2025年高職網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（大數(shù)據(jù)工具框架）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本大題共20小題，每小題2分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種大數(shù)據(jù)工具框架主要用于數(shù)據(jù)采集？（）A.HadoopB.SparkC.FlumeD.Kafka2.下列關(guān)于Hadoop的描述，錯(cuò)誤的是（）A.是一個(gè)分布式計(jì)算框架B.核心組件包括HDFS和MapReduceC.不適合處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)D.只能運(yùn)行在Linux系統(tǒng)上3.Spark的核心組件不包括（）A.SparkCoreB.SparkSQLC.HiveD.SparkStreaming4.以下哪種數(shù)據(jù)格式不是Hadoop支持的常見格式？（）A.CSVB.JSONC.XMLD.BMP5.Flume的數(shù)據(jù)源不包括（）A.AvroB.ThriftC.KafkaD.File6.Kafka的消息存儲(chǔ)在（）A.內(nèi)存B.文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)庫D.分布式文件系統(tǒng)7.以下哪個(gè)不是Hive的特點(diǎn)？（）A.基于SQL的大數(shù)據(jù)倉庫工具B.支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理C.可以與Hadoop集成D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上8.PigLatin語言主要用于（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.Mahout主要用于（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)采集D.數(shù)據(jù)傳輸10.以下哪種算法不屬于SparkMLlib中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.K近鄰11.Storm主要用于（）A.批處理B.流處理C.數(shù)據(jù)挖掘D.機(jī)器學(xué)習(xí)12.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)？（）A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)性D.穩(wěn)定性13.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.分類B.聚類C.數(shù)據(jù)加密D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘14.以下哪種可視化工具常用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖15.大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)不包括（）A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)丟失16.以下哪種技術(shù)用于數(shù)據(jù)脫敏？（）A.加密算法B.哈希函數(shù)C.替換算法D.以上都是17.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的主要環(huán)節(jié)不包括（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.數(shù)據(jù)監(jiān)控18.以下哪種分布式文件系統(tǒng)常用于Hadoop？（）A.NTFSB.FAT32C.ext4D.HDFS19.以下哪個(gè)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)？（）A.高可擴(kuò)展性B.支持事務(wù)C.靈活的數(shù)據(jù)模型D.高性能20.大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)不包括（）A.云化B.邊緣化C.集中化D.智能化第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡(jiǎn)述Hadoop的體系結(jié)構(gòu)及其各部分的功能。22.（10分）說明Spark的優(yōu)勢(shì)以及它在哪些場(chǎng)景下更適用。23.（10分）闡述數(shù)據(jù)挖掘的主要算法及其應(yīng)用場(chǎng)景，并各舉一個(gè)例子。24.（15分）閱讀以下材料：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，電商行業(yè)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。某電商企業(yè)希望通過大數(shù)據(jù)工具框架來分析用戶購買行為，以提高銷售額和用戶滿意度。問題：請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)工具框架的方案，說明如何采集、存儲(chǔ)和分析這些用戶購買行為數(shù)據(jù)。25.（15分）閱讀以下材料：某社交平臺(tái)擁有龐大的用戶群體，每天產(chǎn)生大量的社交數(shù)據(jù)。平臺(tái)方想要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘用戶之間的潛在關(guān)系，發(fā)現(xiàn)有影響力的用戶群體。問題：請(qǐng)你描述如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具框架實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，包括涉及的主要技術(shù)和步驟。答案：1.C2.D3.C4.D5.C6.B7.B8.C9.A10.D11.B12.C13.C14.B15.C16.D17.C18.D19.B20.C21.Hadoop體系結(jié)構(gòu)主要包括HDFS（分布式文件系統(tǒng)）、MapReduce（分布式計(jì)算框架）和YARN（資源管理系統(tǒng)）。HDFS用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。MapReduce負(fù)責(zé)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的計(jì)算任務(wù)，將計(jì)算邏輯分為Map和Reduce階段。YARN負(fù)責(zé)資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度，為不同的計(jì)算框架提供資源支持。22.Spark優(yōu)勢(shì)：速度快、支持多種編程語言、能與多種數(shù)據(jù)源集成等。適用場(chǎng)景：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、迭代計(jì)算、交互式查詢等。如在電商實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)中，可利用SparkStreaming實(shí)時(shí)處理用戶行為數(shù)據(jù)，快速給出推薦結(jié)果；在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，SparkMLlib可高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。23.分類算法如決策樹，用于將數(shù)據(jù)分為不同類別，如在客戶信用評(píng)估中，根據(jù)客戶各種特征判斷其信用等級(jí)。聚類算法如K-Means，將數(shù)據(jù)分成不同簇，如在電商商品分類中，可將相似商品聚為一類。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Apriori，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如超市中發(fā)現(xiàn)顧客購買啤酒和尿布的關(guān)聯(lián)。24.采集：可使用Flume從電商平臺(tái)服務(wù)器采集用戶購買行為日志數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)：將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上，并通過Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建，方便后續(xù)分析。分析：利用SparkSQL對(duì)存儲(chǔ)在Hive中的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析，挖掘用戶購買規(guī)律、熱門商品等信息，為營(yíng)銷策略制定提供依據(jù)。25.運(yùn)用SparkMLlib中的社交網(wǎng)絡(luò)分析算法，如PageRank算法來發(fā)現(xiàn)有