安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)《大數(shù)據(jù)存儲與處理技術(shù)（Hadoop）》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)存儲與處理技術(shù)（Hadoop）》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時，需要考慮很多因素。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果，無需考慮用戶交互D.可視化設(shè)計應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析目的進(jìn)行定制2、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮3、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾是一種常用的方法。假設(shè)一個電商平臺需要為用戶推薦商品，以下關(guān)于協(xié)同過濾的說法，哪一項是正確的？（）A.基于用戶的協(xié)同過濾比基于物品的協(xié)同過濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過濾只適用于小型數(shù)據(jù)集4、對于一個需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)，以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個數(shù)據(jù)分析項目涉及多個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個電商平臺的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時，需要確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，需要選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的性能。如果是二分類問題，以下哪個指標(biāo)通常不適合作為主要評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8、在大數(shù)據(jù)項目的實施過程中，項目管理至關(guān)重要。以下哪個階段在項目管理中最為關(guān)鍵？（）A.需求分析B.設(shè)計開發(fā)C.測試上線D.運維監(jiān)控9、在大數(shù)據(jù)分析項目中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個預(yù)測模型，用于預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種評估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值10、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實時數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個電商平臺需要實時監(jiān)控用戶的購買行為，以便及時調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實時分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法11、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè)，也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個天文學(xué)研究項目，需要分析大量的天體觀測數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律？（）A.分布式存儲和計算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用12、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）13、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點和適用場景，哪一項是錯誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實時流數(shù)據(jù)，迭代計算和交互式查詢C.Hadoop的計算速度通常比Spark快，尤其對于小數(shù)據(jù)量的計算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率14、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測，如預(yù)測客戶流失、商品銷量等B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少，因為其對數(shù)據(jù)量和計算資源要求過高D.深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像、語音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色15、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個企業(yè)需要存儲和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含電商平臺商品推薦數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出推薦成功率最高的10種商品，并計算它們的平均推薦成功率。2、（本題5分）基于Storm框架，實現(xiàn)一個實時流數(shù)據(jù)處理程序，對股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，計算每只股票在每分鐘內(nèi)的成交量和成交金額。3、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶關(guān)注和取消關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，分析用戶關(guān)系的穩(wěn)定性和變化規(guī)律。4、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含電商平臺優(yōu)惠券使用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出使用優(yōu)惠券金額最大的10個用戶，并計算他們的平均使用金額。5、（本題5分）用Python語言和SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫，構(gòu)建一個隨機(jī)森林模型，預(yù)測房價走勢。數(shù)據(jù)集中包含房屋面積、地理位置、周邊設(shè)施等信息。四、綜合分析