2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪項不屬于大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)采集層的功能？A.從多種數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)B.對收集到的數(shù)據(jù)進行初步清洗C.將數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱鎯覦.對數(shù)據(jù)進行深度分析2.大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)存儲層，哪種存儲方式適合存儲實時變化的數(shù)據(jù)且讀寫性能要求高？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.分布式文件系統(tǒng)C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫D.云存儲3.以下關(guān)于大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的計算框架，說法錯誤的是？A.MapReduce適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的批處理B.Spark比MapReduce更適合迭代計算C.Flink主要用于實時流數(shù)據(jù)處理，不支持批處理D.Storm常用于構(gòu)建實時計算應(yīng)用程序4.在大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計中，數(shù)據(jù)治理的核心目標不包括以下哪一項？A.保證數(shù)據(jù)質(zhì)量B.提高數(shù)據(jù)處理效率C.確保數(shù)據(jù)安全D.實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化5.大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)集成層，其主要作用是？A.將不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為一種格式B.把來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到一起C.對集成后的數(shù)據(jù)進行加密處理D.從集成的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息6.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？A.決策樹B.聚類分析C.數(shù)據(jù)加密D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的元數(shù)據(jù)管理，主要管理的內(nèi)容不包括？A.數(shù)據(jù)的定義B.數(shù)據(jù)的來源C.數(shù)據(jù)的存儲位置D.數(shù)據(jù)的加密算法8.在設(shè)計大數(shù)據(jù)架構(gòu)時，考慮數(shù)據(jù)的擴展性主要是為了應(yīng)對？A.數(shù)據(jù)量的不斷增長B.數(shù)據(jù)處理速度的下降C.數(shù)據(jù)安全問題D.數(shù)據(jù)格式的變化9.大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)可視化層，其主要目的是？A.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形等直觀形式展示B.對可視化的數(shù)據(jù)進行深度分析C.提高數(shù)據(jù)的存儲效率D.增強數(shù)據(jù)的安全性10.以下關(guān)于大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的分布式系統(tǒng)，說法正確的是？A.分布式系統(tǒng)一定比單機系統(tǒng)性能好B.分布式系統(tǒng)中各個節(jié)點之間不需要通信C.分布式系統(tǒng)可以提高數(shù)據(jù)處理的可靠性和可擴展性D.分布式系統(tǒng)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請在橫線上填寫正確答案。11.大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)采集層常用的采集工具包括______、Flume等。12.數(shù)據(jù)存儲層中，HBase是一種分布式的______數(shù)據(jù)庫。13.大數(shù)據(jù)計算框架Spark的核心組件包括SparkCore、SparkSQL、______、SparkStreaming等。14.數(shù)據(jù)治理中的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理主要包括數(shù)據(jù)準確性、完整性、______等方面。15.大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)集成層常用的集成技術(shù)有ETL工具、______等。三、簡答題（共20分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰，語言簡潔。16.簡述大數(shù)據(jù)架構(gòu)中數(shù)據(jù)存儲層的幾種主要存儲方式及其特點。（8分）17.說明大數(shù)據(jù)架構(gòu)中數(shù)據(jù)治理的主要內(nèi)容。（6分）18.簡述大數(shù)據(jù)計算框架MapReduce的工作原理。（6分）四、分析題（共20分）材料：某電商公司積累了大量的用戶購買數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買時間、購買商品、價格等信息。公司想要通過對這些數(shù)據(jù)的分析來優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)，提高銷售額。答題要求：根據(jù)上述材料，回答以下問題。每個問題的題目字數(shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。19.請分析該電商公司的數(shù)據(jù)屬于哪種類型的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)架構(gòu)中應(yīng)如何處理這類數(shù)據(jù)？（10分）20.若要從這些數(shù)據(jù)中挖掘出用戶購買行為的規(guī)律，你認為可以采用哪些大數(shù)據(jù)分析技術(shù)？（10分）五、設(shè)計題（共20分）材料：一家大型連鎖超市擁有多個門店，每天產(chǎn)生大量的銷售數(shù)據(jù)，包括商品銷售數(shù)量、銷售額、顧客信息等。超市管理層希望構(gòu)建一個大數(shù)據(jù)架構(gòu)來對這些數(shù)據(jù)進行分析，以優(yōu)化商品陳列、調(diào)整營銷策略等。答題要求：根據(jù)上述材料，設(shè)計一個適合該連鎖超市的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集層、存儲層、計算層、分析層等，并簡要說明各層的功能和作用。每個問題的題目字數(shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。21.數(shù)據(jù)采集層：（5分）22.數(shù)據(jù)存儲層：（5分）23.計算層：（5分）24.分析層：（5分）答案：一、1.D2.C3.C4.B5.B6.C7.D8.A9.A10.C二、11.Kafka12.分布式非關(guān)系型13.SparkMLlib14.一致性15.數(shù)據(jù)融合平臺三、16.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲和查詢基于SQL，具有強數(shù)據(jù)一致性。分布式文件系統(tǒng)：如HDFS，適合存儲大規(guī)模文件數(shù)據(jù)，具有高容錯性和可擴展性。NoSQL數(shù)據(jù)庫：如MongoDB，適用于處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，讀寫性能高，可擴展性強。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫：適合對實時性要求高的場景，數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，讀寫速度極快。17.數(shù)據(jù)治理主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)標準制定，確保數(shù)據(jù)的一致性和規(guī)范性；數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，保證數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性等；數(shù)據(jù)安全管理，保護數(shù)據(jù)不被泄露、篡改等；元數(shù)據(jù)管理，記錄數(shù)據(jù)的定義、來源等信息；數(shù)據(jù)生命周期管理，對數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到銷毀的全過程進行管理。18.MapReduce工作原理：它將計算任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)分割成多個塊，由多個Map任務(wù)并行處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對形式。Reduce階段將Map任務(wù)輸出的鍵值對進行分組和聚合，最終得到計算結(jié)果。整個過程在集群中的多個節(jié)點上分布式執(zhí)行。四、19.該電商公司的數(shù)據(jù)屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)采集層可通過ETL工具將各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換后加載到存儲層。存儲層可選用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲。計算層利用MapReduce或Spark等框架對數(shù)據(jù)進行處理分析，挖掘用戶購買行為規(guī)律，如購買時間分布、商品關(guān)聯(lián)等，為商品推薦系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持。20.可以采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，找出用戶經(jīng)常一起購買的商品組合，用于推薦相關(guān)商品。聚類分析技術(shù)，將用戶按照購買行為等特征進行分類，針對不同類別的用戶推薦適合他們的商品。決策樹算法，根據(jù)用戶購買數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹模型，預測用戶可能購買的商品。還可利用深度學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對大量購買數(shù)據(jù)進行訓練，實現(xiàn)更精準的商品推薦。五、21.數(shù)據(jù)采集層：負責從各個門店的銷售系統(tǒng)、收銀系統(tǒng)等數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，包括商品銷售數(shù)量、銷售額、顧客信息等。通過部署數(shù)據(jù)采集工具，如Kafka、Flume等，實時或定時采集數(shù)據(jù)，并傳輸?shù)酱鎯印?2.數(shù)據(jù)存儲層：采用分布式文件系統(tǒng)HDFS存儲大量的銷售數(shù)據(jù)文件，同時使用HBase存儲一些結(jié)構(gòu)化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如顧客信息等。利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲一些統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)，方便查詢和分析。存儲層要保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，支持高并發(fā)讀寫。23.計算層：運用Spark計算框架，對存儲層的數(shù)據(jù)進行處理。通過SparkSQL進行數(shù)據(jù)查詢和分析，利用SparkStreaming處理實時銷售數(shù)據(jù)，實