湖南工商大學(xué)《Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共5頁湖南工商大學(xué)

《Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在處理大數(shù)據(jù)時，常常需要使用分布式計(jì)算框架來提高計(jì)算效率。假設(shè)有一個計(jì)算任務(wù)需要對數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，以下哪種分布式計(jì)算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算時具有優(yōu)勢？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）2、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理時，內(nèi)存計(jì)算框架如Spark相比傳統(tǒng)的MapReduce框架具有一些優(yōu)勢。以下哪項(xiàng)不是Spark的優(yōu)勢？（）A.更快的計(jì)算速度B.更好的容錯性C.支持更多的編程語言D.更高效的內(nèi)存利用3、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)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(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫存管理和供應(yīng)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(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺，不適用于中小電商企業(yè)4、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對于一個大型企業(yè)來說，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)5、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項(xiàng)目管理方法B.團(tuán)隊(duì)成員需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項(xiàng)目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的周期較短，通常能夠在短時間內(nèi)完成并交付成果6、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失，因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法，可以通過隨機(jī)抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是非常重要的問題，以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要采用多種技術(shù)，如加密、訪問控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)只需要關(guān)注個人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力8、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響9、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)遷移的敘述，錯誤的是（）A.需要制定詳細(xì)的遷移計(jì)劃，包括遷移的時間、步驟和風(fēng)險應(yīng)對措施B.數(shù)據(jù)遷移過程中要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性C.可以直接將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)復(fù)制到目標(biāo)系統(tǒng)，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)遷移完成后需要進(jìn)行測試和驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)的可用性10、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用11、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有重要應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制B.有助于預(yù)測道路擁堵情況，為出行者提供實(shí)時導(dǎo)航C.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只能用于城市交通，對高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強(qiáng)安全管理12、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）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HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis13、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問題時，以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過算法推測填充缺失值D.對缺失值不做任何處理二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇原則。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)在充電樁布局優(yōu)化中的應(yīng)用。3、（本題5分）大數(shù)據(jù)環(huán)境下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私保護(hù)？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）給定一個包含電商物流配送延遲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)挖掘算法找出導(dǎo)致配送延遲的主要因素。2、（本題5分）基于Hive，對一個包含用戶音樂播放記錄數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用戶的音樂喜好和流行音樂趨勢。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含游戲玩家充值數(shù)據(jù)的文件，分析玩家的充值行為和消費(fèi)模式。4、（本題5分）使用Python語言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個實(shí)時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來自多個傳感器的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、PM2.5值等，并進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)分析和預(yù)警。5、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線游戲玩家行為數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出游戲時長最長的10個玩家，并計(jì)算他們的平均游戲時長。四