2025年大學(xué)《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)題庫——大數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)的字母填在括號內(nèi)）1.下列哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)的“5V”特征？（）A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實(shí)性）E.Value（價(jià)值性）2.下列哪種數(shù)據(jù)庫通常被認(rèn)為是NoSQL數(shù)據(jù)庫的一種，適用于存儲和查詢大規(guī)模文檔數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.OracleDatabaseC.MongoDBD.MySQLE.MicrosoftSQLServer3.MapReduce模型中，Map階段的主要任務(wù)是什么？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和合并B.將輸入數(shù)據(jù)切分成鍵值對，并生成中間鍵值對C.將中間鍵值對進(jìn)行全局排序D.從HDFS讀取數(shù)據(jù)塊E.將最終結(jié)果寫入HDFS4.以下哪個(gè)是ApacheSpark的核心組件，用于內(nèi)存計(jì)算和快速迭代任務(wù)？（）A.HDFSB.HiveC.YARND.SparkCoreE.SparkSQL5.適用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的大數(shù)據(jù)處理框架是？（）A.ApacheHadoopMapReduceB.ApacheSparkC.ApacheFlinkD.ApacheStormE.ApacheHBase6.在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）和數(shù)據(jù)湖（DataLake）的主要區(qū)別之一在于？（）A.數(shù)據(jù)湖存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)湖是全局性的，數(shù)據(jù)倉庫是局部的C.數(shù)據(jù)湖通常是實(shí)時(shí)更新的，數(shù)據(jù)倉庫是離線的D.數(shù)據(jù)湖存儲原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲經(jīng)過處理和整合的數(shù)據(jù)E.數(shù)據(jù)湖成本更高，數(shù)據(jù)倉庫成本更低7.下列哪種技術(shù)主要用于自動(dòng)化地從各種來源提?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）和加載（Load）數(shù)據(jù)到目標(biāo)系統(tǒng)？（）A.ETLB.ELTC.TELD.LTAE.LTE8.分布式文件系統(tǒng)HDFS的主要特點(diǎn)是？（）A.提供高并發(fā)寫入和低延遲訪問B.提供高可靠性和高吞吐量C.適用于小型文件存儲D.支持復(fù)雜的SQL查詢E.本身就是一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)9.在設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮的“可擴(kuò)展性”（Scalability）主要指？（）A.系統(tǒng)能夠處理越來越多的數(shù)據(jù)量B.系統(tǒng)能夠支持越來越多的用戶并發(fā)訪問C.系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)查詢請求D.系統(tǒng)能夠通過增加硬件資源來提升性能E.以上都是10.對于需要頻繁讀取但更新較少的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以下哪種存儲方案通常更合適？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.時(shí)序數(shù)據(jù)庫C.列式存儲數(shù)據(jù)庫D.文件系統(tǒng)（如HDFS）E.圖數(shù)據(jù)庫二、簡答題（每題5分，共25分。請簡要回答下列問題）1.簡述大數(shù)據(jù)的四個(gè)主要特征（4V）及其含義。2.簡要說明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和YARN各自的功能。3.解釋什么是MapReduce編程模型，并簡述其核心思想。4.列舉至少三種常見的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，并簡要說明其特點(diǎn)。5.在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）的主要任務(wù)是什么？三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共55分。請根據(jù)以下要求設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)）背景場景：某電商平臺希望構(gòu)建一個(gè)大數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)，以分析用戶行為、優(yōu)化產(chǎn)品推薦、提升用戶體驗(yàn)和進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。該平臺每天產(chǎn)生海量用戶行為日志（包含用戶ID、商品ID、行為類型、時(shí)間戳等信息）和商品信息數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)要求：1.需求分析（10分）：分析該電商平臺系統(tǒng)需要解決的核心業(yè)務(wù)問題，明確需要處理的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)量級特點(diǎn)、主要分析目標(biāo)以及對結(jié)果時(shí)效性的要求。2.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)（15分）：設(shè)計(jì)該系統(tǒng)的整體架構(gòu)。需要包括：*繪制系統(tǒng)架構(gòu)示意圖（文字描述形式，無需圖形）。*說明系統(tǒng)主要包含哪些核心模塊。*簡述各模塊的主要功能。3.關(guān)鍵技術(shù)選型與實(shí)現(xiàn)（25分）：針對系統(tǒng)的主要模塊，進(jìn)行詳細(xì)的技術(shù)選型并說明理由。具體包括：*數(shù)據(jù)采集模塊：選擇合適的技術(shù)收集用戶行為日志和商品信息。*數(shù)據(jù)存儲模塊：選擇合適的技術(shù)存儲原始日志數(shù)據(jù)和經(jīng)過處理的分析結(jié)果數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)處理與分析模塊：設(shè)計(jì)核心的數(shù)據(jù)處理流程（如日志解析、清洗、聚合等），選擇合適的計(jì)算框架（批處理或流處理）執(zhí)行分析任務(wù)（如統(tǒng)計(jì)用戶行為頻次、計(jì)算商品關(guān)聯(lián)度等）。*結(jié)果展示模塊：選擇合適的技術(shù)或工具展示分析結(jié)果。4.性能與擴(kuò)展性考慮（5分）：提出至少兩種針對該系統(tǒng)性能和擴(kuò)展性的優(yōu)化或設(shè)計(jì)考慮。5.安全與可靠性設(shè)計(jì)（10分）：簡述在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中需要考慮的安全和可靠性方面的問題，并提出相應(yīng)的初步解決方案。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.E5.C6.D7.A8.B9.E10.D二、簡答題1.大數(shù)據(jù)的四個(gè)主要特征（4V）及其含義：*Volume（海量性）：指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，達(dá)到TB、PB甚至EB級別。海量數(shù)據(jù)給存儲和計(jì)算帶來了挑戰(zhàn)。*Velocity（高速性）：指數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度非?？?，需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)地進(jìn)行分析以獲取價(jià)值。例如，傳感器數(shù)據(jù)流、交易記錄等。*Variety（多樣性）：指數(shù)據(jù)的類型和格式繁多，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML、JSON）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、視頻、音頻等）。*Value（價(jià)值性）：指從海量、高速、多樣的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識，以支持決策和優(yōu)化業(yè)務(wù)。雖然數(shù)據(jù)量大，但真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)可能只占一小部分，需要通過有效分析挖掘。2.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和YARN的功能：*HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：是Hadoop的核心組件之一，一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，專門設(shè)計(jì)用于存儲超大規(guī)模文件（通常是GB、TB甚至PB級別）。它將大文件切分成多個(gè)數(shù)據(jù)塊（Block），分布在集群的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上存儲，提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適用于批處理任務(wù)。HDFS負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的可靠存儲和管理。*YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：是Hadoop2.x引入的一個(gè)資源管理器和任務(wù)調(diào)度器。它將Hadoop1.x中MapReduce框架的資源管理（ResourceManager）和任務(wù)調(diào)度（TaskTracker）功能分離出來。YARN負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源分配（CPU、內(nèi)存）以及管理各種計(jì)算框架（如MapReduce、Spark、Flink等）的運(yùn)行，使得Hadoop平臺更加通用和靈活，可以支持更多的數(shù)據(jù)處理模式。3.什么是MapReduce編程模型，并簡述其核心思想：*定義：MapReduce是一種編程模型，用于在由大量計(jì)算機(jī)組成的集群上處理和生成大數(shù)據(jù)集。它包含兩個(gè)主要階段：Map階段和Reduce階段，并由一個(gè)分布式作業(yè)調(diào)度器管理。*核心思想：其核心思想是將大規(guī)模計(jì)算任務(wù)分解為大量的、簡單的、獨(dú)立的子任務(wù)，這些子任務(wù)可以在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行、分布式地執(zhí)行。通過將數(shù)據(jù)分布到集群各處，并讓每個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)處理數(shù)據(jù)，MapReduce能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算任務(wù)的并行化，從而顯著提高處理大數(shù)據(jù)集的速度。它屏蔽了底層硬件細(xì)節(jié)和分布式系統(tǒng)復(fù)雜性，為開發(fā)者提供了一種簡潔的并行編程范式。數(shù)據(jù)在Map和Reduce階段之間通過排序和分組（ShuffleandSort）過程進(jìn)行傳遞。4.列舉至少三種常見的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，并簡要說明其特點(diǎn)：*關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL,PostgreSQL）：基于SQL，采用行式存儲，擅長事務(wù)處理和復(fù)雜查詢。適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，ACID特性強(qiáng)。但在處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)或高并發(fā)寫入時(shí)可能性能受限。*列式存儲數(shù)據(jù)庫（如HBase,Cassandra,ClickHouse）：數(shù)據(jù)按列族存儲，讀取相同列族的數(shù)據(jù)效率高，適合分析型查詢（OLAP）。壓縮率通常比行式存儲高，支持快速的隨機(jī)讀寫。常用于數(shù)據(jù)倉庫或需要高效聚合查詢的場景。*NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB,Redis）：專為解決大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)Web應(yīng)用中的數(shù)據(jù)存儲和訪問問題而設(shè)計(jì)。MongoDB是文檔數(shù)據(jù)庫，靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（類似JSON），適合存儲半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Redis是鍵值數(shù)據(jù)庫（通常是內(nèi)存型），讀寫速度極快，也支持列表、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，常用于緩存、會話管理等。圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）則擅長存儲和查詢復(fù)雜的關(guān)系數(shù)據(jù)。5.在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）的主要任務(wù)：*數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的關(guān)鍵步驟，其主要任務(wù)是從原始數(shù)據(jù)中識別并糾正（或刪除）錯(cuò)誤、不完整、不連貫、不準(zhǔn)確或不相關(guān)的內(nèi)容，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。具體任務(wù)包括：*處理缺失值：確定缺失數(shù)據(jù)的處理策略，如刪除包含缺失值的記錄、填充缺失值（使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)或模型預(yù)測等）。*處理噪聲數(shù)據(jù)：識別并修正或刪除數(shù)據(jù)中的異常值、錯(cuò)誤值（如拼寫錯(cuò)誤、格式錯(cuò)誤）。*處理不一致數(shù)據(jù)：解決數(shù)據(jù)中存在的矛盾或不統(tǒng)一之處，如同一實(shí)體的不同表示（不同姓名、地址拼寫）、單位不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)格式不一致等。*數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換/規(guī)范化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式或尺度，如日期格式標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)值歸一化等。*去除冗余數(shù)據(jù)：識別并刪除重復(fù)記錄或冗余信息。三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題1.需求分析（10分）：該電商平臺的核心業(yè)務(wù)問題包括：理解用戶行為模式、提升個(gè)性化推薦效果、優(yōu)化營銷策略、保障系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行。數(shù)據(jù)源主要是用戶在網(wǎng)站/APP上的行為日志（如點(diǎn)擊、瀏覽、加購、購買、搜索等）和商品信息（如商品ID、名稱、類別、價(jià)格、描述等）。數(shù)據(jù)量巨大且增長快（高速性），數(shù)據(jù)類型多樣（Variety，包含結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化日志）。主要分析目標(biāo)包括：用戶畫像構(gòu)建、熱門商品推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、購物籃分析、流失用戶預(yù)警、營銷活動(dòng)效果評估等，結(jié)果需要支持業(yè)務(wù)決策，部分需要近實(shí)時(shí)反饋（Value，時(shí)效性要求）。對結(jié)果時(shí)效性要求不一，如推薦可能需要秒級或分鐘級，而用戶畫像可能是日度或周度。2.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)（15分）：*系統(tǒng)架構(gòu)示意圖（文字描述）：本系統(tǒng)采用分層架構(gòu)。*數(shù)據(jù)層：包含數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊。*數(shù)據(jù)處理與分析層：包含數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊。*應(yīng)用層：包含結(jié)果展示模塊、接口服務(wù)模塊。*管理層：包含監(jiān)控模塊、運(yùn)維模塊。*各層之間通過API或消息隊(duì)列進(jìn)行交互。數(shù)據(jù)從采集層流入，經(jīng)過存儲、處理分析后，結(jié)果應(yīng)用于展示或供上層應(yīng)用調(diào)用。*系統(tǒng)主要模塊及其功能：*數(shù)據(jù)采集模塊：負(fù)責(zé)從網(wǎng)站前端（JavaScript埋點(diǎn)）、APP、后端服務(wù)日志等源頭實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)地采集用戶行為日志，并將商品信息數(shù)據(jù)定期同步至系統(tǒng)。支持多種數(shù)據(jù)接入方式（如API、日志收集器Flume、消息隊(duì)列Kafka）。*數(shù)據(jù)存儲模塊：負(fù)責(zé)存儲原始日志數(shù)據(jù)和處理后的分析結(jié)果。原始日志存入分布式文件系統(tǒng)（如HDFS），處理中間結(jié)果可考慮使用分布式數(shù)據(jù)庫（如HBase）或緩存（如Redis）。分析結(jié)果根據(jù)查詢模式存儲在列式數(shù)據(jù)庫（如ClickHouse）或關(guān)系數(shù)據(jù)庫（如MySQL，用于事務(wù)性查詢）。*數(shù)據(jù)處理模塊：負(fù)責(zé)對原始日志進(jìn)行解析、清洗（去除無效/錯(cuò)誤日志）、格式化、轉(zhuǎn)換，并進(jìn)行初步的聚合統(tǒng)計(jì)?？刹捎门幚砜蚣埽ㄈ鏏pacheSpark）或流處理框架（如ApacheFlink）進(jìn)行處理。*數(shù)據(jù)分析模塊：負(fù)責(zé)執(zhí)行核心的分析任務(wù)，如用戶畫像構(gòu)建、推薦算法計(jì)算、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、趨勢分析等?？衫肧parkMLlib、FlinkML等機(jī)器學(xué)習(xí)庫或自定義算法模型。*結(jié)果展示模塊：負(fù)責(zé)將分析結(jié)果以可視化圖表（如Dashboard）、報(bào)表等形式展示給業(yè)務(wù)人員?？墒褂肂I工具（如ECharts,Tableau）或自研接口。*接口服務(wù)模塊：提供API接口，供其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如商品詳情頁、推薦引擎）調(diào)用最新的分析結(jié)果。*監(jiān)控模塊：監(jiān)控系統(tǒng)各組件的運(yùn)行狀態(tài)、資源使用情況、數(shù)據(jù)流量等，確保系統(tǒng)穩(wěn)定。*運(yùn)維模塊：負(fù)責(zé)系統(tǒng)的部署、配置、升級、備份和恢復(fù)。3.關(guān)鍵技術(shù)選型與實(shí)現(xiàn)（25分）：*數(shù)據(jù)采集模塊：*技術(shù)選型：Flume+Kafka。*理由：Flume擅長收集各種日志文件和流數(shù)據(jù)，配置靈活，可部署在各個(gè)數(shù)據(jù)源側(cè)或中心收集節(jié)點(diǎn)。Kafka作為分布式流處理平臺，具有高吞吐量、可伸縮性、持久化消息等特點(diǎn)，能緩沖采集到的數(shù)據(jù)流，應(yīng)對峰值流量，并可作為后續(xù)數(shù)據(jù)處理模塊的輸入。*數(shù)據(jù)存儲模塊：*原始日志存儲：HDFS。*理由：HDFS設(shè)計(jì)用于存儲超大規(guī)模文件，高容錯(cuò)性（數(shù)據(jù)塊冗余），高吞吐量適合批處理讀取，是大數(shù)據(jù)平臺的標(biāo)準(zhǔn)存儲層。*處理中間結(jié)果存儲：HBase/Redis。*理由（選其一或說明場景）：HBase基于HDFS，提供對大規(guī)模列式數(shù)據(jù)的隨機(jī)讀寫能力，適合存儲需要快速查詢和更新的中間狀態(tài)或?qū)崟r(shí)指標(biāo)。Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，讀寫速度極快，適合存儲熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、會話信息或需要低延遲訪問的輕量級中間結(jié)果。*分析結(jié)果存儲：ClickHouse/MySQL。*理由（選其一或說明場景）：ClickHouse是高性能列式數(shù)據(jù)庫，極其擅長OLAP分析查詢，支持復(fù)雜聚合，查詢速度快。MySQL（或PostgreSQL）適用于需要事務(wù)支持、復(fù)雜SQL查詢或與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成的分析結(jié)果存儲。*數(shù)據(jù)處理與分析模塊：*數(shù)據(jù)處理（批處理）：ApacheSpark。*理由：Spark提供統(tǒng)一的批處理和流處理能力（SparkCore&SparkStreaming/StructuredStreaming），強(qiáng)大的SQL支持（SparkSQL），豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)庫（MLlib），優(yōu)秀的內(nèi)存計(jì)算性能，完善的生態(tài)系統(tǒng)，是當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理的主流框架。*實(shí)現(xiàn)：使用SparkCore進(jìn)行日志解析、清洗、格式化。使用SparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合統(tǒng)計(jì)（如統(tǒng)計(jì)PV/UV、熱門商品TopN）。使用SparkMLlib實(shí)現(xiàn)用戶分群、協(xié)同過濾推薦等算法。*數(shù)據(jù)處理（流處理，若需近實(shí)時(shí)）：ApacheFlink。*理由：Flink是當(dāng)前性能最好的流處理引擎之一，提供精確一次（Exactly-once）語義保證，強(qiáng)大的事件時(shí)間處理和狀態(tài)管理能力，也支持批處理（FlinkBatch）。適合對數(shù)據(jù)時(shí)效性要求高的場景。*實(shí)現(xiàn)：使用Flink處理實(shí)時(shí)用戶行為流，進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)、異常檢測、實(shí)時(shí)推薦更新等。*結(jié)果展示模塊：*技術(shù)選型：ECharts/ApacheSuperset/自研WebDashboard。*理由：這些工具提供了豐富的圖表類型和靈活的可視化配置，能夠方便地將分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)給用戶。*接口服務(wù)模塊：*技術(shù)選型：RESTfulAPI+SpringBoot/Flask。*理由：提供標(biāo)準(zhǔn)化的接口協(xié)議，易于被前端或其他服務(wù)調(diào)用。SpringBoot/Flask是快速開發(fā)RESTAPI的框架。4.性能與擴(kuò)展性考慮（5分