2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（大數(shù)據(jù)技術(shù)）下學(xué)期期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項（）A.海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）B.快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（Velocity）C.多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）D.嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求（Validity）2.以下哪種算法不屬于機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸3.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪個步驟（）A.缺失值處理B.噪聲數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)集成D.重復(fù)數(shù)據(jù)處理4.以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的描述，錯誤的是（）A.Hadoop主要由HDFS、MapReduce和YARN組成B.HDFS是分布式文件系統(tǒng)C.MapReduce是分布式計算框架D.Spark是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的核心組件5.大數(shù)據(jù)存儲的方式不包括（）A.分布式文件系統(tǒng)B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.鍵值存儲系統(tǒng)D.圖數(shù)據(jù)庫6.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.分類B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.數(shù)據(jù)可視化D.聚類分析7.以下哪種編程語言在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛（）A.JavaB.PythonC.C++D.以上都是8.大數(shù)據(jù)安全不包括以下哪個方面（）A.數(shù)據(jù)隱私保護B.數(shù)據(jù)訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)加密9.數(shù)據(jù)倉庫的特點不包括（）A.面向主題B.集成性C.實時性D.穩(wěn)定性10.以下關(guān)于Spark框架的描述，錯誤的是（）A.Spark速度快，支持多種編程語言B.Spark可以運行在Hadoop、Mesos等集群上C.SparkStreaming是Spark的實時計算模塊D.Spark不支持迭代計算二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.大數(shù)據(jù)分析的流程包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化E.數(shù)據(jù)應(yīng)用2.以下屬于機器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）A.聚類算法B.降維算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.決策樹算法E.支持向量機算法3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約E.數(shù)據(jù)挖掘4.以下屬于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的有（）A.HBaseB.CassandraC.MongoDBD.RedisE.MySQL5.大數(shù)據(jù)可視化的作用包括（）A.快速理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢C.展示數(shù)據(jù)關(guān)系D.提高數(shù)據(jù)安全性E.輔助決策三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)。（）2.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要有標注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。（）3.數(shù)據(jù)集成就是將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)集中。（）4.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)只能處理批處理任務(wù)。（）5.鍵值存儲系統(tǒng)適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）6.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識。（）7.Python語言在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛是因為它簡單易學(xué)且有豐富的庫。（）8.數(shù)據(jù)隱私保護的目的是防止數(shù)據(jù)被非法獲取和使用。（）9.數(shù)據(jù)倉庫主要用于實時數(shù)據(jù)分析。（）10.Spark框架不支持批處理計算。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述大數(shù)據(jù)的5V特征及其含義。2.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)及常用算法。3.請說明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中HDFS、MapReduce和YARN的作用。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題20分，請結(jié)合所學(xué)知識，完成以下題目）某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等?，F(xiàn)在需要對這些數(shù)據(jù)進行分析，以了解用戶的購買行為和偏好，為平臺的營銷策略提供支持。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的步驟，并說明每個步驟的具體方法和工具。答案：一、單項選擇題1.D2.C3.C4.D5.B6.C7.D8.C9.C10.D二、多項選擇題1.ABCDE2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCE三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.×6.√7.√8.√9.×10.×四、簡答題1.大數(shù)據(jù)的5V特征及其含義：-海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）：指數(shù)據(jù)量極其龐大，從TB級別躍升到PB、EB甚至ZB級別。-快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（Velocity）：數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快，需要實時分析處理。-多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）：包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。-價值密度低（Value）：大量數(shù)據(jù)中真正有價值的部分占比小。-真實性（Veracity）：強調(diào)數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)及常用算法：-主要任務(wù)：分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、異常檢測等。-常用算法：決策樹、支持向量機、K-Means聚類、Apriori算法、線性回歸等。3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中HDFS、MapReduce和YARN的作用：-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲海量數(shù)據(jù)，具有高容錯性、可擴展性等特點。-MapReduce：分布式計算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。-YARN：資源管理系統(tǒng)，負責(zé)管理集群中的資源，調(diào)度任務(wù)運行。五、綜合應(yīng)用題數(shù)據(jù)采集：通過ETL工具抽取電商平臺數(shù)據(jù)庫中的用戶購物數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲處理：將數(shù)據(jù)存儲在HDFS中，使用