北京理工大學《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京理工大學

《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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、在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，常常需要進行特征提取和分類。假設有一個包含數(shù)百萬張圖片的數(shù)據(jù)集，需要快速準確地識別圖片中的物體。以下哪種技術(shù)或算法在圖像大數(shù)據(jù)處理中應用廣泛？（）A.決策樹B.隨機森林C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.樸素貝葉斯2、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，考慮到系統(tǒng)的可擴展性和容錯性，以下哪種分布式計算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow3、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導致問題發(fā)生的原因C.預測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預4、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過程中可能遇到的問題，哪一項描述不準確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會導致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復和沖突5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實時流處理。以下關(guān)于Storm的特點，哪一項是錯誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復雜的邏輯6、在處理大規(guī)模的大數(shù)據(jù)集時，常常需要對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理。假設一個包含了用戶購物行為的數(shù)據(jù)集，其中存在大量缺失值、重復數(shù)據(jù)和異常值。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法最適合處理這種情況，同時能夠最大程度地保留有用信息并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.直接刪除包含缺失值、重復數(shù)據(jù)和異常值的記錄B.通過統(tǒng)計方法填充缺失值，去除重復數(shù)據(jù)，并使用聚類算法識別和處理異常值C.對缺失值進行隨機填充，保留重復數(shù)據(jù)，忽略異常值D.不進行任何處理，直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析7、在處理實時大數(shù)據(jù)流時，Kafka是一個常用的消息隊列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點C.Kafka中的消息一旦被消費就會立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機制8、當處理海量的社交媒體數(shù)據(jù)時，情感分析是一個常見的任務。假設我們有大量的微博文本數(shù)據(jù)，需要判斷每條微博所表達的情感是積極、消極還是中性。以下哪種方法常用于社交媒體的情感分析？（）A.基于詞典的方法，根據(jù)預定義的情感詞庫進行判斷B.基于機器學習的方法，使用分類算法進行訓練和預測C.基于深度學習的方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行情感分類D.以上方法都經(jīng)常被使用，具體取決于數(shù)據(jù)特點和任務需求9、假設一個社交媒體平臺擁有數(shù)十億用戶，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評論、私信等。為了對這些文本數(shù)據(jù)進行情感分析，判斷用戶的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機器學習中的支持向量機算法C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.人工逐一閱讀和判斷10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多種，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實時數(shù)據(jù)可視化和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性11、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項說法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無需再進行維護和更新12、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護措施的敘述，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護無關(guān)13、在大數(shù)據(jù)存儲和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項是錯誤的？（）A.強一致性要求所有節(jié)點在任何時刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點上存在差異，但最終會達到一致C.最終一致性是指經(jīng)過一段時間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達到一致狀態(tài)D.一致性模型對系統(tǒng)性能沒有影響，因此在設計系統(tǒng)時可以隨意選擇14、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，需要考慮計算資源的分配和優(yōu)化。假設一個數(shù)據(jù)中心有有限的計算節(jié)點，同時有多個大數(shù)據(jù)任務需要運行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計算資源給每個任務，確保公平性B.根據(jù)任務的優(yōu)先級分配資源，優(yōu)先保障重要任務C.按照任務的預計執(zhí)行時間分配資源，先處理短時間能完成的任務D.隨機分配資源，讓任務自行競爭15、在一個大型金融機構(gòu)中，每天都會產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對這些數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow16、假設要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，并且希望保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能更合適？（）A.主成分分析B.局部線性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射17、在大數(shù)據(jù)的并行計算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個關(guān)鍵步驟。假設我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個節(jié)點上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負載均衡？（）A.隨機分區(qū)B.哈希分區(qū)C.范圍分區(qū)D.以上策略在不同情況下都可能實現(xiàn)負載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布18、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)。假設有一個預測模型，用于預測股票價格的走勢。以下哪種評估指標最適合衡量該模型的性能？（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1值19、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說法，錯誤的是（）A.無損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒有任何信息損失B.有損壓縮會丟失部分數(shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對數(shù)據(jù)的使用沒有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時需要考慮數(shù)據(jù)的特點和應用需求20、在大數(shù)據(jù)存儲方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設有一個需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復雜，同時對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）21、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預處理往往會占用大量的時間和資源。假設要對一個包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進行預處理。以下哪種方法最能提高預處理的效率和效果？（）A.并行預處理B.自動化預處理工具C.基于機器學習的預處理D.以上方法結(jié)合使用22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理和流計算，以下哪種技術(shù)架構(gòu)通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是23、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復雜的數(shù)學和統(tǒng)計方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應用于實際業(yè)務，無需進一步驗證D.數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建和模型評估等階段24、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設一個大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時響應時間較長。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進行優(yōu)化25、大數(shù)據(jù)在電商領域有廣泛的應用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個性化推薦，提高用戶體驗和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺的營銷和推廣，提高品牌知名度和市場份額D.大數(shù)據(jù)在電商領域的應用只局限于大型電商平臺，不適用于中小電商企業(yè)26、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時面臨諸多挑戰(zhàn)。假設一個企業(yè)需要存儲PB級別的數(shù)據(jù)，并要求具備高可靠性和可擴展性。以下哪種存儲架構(gòu)最適合？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop的HDFSC.本地磁盤陣列，通過RAID技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全D.云存儲服務，如亞馬遜的S327、在大數(shù)據(jù)分析項目中，以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估28、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對數(shù)據(jù)進行簡單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點進行定制化處理29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。假設一家公司收集了大量用戶的個人信息用于數(shù)據(jù)分析，但需要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)不太適合用于保護數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)脫敏C.數(shù)據(jù)加密D.直接公開原始數(shù)據(jù)30、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設我們需要對大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)進行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實時處理能力和內(nèi)存計算優(yōu)勢C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動應用D.Storm，適用于對延遲要求極高的場景二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語言和Dask庫，編寫一個程序?qū)σ粋€大型的音頻數(shù)據(jù)集進行音頻特征提取。2、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個包含在線課程學習數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出學習時長最長的10個課程，并計算它們的平均學習時長。3、（本題5分）基于HBase，設計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量地理位置數(shù)據(jù)（如經(jīng)緯度、地址）的系統(tǒng)，支持附近地點的查詢功能。4、（本題5分）利用Java語言和MongoDB數(shù)據(jù)庫，設計一個程序來存儲和管理大量的電影票房數(shù)據(jù)，包括電影名稱、上映時間、票房收入等，并能夠按時間段統(tǒng)計票房排名。5、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫，讀取一個包含股票價格歷史數(shù)據(jù)的文件，計算某只股票在過去一年中的最高價格、最低價格以及