湘中幼兒師范高等專科學(xué)?！洞髷?shù)據(jù)技術(shù)原理和應(yīng)用》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)湘中幼兒師范高等?？茖W(xué)校《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理和應(yīng)用》

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30個(gè)小題，每小題1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、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，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(gè)計(jì)算任務(wù)需要對(duì)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(shí)具有優(yōu)勢(shì)？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）2、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心有有限的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)有多個(gè)大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運(yùn)行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計(jì)算資源給每個(gè)任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間分配資源，先處理短時(shí)間能完成的任務(wù)D.隨機(jī)分配資源，讓任務(wù)自行競(jìng)爭(zhēng)3、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(shí)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(shí)間內(nèi)完成并交付成果4、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼6、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布，以下哪種方法常用于檢測(cè)異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是7、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響8、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性需要得到保障。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)處理流程涉及多個(gè)步驟和系統(tǒng)。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)的一致性？（）A.在每個(gè)步驟結(jié)束時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證和修復(fù)B.建立中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)C.采用自動(dòng)化的數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具和流程D.以上方法結(jié)合使用，加強(qiáng)數(shù)據(jù)一致性管理9、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好10、在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種常見的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.回歸分析可以用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值B.線性回歸是回歸分析中最簡(jiǎn)單的形式C.回歸分析只能處理兩個(gè)變量之間的關(guān)系，不能處理多個(gè)變量D.可以通過評(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度來判斷其準(zhǔn)確性11、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個(gè)在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個(gè)用戶同時(shí)訂票時(shí)數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場(chǎng)景？（）A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合12、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策成為一種趨勢(shì)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策可以提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性B.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系C.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策只適用于企業(yè)管理，不適用于政府決策和社會(huì)治理D.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等專業(yè)人才13、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14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)15、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時(shí)間進(jìn)行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引16、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，為了整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是17、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份18、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架需要考慮數(shù)據(jù)的分區(qū)和分布策略。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行分區(qū)。以下關(guān)于分區(qū)策略的描述，正確的是：（）A.分區(qū)數(shù)量越多越好，能夠提高并行處理能力B.分區(qū)應(yīng)均勻分布，避免某些分區(qū)數(shù)據(jù)量過大C.分區(qū)可以隨意設(shè)置，對(duì)計(jì)算性能沒有影響D.按照用戶ID的首字母進(jìn)行分區(qū)，方便管理19、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響20、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性非常重要。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架容錯(cuò)性的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.容錯(cuò)性可以確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)性的重要手段C.分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)性會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實(shí)現(xiàn)完美的容錯(cuò)性，無需軟件層面的支持21、大數(shù)據(jù)的發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)管理提出了新的要求。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)管理策略的調(diào)整，正確的是：（）A.繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，增加硬件投入B.采用分布式的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.減少數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)，只保留關(guān)鍵數(shù)據(jù)D.不改變現(xiàn)有管理策略，等待技術(shù)成熟后再進(jìn)行調(diào)整22、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)23、對(duì)于一個(gè)跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和一致性，以下哪種技術(shù)或工具通常被采用？（）A.分布式鎖B.數(shù)據(jù)復(fù)制C.數(shù)據(jù)遷移D.數(shù)據(jù)備份24、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁(yè)面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是25、在大數(shù)據(jù)分析中，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是常見的做法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是經(jīng)過整合和清洗的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于支持決策分析，而不是事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，反映最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)需要考慮數(shù)據(jù)的分層和主題域的劃分26、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問控制的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問控制是一種常見的訪問控制策略C.訪問控制只適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，對(duì)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無效D.訪問控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別27、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線教育和終身教育28、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用29、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和訪問，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲(chǔ)解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯(cuò)性B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機(jī)讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)30、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。假設(shè)有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含大量的特征，但其中一些特征可能是冗余的。以下哪種降維方法在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)較為有效？（）A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.線性判別分析（LDA）D.Alloftheabove（以上皆是）二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含網(wǎng)絡(luò)廣告點(diǎn)擊數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，找出點(diǎn)擊率最高的廣告和對(duì)應(yīng)的點(diǎn)擊次數(shù)。2、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含信用卡交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，找出可能的欺詐交易。3、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Flume數(shù)據(jù)采集工具，采集電商網(wǎng)站的用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)，如頁(yè)面停留時(shí)間、點(diǎn)擊次數(shù)等，并將其存儲(chǔ)到HDFS中，然后使用MapReduce進(jìn)行分析，找出用戶的興趣點(diǎn)和購(gòu)買意向。4、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含電商商品銷售數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出銷售額增長(zhǎng)最快的5種商品，并計(jì)算它們的增長(zhǎng)率。5、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和Cassandra數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和查詢大量的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)。要求能夠快