2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用（大數(shù)據(jù)平臺(tái)）專項(xiàng)實(shí)訓(xùn)測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫(xiě)在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)側(cè)重于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理？（）A.批處理架構(gòu)B.流處理架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.分布式架構(gòu)2.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的組件通常是（）。A.計(jì)算引擎B.存儲(chǔ)系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)挖掘工具D.可視化工具3.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度的是（）。A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive4.以下不屬于大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)清洗任務(wù)的是（）。A.缺失值處理B.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除C.數(shù)據(jù)加密D.噪聲數(shù)據(jù)去除5.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要作用是（）。A.存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)B.進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析C.整合和管理歷史數(shù)據(jù)D.執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘算法6.哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)7.在Spark中，用于分布式內(nèi)存計(jì)算的核心組件是（）。A.SparkSQLB.SparkStreamingC.SparkMLlibD.ResilientDistributedDatasets(RDDs)8.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全性主要包括數(shù)據(jù)的（）。A.可用性、完整性、保密性B.準(zhǔn)確性、及時(shí)性、完整性C.高效性、穩(wěn)定性、可靠性D.可擴(kuò)展性、兼容性、易用性9.以下哪個(gè)工具常用于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的ETL過(guò)程？（）A.KafkaB.FlumeC.SqoopD.Zookeeper10.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）。A.美化數(shù)據(jù)B.方便數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.更直觀地展示數(shù)據(jù)D.提高數(shù)據(jù)安全性二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫(xiě)在括號(hào)內(nèi)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的特點(diǎn)包括（）。A.數(shù)據(jù)量大B.類型多樣C.處理速度快D.價(jià)值密度高E.數(shù)據(jù)真實(shí)性2.以下屬于大數(shù)據(jù)分析算法的有（）。A.決策樹(shù)算法B.支持向量機(jī)算法C.聚類算法D.排序算法E.查找算法3.在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)采集的方式有（）。A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)B.日志收集C.數(shù)據(jù)庫(kù)抽取D.傳感器數(shù)據(jù)采集E.用戶輸入4.常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)有（）。A.HBaseB.CassandraC.MongoDBD.RedisE.MySQL5.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）。A.金融B.醫(yī)療C.教育D.交通E.娛樂(lè)三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，對(duì)的打√，錯(cuò)的打×）1.大數(shù)據(jù)平臺(tái)只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）2.Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。（）3.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和規(guī)律的過(guò)程。（）4.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行備份。（）5.流處理可以處理實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。（）6.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不適合存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)。（）7.Spark比Hadoop的計(jì)算效率更高。（）8.數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析的最后一步。（）9.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全性只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的保密性。（）10.所有的大數(shù)據(jù)平臺(tái)都需要使用云計(jì)算技術(shù)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.說(shuō)明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各個(gè)組件的功能以及它們之間的關(guān)系。3.闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景及帶來(lái)的價(jià)值。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題20分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，解決以下實(shí)際問(wèn)題）某電商公司積累了大量的用戶交易數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等。公司希望通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以了解用戶購(gòu)買行為和偏好，從而優(yōu)化商品推薦策略。請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、預(yù)處理、分析以及可視化的主要步驟和方法。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.B2.B3.C4.C5.C6.B7.D8.A9.C10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCE2.ABC3.ABCDE4.ABC5.ABCDE三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要步驟及作用：數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲、缺失值等錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)集成，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等處理；數(shù)據(jù)歸約，減少數(shù)據(jù)量同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)特征。2.HDFS用于分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；MapReduce用于分布式計(jì)算；YARN負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度；Hive提供類似SQL的查詢功能，便于數(shù)據(jù)分析；它們之間，HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，MapReduce基于HDFS數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，YARN管理資源調(diào)度，Hive利用HDFS數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢分析。3.應(yīng)用場(chǎng)景：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、客戶細(xì)分、精準(zhǔn)營(yíng)銷等。價(jià)值：提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，降低風(fēng)險(xiǎn)；精準(zhǔn)定位客戶群體，提供個(gè)性化服務(wù)；優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)，提高轉(zhuǎn)化率和銷售額。五、綜合應(yīng)用題數(shù)據(jù)采集：通過(guò)ETL工