2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫(kù)——云計(jì)算技術(shù)在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。下列每小題均有多個(gè)正確選項(xiàng)，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填寫(xiě)在題干后的括號(hào)內(nèi)。多選、錯(cuò)選、少選或未選均不得分。）1.下列哪些屬于云計(jì)算的主要服務(wù)模型？（）A.基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）B.平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）C.軟件即服務(wù)（SaaS）D.數(shù)據(jù)即服務(wù)（DaaS）E.系統(tǒng)即服務(wù)（SIS）2.大數(shù)據(jù)處理的“3V”特性通常指？（）A.速度（Velocity）B.容量（Volume）C.價(jià)值（Value）D.類型（Variety）E.可擴(kuò)展性（Scalability）3.以下哪些技術(shù)或框架通常用于在云計(jì)算環(huán)境中進(jìn)行分布式大數(shù)據(jù)處理？（）A.HadoopMapReduceB.ApacheSparkC.ApacheFlinkD.MongoDBE.ApacheKafka4.與傳統(tǒng)本地?cái)?shù)據(jù)中心相比，云計(jì)算在支持大數(shù)據(jù)處理方面具有哪些顯著優(yōu)勢(shì)？（）A.更高的計(jì)算和存儲(chǔ)資源彈性B.顯著降低的初始硬件投入成本C.更易于獲得先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和服務(wù)D.無(wú)需進(jìn)行任何維護(hù)和管理E.更優(yōu)化的數(shù)據(jù)安全性5.在云環(huán)境中部署大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，以下哪些因素需要重點(diǎn)考慮？（）A.數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)成本B.計(jì)算資源的按需付費(fèi)模式C.不同云服務(wù)提供商之間的數(shù)據(jù)遷移問(wèn)題D.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)能力E.所選云平臺(tái)的技術(shù)支持和文檔質(zhì)量二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在橫線上。）1.云計(jì)算通過(guò)虛擬化技術(shù)將物理資源抽象為邏輯資源，并按需分配給用戶，其主要部署模型包括公有云、私有云和________云。2.適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并提供高吞吐量和快速訪問(wèn)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案通常被稱為_(kāi)_______存儲(chǔ)。3.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)因其靈活的數(shù)據(jù)模型和可擴(kuò)展性，在云原生大數(shù)據(jù)處理中扮演重要角色，其中鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)主要適用于________的場(chǎng)景。4.ApacheHadoop生態(tài)系統(tǒng)中的________是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，專為存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集而設(shè)計(jì)。5.在云平臺(tái)上進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時(shí)，為了優(yōu)化成本，可以采用________計(jì)算或根據(jù)實(shí)際使用量付費(fèi)的彈性伸縮策略。三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分。）1.簡(jiǎn)述IaaS、PaaS和SaaS三種云計(jì)算服務(wù)模型的主要區(qū)別。2.比較大數(shù)據(jù)處理的批處理（BatchProcessing）和流處理（StreamProcessing）兩種基本模式的主要特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。3.解釋什么是“Serverless”計(jì)算，并簡(jiǎn)述其在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。4.提出至少三種云計(jì)算平臺(tái)提供的大數(shù)據(jù)處理服務(wù)或工具，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其功能。四、論述題（每小題10分，共20分。）1.闡述將大數(shù)據(jù)處理任務(wù)遷移到云環(huán)境可能帶來(lái)的主要挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。2.選擇一種主流的公有云平臺(tái)（如AWS、Azure或GCP），論述其在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域提供的核心服務(wù)及其如何協(xié)同工作以支持端到端的數(shù)據(jù)分析流程。五、案例分析題（10分）假設(shè)一個(gè)電子商務(wù)公司希望利用云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)分析用戶購(gòu)物行為并推送個(gè)性化推薦的應(yīng)用。該應(yīng)用需要處理來(lái)自網(wǎng)站、移動(dòng)App的海量日志數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)用戶畫(huà)像和推薦策略生成。請(qǐng)分析該場(chǎng)景下，在云平臺(tái)上應(yīng)考慮采用哪些關(guān)鍵技術(shù)和服務(wù)，并說(shuō)明選擇這些技術(shù)和服務(wù)的理由。試卷答案一、選擇題1.ABC2.ABCD3.ABCE4.ABC5.ABCD二、填空題1.混合2.對(duì)象3.快速查詢和存儲(chǔ)鍵值對(duì)數(shù)據(jù)4.HDFS5.Serverless三、簡(jiǎn)答題1.答案要點(diǎn)：IaaS提供最基礎(chǔ)的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源，用戶負(fù)責(zé)操作系統(tǒng)及上層數(shù)據(jù)應(yīng)用；PaaS提供平臺(tái)級(jí)服務(wù)，包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、開(kāi)發(fā)工具等，用戶只需關(guān)注應(yīng)用開(kāi)發(fā)；SaaS提供完整的應(yīng)用程序服務(wù)，用戶通過(guò)客戶端訪問(wèn)，無(wú)需關(guān)心底層細(xì)節(jié)。核心區(qū)別在于所提供的抽象層次和用戶需承擔(dān)的管理責(zé)任。解析思路：抓住三種模型提供的資源層次和用戶管理范圍進(jìn)行對(duì)比。IaaS最底層，用戶管理最多；SaaS最上層，用戶管理最少。2.答案要點(diǎn)：批處理適用于處理大規(guī)模、靜態(tài)或周期性產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，延遲容忍度較高，注重處理結(jié)果的精確性，如日志分析、報(bào)表生成。流處理適用于處理實(shí)時(shí)產(chǎn)生的、高速的數(shù)據(jù)流，要求低延遲、高吞吐量，能處理連續(xù)數(shù)據(jù)，如實(shí)時(shí)監(jiān)控、欺詐檢測(cè)。主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性、連續(xù)性和對(duì)實(shí)時(shí)性要求。解析思路：明確區(qū)分兩種模式的核心區(qū)別在于處理的數(shù)據(jù)類型（靜態(tài)批量vs動(dòng)態(tài)流）、時(shí)間延遲（高延遲vs低延遲）和數(shù)據(jù)處理方式（批處理vs連續(xù)處理）。3.答案要點(diǎn)：“Serverless”計(jì)算（又稱函數(shù)即服務(wù)FaaS）是一種云服務(wù)模式，用戶只需提交代碼（函數(shù)），云平臺(tái)負(fù)責(zé)自動(dòng)管理底層的計(jì)算、內(nèi)存、存儲(chǔ)等資源，按函數(shù)的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間和調(diào)用次數(shù)收費(fèi)。其優(yōu)勢(shì)在于降低了部署和運(yùn)維復(fù)雜性，開(kāi)發(fā)者專注代碼，資源彈性極佳，成本效益高。解析思路：解釋核心概念（提交代碼，平臺(tái)管理資源，按量付費(fèi)）和主要優(yōu)勢(shì)（簡(jiǎn)化運(yùn)維、彈性、成本）。4.答案要點(diǎn)：示例服務(wù)/工具及功能說(shuō)明（可任選組合或替換）：*云大數(shù)據(jù)分析服務(wù)（如AWSEMR,AzureHDInsight）：提供托管的Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，簡(jiǎn)化集群部署和管理，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分析任務(wù)。*云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（如AmazonRedshift,AzureSynapseAnalytics）：提供高速、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，用于存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的分析查詢。*云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（如AWSSageMaker,AzureML）：提供端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和部署服務(wù)，集成數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、評(píng)估和部署工具。*對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（如AmazonS3,AzureBlobStorage）：提供可擴(kuò)展、高持久性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，適用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)處理的原數(shù)據(jù)、中間結(jié)果和結(jié)果數(shù)據(jù)。解析思路：列舉至少三種有代表性的云服務(wù)/工具，并清晰說(shuō)明其在大數(shù)據(jù)處理中的具體作用。四、論述題1.答案要點(diǎn)：主要挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)（數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)中可能面臨風(fēng)險(xiǎn)）、網(wǎng)絡(luò)延遲與帶寬限制（影響大數(shù)據(jù)傳輸效率）、云服務(wù)成本不可控性（資源使用超出預(yù)期導(dǎo)致費(fèi)用增加）、數(shù)據(jù)遷移復(fù)雜性（將現(xiàn)有數(shù)據(jù)遷移到云平臺(tái)可能耗時(shí)耗力）、云平臺(tái)選擇與適配問(wèn)題（不同平臺(tái)API和生態(tài)差異）、依賴云服務(wù)穩(wěn)定性（服務(wù)中斷影響業(yè)務(wù)連續(xù)性）。應(yīng)對(duì)策略：加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制，選擇可信云服務(wù)商，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)帶寬優(yōu)化，實(shí)施成本監(jiān)控和預(yù)算管理，制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)遷移計(jì)劃，進(jìn)行充分的平臺(tái)評(píng)估和測(cè)試，建立多云或備份策略，簽訂服務(wù)等級(jí)協(xié)議（SLA）。解析思路：首先列出挑戰(zhàn)，然后針對(duì)每個(gè)挑戰(zhàn)提出具體的、可操作的應(yīng)對(duì)措施，體現(xiàn)對(duì)問(wèn)題的全面思考和解決方案的可行性。2.答案要點(diǎn)：（以AWS為例，其他云平臺(tái)類似）*AmazonS3：作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖，存儲(chǔ)原始日志、圖片等海量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。*Kinesis：用于實(shí)時(shí)收集和處理來(lái)自網(wǎng)站、App的流數(shù)據(jù)（如用戶點(diǎn)擊流），將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较掠翁幚硐到y(tǒng)。*AmazonEMR：托管Hadoop和Spark集群，對(duì)S3中的批量數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理分析（如用戶行為統(tǒng)計(jì)分析、商品關(guān)聯(lián)推薦）。*AmazonRedshift：作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)EMR處理的結(jié)構(gòu)化匯總數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的SQL分析查詢和報(bào)表生成。*AmazonOpenSearchService：用于實(shí)時(shí)搜索和分析日志數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)監(jiān)控和告警。*AmazonSageMaker：用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如用戶畫(huà)像模型、個(gè)性化推薦模型），模型可集成到應(yīng)用中實(shí)時(shí)提供服務(wù)。*Lambda：可用于處理Kinesis流中的實(shí)時(shí)事件或執(zhí)行EMR作業(yè)后的輕量級(jí)數(shù)據(jù)處理任務(wù)，實(shí)現(xiàn)Serverless架構(gòu)。協(xié)同工作流程：原始數(shù)據(jù)寫(xiě)入S3->Kinesis實(shí)時(shí)收集流數(shù)據(jù)->Kinesis將流數(shù)據(jù)送入EMR進(jìn)行實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理->EMR處理結(jié)果部分寫(xiě)入Redshift（匯總數(shù)據(jù)）->EMR處理結(jié)果部分用于實(shí)時(shí)推薦或?qū)懭隣penSearch->Redshift支持復(fù)雜分析->SageMaker訓(xùn)練用戶畫(huà)像和推薦模型->SageMaker模型部署后，應(yīng)用通過(guò)API獲取推薦結(jié)果->用戶行為數(shù)據(jù)不斷循環(huán)。解析思路：選擇一個(gè)主流云平臺(tái)，列舉其核心大數(shù)據(jù)服務(wù)，并清晰地描述這些服務(wù)如何像一個(gè)流水線一樣協(xié)同工作，共同完成從數(shù)據(jù)攝入、處理、分析到應(yīng)用推薦的全過(guò)程。五、案例分析題答案要點(diǎn)：*關(guān)鍵技術(shù)和服務(wù)選擇：*數(shù)據(jù)攝入：使用云服務(wù)提供的消息隊(duì)列（如Kafka,SQS）或流處理服務(wù)（如Kinesis）實(shí)時(shí)收集來(lái)自網(wǎng)站和App的用戶行為日志。*數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：使用可擴(kuò)展的對(duì)象存儲(chǔ)（如S3）存儲(chǔ)原始日志，使用分布式文件系統(tǒng)（如EFS）或數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)處理過(guò)程中的中間數(shù)據(jù)。*實(shí)時(shí)處理與分析：使用流處理引擎（如Flink,SparkStreaming,KinesisDataStreams/Processing）對(duì)實(shí)時(shí)日志進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和初步分析，如實(shí)時(shí)計(jì)算用戶活躍度、識(shí)別異常行為。*批處理與分析：使用大數(shù)據(jù)處理框架（如EMRonSpark/Hadoop）對(duì)歷史日志進(jìn)行深度分析，構(gòu)建用戶畫(huà)像，生成推薦規(guī)則。*數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：可選用云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（如Redshift,BigQuery）存儲(chǔ)分析后的結(jié)構(gòu)化用戶畫(huà)像和推薦數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜查詢。*機(jī)器學(xué)習(xí)：使用云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)（如SageMaker）基于用戶畫(huà)像和推薦數(shù)據(jù)訓(xùn)練個(gè)性化推薦模型。*實(shí)時(shí)推薦服務(wù)：將訓(xùn)練好的推薦模型部署為API服務(wù)（可使用Lambda+APIGateway或直接部署模型），供應(yīng)用實(shí)時(shí)調(diào)用，推送個(gè)性化推薦。*緩存：使用緩存服務(wù)（如Redis,ElastiCache）緩存熱門(mén)推薦結(jié)果，提高響應(yīng)速度。*選擇理由：*實(shí)時(shí)性要求：案例強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)推薦，需要流處理技術(shù)和低延遲服務(wù)。*數(shù)據(jù)量巨大：電子商務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)量龐大，需要云的