2025年大學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用（大數(shù)據(jù)技術(shù)）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。1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)？A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Validity2.以下哪種數(shù)據(jù)處理技術(shù)常用于大數(shù)據(jù)的批量處理？A.MapReduceB.SparkStreamingC.FlinkD.Storm3.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)什么？A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果D.數(shù)據(jù)的分類模型4.以下哪個(gè)是分布式文件系統(tǒng)？A.HDFSB.MySQLC.RedisD.Memcached5.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括以下哪一項(xiàng)？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.增加數(shù)據(jù)維度D.糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)6.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不包括以下哪種？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.線性回歸7.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫D.分布式數(shù)據(jù)庫8.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是？A.讓數(shù)據(jù)更美觀B.展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系C.隱藏?cái)?shù)據(jù)細(xì)節(jié)D.減少數(shù)據(jù)量9.大數(shù)據(jù)安全面臨的主要威脅不包括以下哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)備份D.拒絕服務(wù)攻擊10.以下哪種算法常用于大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)？A.K-MeansB.DBSCANC.NaiveBayesD.Apriori11.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架中，能夠處理高并發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的是？A.FlinkB.HiveC.PigD.Sqoop12.數(shù)據(jù)倉庫的主要作用是？A.存儲(chǔ)日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)B.進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析C.支持決策分析D.管理數(shù)據(jù)安全13.大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)集成的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)抽取B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.數(shù)據(jù)加載14.以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)的內(nèi)存計(jì)算？A.SparkB.HBaseC.CassandraD.Neo4j15.機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不包括以下哪種？A.主成分分析B.奇異值分解C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.層次聚類16.大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的組件是？A.HadoopB.SparkC.KafkaD.Zookeeper17.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于什么？A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析C.數(shù)據(jù)分組D.數(shù)據(jù)預(yù)測18.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.MongoDBB.CassandraC.HBaseD.MySQL19.大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括以下哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換20.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中，用于消息隊(duì)列的技術(shù)是？A.KafkaB.HadoopC.SparkD.Flink第II卷（非選擇題共60分）答題要求：請根據(jù)題目要求，在答題區(qū)域內(nèi)作答，答案要準(zhǔn)確、清晰、有條理。21.（10分）簡述大數(shù)據(jù)的概念及其主要特點(diǎn)。22.（10分）請說明MapReduce的工作原理。23.（10分）數(shù)據(jù)挖掘中有哪些常見的算法？請列舉至少三種并簡要說明其應(yīng)用場景。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)技術(shù)分析用戶的購買行為，以提高銷售額和用戶滿意度。問題：請你設(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析方案，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)。25.（15分）閱讀以下材料：某醫(yī)療企業(yè)收集了大量患者的病歷數(shù)據(jù)，希望利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘潛在的疾病關(guān)聯(lián)和治療方案。問題：請闡述如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行疾病關(guān)聯(lián)分析和治療方案挖掘，包括所使用的技術(shù)和方法。答案：1.D2.A3.B4.A5.C6.C7.D8.B9.C10.C11.A12.C13.C14.A15.C16.A17.C18.D19.C20.A21.大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。其主要特點(diǎn)包括Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型多樣）Value（價(jià)值密度低但潛在價(jià)值大）。22.MapReduce的工作原理是將輸入數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，由多個(gè)Map任務(wù)并行處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)形式。然后Reduce任務(wù)對(duì)Map任務(wù)的輸出進(jìn)行匯總和處理，最終得到結(jié)果。23.常見算法有決策樹，用于分類和預(yù)測；支持向量機(jī)，可處理線性和非線性分類；K-Means聚類算法，用于數(shù)據(jù)分組。24.數(shù)據(jù)采集：通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、日志收集等方式獲取用戶購買行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：采用分布式文件系統(tǒng)如HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫如HBase存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析用戶購買關(guān)聯(lián)，用機(jī)器學(xué)習(xí)算法如分類算法預(yù)測用戶購買傾向。