大量的系統(tǒng)資源，包括CPU、I/O等。頻繁的Region分裂和合并可能會導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降，尤其是在集群規(guī)模較大、數(shù)據(jù)量較多的情況下。數(shù)據(jù)一致性維護復(fù)雜：在分布式環(huán)境下，HBase需要保證數(shù)據(jù)的一致性。雖然HBase提供了一定的機制來保證數(shù)據(jù)的一致性，但在一些復(fù)雜的場景下，如網(wǎng)絡(luò)分區(qū)、節(jié)點故障等，數(shù)據(jù)一致性的維護仍然比較復(fù)雜，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。性能調(diào)優(yōu)困難：HBase的性能受到多種因素的影響，如RegionServer的配置、HFile的存儲方式、緩存策略等。要使HBase達到最佳的性能，需要進行大量的性能調(diào)優(yōu)工作，這對于一些沒有經(jīng)驗的用戶來說比較困難。不支持復(fù)雜的事務(wù)操作：與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，HBase不支持復(fù)雜的事務(wù)操作，如多行事務(wù)、跨表事務(wù)等。這在一些需要復(fù)雜事務(wù)處理的場景下，可能會限制HBase的應(yīng)用。

2025年秋江蘇開放大學(xué)NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)060751形成性考核作業(yè)三答案一、選擇題（1~5為單選題，6~10為多選題）1．MongoDB的默認(rèn)端口是（）A、27017B、27018C、27016D、270152．MongoDB采用什么格式完成存儲數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交換（）A、BSONB、二進制C、ObjectD、JSON3．MongoDB的聚合方法不包含（）A、聚合管道B、mapreduceC、單一目標(biāo)聚合D、鏈路聚合4.以下哪些邏輯結(jié)構(gòu)不屬于MongoDB（）A、表tableB、數(shù)據(jù)庫dbC、集合collectionD、文檔document5．下面哪些操作不可以完成插入操作的方法（）A、insertB、updateC、saveD、delete6．下面對MongoDB的描述哪些是正確的（）A、是關(guān)系型的B、是面向文檔的C、是分布式的D、是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫7．關(guān)于MongoDB數(shù)據(jù)庫的操作以下說法正確的是（）A、必須先創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫才能進行集合和文檔的操作。B、對數(shù)據(jù)庫操作前需要使用use命令切換至具體數(shù)據(jù)庫。C、usedbname時如果數(shù)據(jù)庫不存在，則創(chuàng)建此數(shù)據(jù)庫。D、自定義數(shù)據(jù)庫在沒有插入數(shù)據(jù)之前是不會顯示的。8．關(guān)于修改文檔的操作下面說法正確的是（）A、當(dāng)文檔改動較大時，可以使用編程的思想使用update替換整個文檔。B、只修改文檔的某一部分時，可以使用update命令結(jié)合修改器來完成。C、修改器包括$Inc，$set，$push，$addToSet。D、update只能修改單個文檔。9．關(guān)于文檔以下說法正確的是（）A、文檔是有序的鍵值對集合。B、文檔里的鍵值對不區(qū)分大小寫。C、MongoDB向集合里插入記錄時，須事先對數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)進行定義。D、插入不指定_id字段的文檔時，mongod將創(chuàng)建_id字段并為其分配唯一的ObjectId值。10．MongoDB中BSON支持的數(shù)據(jù)類型包括（）A、數(shù)值B、布爾型C、字符串D、浮點數(shù)二、判斷題（）1.MongoDB的服務(wù)端為mongo進程，客戶端為mongod進程。（）答案：錯誤2.MongoBD使用remove命令刪除數(shù)據(jù)是永久性的，不能撤銷，也不能恢復(fù)。（）答案：正確3.MongoDB是采用java語言編寫實現(xiàn)的。（）答案：錯誤4.MongoDB中的集合與文檔對應(yīng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的表和行（）答案：正確5.MongoDB屬于圖數(shù)據(jù)庫。（）答案：錯誤三、簡答題1.在CQL數(shù)據(jù)查詢中，常見的聚合操作有哪些？列舉一或兩種使用方法。答：常見聚合操作：COUNT：用于統(tǒng)計文檔的數(shù)量。例如統(tǒng)計某個集合中所有文檔的數(shù)量，db.collection.count()；統(tǒng)計滿足特定條件的文檔數(shù)量，db.collection.count({status:"active"})。SUM：對數(shù)值字段進行求和。例如計算集合中某個數(shù)值字段的總和，db.collection.aggregate([{$group:{_id:null,total:{$sum:"$price"}}}])，這里假設(shè)集合中有price字段，該操作會計算所有文檔中price字段的總和。AVG：計算數(shù)值字段的平均值。例如計算集合中某個數(shù)值字段的平均值，db.collection.aggregate([{$group:{_id:null,average:{$avg:"$score"}}}])，假設(shè)集合中有score字段，此操作會計算所有文檔中score字段的平均值。2.列舉幾個時間日期轉(zhuǎn)換函數(shù)。答：Date()：創(chuàng)建一個表示當(dāng)前日期和時間的Date