首鋼工學(xué)院《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)首鋼工學(xué)院《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)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(yǔ)義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突2、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性B.訪問(wèn)控制可以限制用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無(wú)關(guān)3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型更具優(yōu)勢(shì)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)4、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)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5、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價(jià)值）。當(dāng)處理來(lái)自不同來(lái)源、格式各異的數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)分析，首先需要解決的問(wèn)題是什么？（）A.選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和整合C.確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式D.評(píng)估數(shù)據(jù)的價(jià)值和重要性6、在大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略最能保證負(fù)載均衡？（）A.隨機(jī)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(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，取決于數(shù)據(jù)分布7、在大數(shù)據(jù)的流處理中，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞，不會(huì)出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。如果數(shù)據(jù)的更新頻率較高，以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)更合適？（）A.離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都不合適9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度，通常會(huì)使用緩存技術(shù)。以下關(guān)于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進(jìn)先出（FIFO）策略適用于數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式穩(wěn)定的情況C.隨機(jī)替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的訪問(wèn)模式10、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時(shí)，為了提取有意義的特征，以下哪種方法通常被采用？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征構(gòu)建D.以上都是11、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要從多個(gè)來(lái)源（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）12、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但又要確保用戶(hù)隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是13、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行14、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢(xún)性能，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被用于大規(guī)模數(shù)據(jù)？（）A.B樹(shù)索引B.位圖索引C.哈希索引D.全文索引15、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類(lèi)問(wèn)題時(shí)，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。以下關(guān)于SVM的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.它可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)B.它對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練速度很快C.它通過(guò)尋找最優(yōu)超平面來(lái)進(jìn)行分類(lèi)D.它的性能受核函數(shù)的選擇影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述MapReduce的工作原理。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系驗(yàn)證？3、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)用戶(hù)行為分析中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來(lái)自多個(gè)傳感器的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、PM2.5值等，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)警。2、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)布災(zāi)害預(yù)警信息。3、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)實(shí)時(shí)的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪音等，要求能夠快速查詢(xún)特定地點(diǎn)在特定時(shí)間段的環(huán)境指標(biāo)。4、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市路燈照明數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出照明時(shí)間最長(zhǎng)的10條街道，并計(jì)算這些街道的平均照明時(shí)間。5、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Storm實(shí)時(shí)處理框架，處理實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流，計(jì)算每只股票的每分鐘成交量和成交金額，并將結(jié)果實(shí)時(shí)展示。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）分析大數(shù)據(jù)