2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計(jì)算與應(yīng)用專業(yè)數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪一項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)（DSMS）與傳統(tǒng)批處理系統(tǒng)的顯著區(qū)別？A.處理的數(shù)據(jù)是連續(xù)、無限且通常不可緩存的。B.主要關(guān)注數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性而非最終結(jié)果的精確性。C.需要高效管理系統(tǒng)狀態(tài)以應(yīng)對數(shù)據(jù)丟失或系統(tǒng)故障。D.通常處理結(jié)構(gòu)化程度高、固定格式的數(shù)據(jù)。2.在數(shù)據(jù)流處理中，滑動(dòng)窗口模型（SlidingWindowModel）和固定窗口模型（FixedWindowModel）的主要區(qū)別在于？A.前者適用于連續(xù)數(shù)據(jù)流，后者適用于批處理數(shù)據(jù)。B.前者對窗口大小固定，后者對窗口大小動(dòng)態(tài)變化。C.前者適用于近似查詢，后者適用于精確查詢。D.前者窗口在數(shù)據(jù)流中向前滑動(dòng)，后者窗口大小固定，但包含的數(shù)據(jù)可能隨時(shí)間變化。3.數(shù)據(jù)流處理中的“狀態(tài)管理（StateManagement）”主要解決的核心問題是？A.如何高效地存儲(chǔ)流數(shù)據(jù)。B.如何對數(shù)據(jù)流進(jìn)行壓縮。C.如何在系統(tǒng)故障或重啟后恢復(fù)之前的處理狀態(tài)。D.如何減少數(shù)據(jù)流的傳輸延遲。4.下列哪種數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)通常適用于數(shù)據(jù)流處理，旨在減少狀態(tài)存儲(chǔ)的需求？A.霍夫曼編碼（HuffmanCoding）B.Lempel-Ziv-Welch(LZW)編碼C.維特比算法（ViterbiAlgorithm）D.差分編碼（DifferentialEncoding）5.事件時(shí)間（EventTime）與處理時(shí)間（ProcessingTime）在流式查詢處理中的主要區(qū)別在于？A.事件時(shí)間關(guān)注數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間戳，處理時(shí)間關(guān)注數(shù)據(jù)被處理的時(shí)間戳。B.事件時(shí)間適用于批處理，處理時(shí)間適用于流處理。C.事件時(shí)間總是早于處理時(shí)間。D.事件時(shí)間不考慮時(shí)鐘漂移問題。6.以下哪個(gè)工具/系統(tǒng)通常被歸類為復(fù)雜事件處理（ComplexEventProcessing,CEP）系統(tǒng)，特別擅長從高速數(shù)據(jù)流中檢測特定模式或事件序列？A.ApacheFlinkB.ApacheSparkStreamingC.ApacheStormD.ApacheKafkaStreams7.數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)的查詢延遲（Latency）主要指？A.從數(shù)據(jù)流中生成事件到該事件被處理完成的時(shí)間。B.從數(shù)據(jù)源產(chǎn)生數(shù)據(jù)到系統(tǒng)首次接收到該數(shù)據(jù)的時(shí)間。C.系統(tǒng)完成一次完整的數(shù)據(jù)流處理任務(wù)所需的總時(shí)間。D.數(shù)據(jù)流在系統(tǒng)中傳輸所花費(fèi)的時(shí)間。8.以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)通常需要考慮的性能指標(biāo)？A.吞吐量（Throughput）B.延遲（Latency）C.內(nèi)存占用（MemoryUsage）D.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性（DataAccuracy）-*假設(shè)考察的是性能而非質(zhì)量本身*9.當(dāng)數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)項(xiàng)不斷被處理但系統(tǒng)資源有限時(shí)，為避免狀態(tài)無限增長，數(shù)據(jù)流系統(tǒng)常采用什么策略？A.數(shù)據(jù)持久化（Persistence）B.狀態(tài)剪枝（StatePruning）C.數(shù)據(jù)采樣（DataSampling）D.增量更新（IncrementalUpdate）10.與傳統(tǒng)的靜態(tài)查詢優(yōu)化相比，流式查詢優(yōu)化需要考慮的主要額外因素是？A.數(shù)據(jù)依賴性B.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息C.系統(tǒng)狀態(tài)大小和更新速率D.查詢執(zhí)行時(shí)間二、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)流處理中的“稀疏性（Sparseness）”問題及其帶來的挑戰(zhàn)。2.解釋什么是數(shù)據(jù)流處理中的“事件時(shí)間（EventTime）”和“處理時(shí)間（ProcessingTime）”，并說明在處理窗口時(shí)使用事件時(shí)間的必要性。3.描述數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)中的“狀態(tài)管理（StateManagement）”需要解決的核心問題，并列舉兩種常用的狀態(tài)管理策略。4.簡要說明滑動(dòng)窗口（SlidingWindow）和固定窗口（FixedWindow）在處理數(shù)據(jù)流時(shí)的主要區(qū)別。5.什么是數(shù)據(jù)流處理中的“概念漂移（ConceptDrift）”？它對數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)提出了什么挑戰(zhàn)？6.簡述數(shù)據(jù)流壓縮技術(shù)的基本思想及其在數(shù)據(jù)流管理中的主要作用。三、綜合應(yīng)用題1.假設(shè)你正在為一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)流處理應(yīng)用。該系統(tǒng)持續(xù)接收包含“傳感器ID”、“溫度”、“濕度”和時(shí)間戳的數(shù)據(jù)流。你需要實(shí)現(xiàn)以下需求：a.實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前每分鐘所有傳感器的平均溫度和平均濕度。b.當(dāng)任何傳感器的溫度在連續(xù)兩分鐘內(nèi)超過某個(gè)閾值（例如，80攝氏度）時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)發(fā)送告警。請簡述你會(huì)如何設(shè)計(jì)這個(gè)應(yīng)用，選擇合適的數(shù)據(jù)流處理模型（如窗口模型）和關(guān)鍵組件（如窗口函數(shù)、聚合函數(shù)、事件過濾），并說明如何實(shí)現(xiàn)告警邏輯。2.比較數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)（DSMS）和復(fù)雜的批處理系統(tǒng)在處理模式、關(guān)鍵挑戰(zhàn)、核心技術(shù)（如狀態(tài)管理、窗口機(jī)制）以及典型應(yīng)用場景上的主要區(qū)別。3.考慮一個(gè)需要持續(xù)跟蹤用戶會(huì)話行為的數(shù)據(jù)流場景（例如，網(wǎng)頁點(diǎn)擊流）。用戶的行為序列可以表示為一個(gè)包含用戶ID、行為類型（如“點(diǎn)擊”、“瀏覽”、“購買”）和時(shí)間戳的數(shù)據(jù)流。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡單的流處理邏輯，用于：a.計(jì)算每個(gè)活躍用戶的會(huì)話時(shí)長（例如，連續(xù)兩次行為的時(shí)間間隔不超過5分鐘）。b.識別出正在進(jìn)行中的用戶會(huì)話（即最后行為發(fā)生時(shí)間在一定時(shí)間窗口內(nèi)，如10分鐘內(nèi)）。描述你的設(shè)計(jì)思路，包括可能使用的關(guān)鍵技術(shù)和需要考慮的問題（如如何定義會(huì)話的開始和結(jié)束）。---試卷答案一、選擇題1.D2.D3.C4.D5.A6.C7.A8.D9.B10.C二、簡答題1.稀疏性問題指在數(shù)據(jù)流中，長時(shí)間內(nèi)可能只有很少的數(shù)據(jù)項(xiàng)滿足特定的查詢條件或?qū)儆谀硞€(gè)特定類別。挑戰(zhàn)在于：如果等待無限長的時(shí)間，可能永遠(yuǎn)無法觸發(fā)查詢或事件；如果過早觸發(fā)，可能會(huì)基于不充分的、具有誤導(dǎo)性的數(shù)據(jù)得出結(jié)論。需要窗口機(jī)制、滑動(dòng)窗口、早期事件檢測等技術(shù)來應(yīng)對。2.事件時(shí)間基于數(shù)據(jù)項(xiàng)產(chǎn)生時(shí)的時(shí)間戳，反映了真實(shí)世界發(fā)生的時(shí)間順序。處理時(shí)間基于數(shù)據(jù)項(xiàng)被系統(tǒng)實(shí)際處理的時(shí)間戳。使用事件時(shí)間處理窗口是因?yàn)閿?shù)據(jù)可能在網(wǎng)絡(luò)中滯留或系統(tǒng)處理存在延遲，使用事件時(shí)間能確保窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)基于其發(fā)生的時(shí)間邏輯進(jìn)行聚合或分析，得到更符合實(shí)際意義的結(jié)果。3.狀態(tài)管理的核心問題是：在系統(tǒng)可能發(fā)生故障（如崩潰、重啟）或需要長時(shí)間運(yùn)行的情況下，如何有效地存儲(chǔ)、更新和恢復(fù)處理數(shù)據(jù)流過程中累積的關(guān)鍵信息（狀態(tài)）。常用策略包括：狀態(tài)持久化（將狀態(tài)定期或觸發(fā)式寫入磁盤/外部存儲(chǔ)）、狀態(tài)壓縮（只存儲(chǔ)變化的部分或使用更緊湊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。4.滑動(dòng)窗口是指在數(shù)據(jù)流上移動(dòng)一個(gè)固定大小的窗口，每次窗口向前滑動(dòng)一個(gè)固定的步長（通常等于窗口大小）。新進(jìn)入窗口的數(shù)據(jù)被納入處理，離開窗口的數(shù)據(jù)被移除。固定窗口是指將數(shù)據(jù)流劃分成一系列大小固定的非重疊或重疊的窗口，每個(gè)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)獨(dú)立處理。主要區(qū)別在于窗口如何隨時(shí)間推進(jìn)和覆蓋新的數(shù)據(jù)。5.概念漂移指數(shù)據(jù)流中數(shù)據(jù)項(xiàng)的分布、模式或生成規(guī)律隨時(shí)間發(fā)生變化。挑戰(zhàn)在于：基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型或規(guī)則可能不再適用于當(dāng)前數(shù)據(jù)，導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確；需要系統(tǒng)具備在線學(xué)習(xí)或自適應(yīng)調(diào)整的能力，以持續(xù)適應(yīng)數(shù)據(jù)分布的變化。6.數(shù)據(jù)流壓縮的基本思想是通過編碼技術(shù)減少表示每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)所需的比特?cái)?shù)，從而降低網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬需求和系統(tǒng)內(nèi)存占用。主要作用是緩解狀態(tài)管理壓力（因?yàn)闋顟B(tài)大小與數(shù)據(jù)量成正比），提高系統(tǒng)吞吐量，尤其是在資源受限的環(huán)境中處理高速數(shù)據(jù)流。三、綜合應(yīng)用題1.a.設(shè)計(jì)：使用固定窗口模型，設(shè)置窗口大小為1分鐘，步長為1分鐘。對每個(gè)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)，應(yīng)用聚合函數(shù)（AVG）計(jì)算平均溫度和平均濕度?？梢允褂孟到y(tǒng)內(nèi)置的窗口函數(shù)或類似機(jī)制實(shí)現(xiàn)。b.告警邏輯：使用狀態(tài)管理跟蹤每個(gè)傳感器ID在最近兩分鐘內(nèi)的溫度值。對于每個(gè)新到達(dá)的溫度數(shù)據(jù)點(diǎn)，更新該傳感器的狀態(tài)。檢查當(dāng)前窗口內(nèi)的溫度值是否超過閾值，并判斷是否連續(xù)兩分鐘內(nèi)都超過閾值。如果是，則觸發(fā)告警?？赡苄枰录r(shí)間窗口來定義“連續(xù)兩分鐘”。2.區(qū)別：*處理模式：DSMS實(shí)時(shí)處理連續(xù)、無限的數(shù)據(jù)流；批處理系統(tǒng)處理離散、有限的靜態(tài)數(shù)據(jù)集。*關(guān)鍵挑戰(zhàn)：DSMS面臨稀疏性、連續(xù)性、延遲、狀態(tài)管理、資源限制等；批處理主要關(guān)注計(jì)算效率、數(shù)據(jù)完整性和離線分析。*核心技術(shù)：DSMS需狀態(tài)管理、窗口機(jī)制、流式查詢語言、早期事件檢測、概念漂移處理等；批處理側(cè)重并行計(jì)算、查詢優(yōu)化、數(shù)據(jù)加載等。*典型應(yīng)用場景：DSMS用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、欺詐檢測、推薦系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測等；批處理用于報(bào)表生成、數(shù)據(jù)倉庫加載、離線分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練等。3.a.設(shè)計(jì)：為每個(gè)用戶ID維護(hù)一個(gè)狀態(tài)，記錄最后行為的時(shí)間戳。對于每個(gè)新行為，計(jì)算當(dāng)前時(shí)間戳與最后行為時(shí)間戳的差。如果差值小于等于5分鐘，則更新最后行為時(shí)間戳并認(rèn)為用戶處于活躍會(huì)話；如果