新疆師范大學《大數(shù)據(jù)與云計算平臺原理及應用》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頁新疆師范大學

《大數(shù)據(jù)與云計算平臺原理及應用》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、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的一致性和可用性之間需要進行權衡。假設有一個在線交易系統(tǒng)，在極端情況下，以下哪種策略更傾向于保證數(shù)據(jù)的一致性？（）A.立即停止服務，直到數(shù)據(jù)一致性恢復B.允許一定程度的數(shù)據(jù)不一致，優(yōu)先保證系統(tǒng)的可用性C.采用異步復制，提高系統(tǒng)的響應速度D.隨機選擇一種策略2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關于數(shù)據(jù)傾斜的描述，哪一個是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)傾斜可能導致某些任務的處理時間過長B.可以通過數(shù)據(jù)預處理和優(yōu)化算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會出現(xiàn)在分布式計算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數(shù)據(jù)傾斜3、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關鍵的步驟。假設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和錯誤數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對于錯誤數(shù)據(jù)，通過手動檢查和修正來確保數(shù)據(jù)的準確性C.利用統(tǒng)計方法填充缺失值，并使用機器學習算法檢測和糾正錯誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，直接進行后續(xù)的分析4、假設一個電商平臺擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)，想要通過大數(shù)據(jù)分析來預測用戶的購買行為。以下哪種機器學習算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關聯(lián)規(guī)則挖掘5、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，特征選擇和特征提取是重要的步驟。假設我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，需要進行特征處理以提高模型性能。以下關于特征選擇和特征提取的區(qū)別，哪一項是正確的？（）A.特征選擇是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征提取是通過變換生成新的特征B.特征提取是從原始特征中選擇一部分重要的特征；特征選擇是通過變換生成新的特征C.特征選擇和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征選擇和特征提取在大數(shù)據(jù)處理中不常用，對模型性能影響不大6、假設要對一個大型數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)降維，以減少數(shù)據(jù)量和計算復雜度，以下哪種技術較為合適？（）A.特征選擇B.特征提取C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)清洗7、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8、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9、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理海量的日志數(shù)據(jù)，以下哪種工具或技術經(jīng)常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是10、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進行數(shù)據(jù)融合。假設有多個來源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱不同。以下哪種技術可以用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標準化D.Alloftheabove（以上皆是）11、在大數(shù)據(jù)存儲中，當需要處理結(jié)構化、半結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)的混合時，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢？（）A.關系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫12、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設一個計算任務可以被分解為多個子任務，并在多個節(jié)點上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計算的效率？（）A.隨機分布B.哈希分布C.范圍分布D.復制分布13、大數(shù)據(jù)的處理往往需要消耗大量的計算資源。假設要對一個包含數(shù)十億條記錄的大數(shù)據(jù)集進行復雜的機器學習模型訓練。以下哪種方式最能有效地降低計算成本，同時保證模型的訓練效果？（）A.使用云計算平臺B.優(yōu)化算法和模型結(jié)構C.采用分布式并行計算D.減少數(shù)據(jù)量14、當處理大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)時，例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù)，需要特殊的處理方法。假設要分析一個地區(qū)多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術最適合處理這種時空數(shù)據(jù)的分析任務？（）A.空間索引B.時間序列分析C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.以上技術結(jié)合使用15、大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造領域有廣泛的應用，以下關于大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和優(yōu)化B.有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率C.大數(shù)據(jù)在工業(yè)制造中的應用只適用于大型企業(yè)，對中小企業(yè)幫助不大D.能夠預測設備故障，降低維護成本16、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項重要任務。假設要從一個網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)集中檢測出異常的流量模式。以下哪種方法最常用于網(wǎng)絡流量的異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.以上方法結(jié)合使用17、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)備份和恢復是確保數(shù)據(jù)安全性和可用性的重要措施。以下哪種備份策略在恢復數(shù)據(jù)時速度最快？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上恢復速度相同18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘是一個重要的技術，以下關于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘用于從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領域，不能廣泛應用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點進行應用19、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領域的應用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足20、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用21、假設要對一個大型社交網(wǎng)絡中的用戶關系進行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構，以下哪種算法或技術最為適用？（）A.社交網(wǎng)絡分析算法B.分類算法C.聚類算法D.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法22、對于一個需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關鍵節(jié)點和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹算法D.以上都是23、大數(shù)據(jù)的發(fā)展對數(shù)據(jù)管理提出了新的要求。假設一個企業(yè)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長，以下關于數(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，如NoSQL數(shù)據(jù)庫C.減少數(shù)據(jù)的收集和存儲，只保留關鍵數(shù)據(jù)D.不改變現(xiàn)有管理策略，等待技術成熟后再進行調(diào)整24、在大數(shù)據(jù)隱私保護中，差分隱私是一種常用的技術。以下關于差分隱私的描述，哪一項是錯誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作25、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，以下哪種硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量內(nèi)存C.高速磁盤D.以上都是26、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項重要任務。假設我們有一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于規(guī)則的檢測，設定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的27、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗證等方法進行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進行管理28、大數(shù)據(jù)技術在能源管理領域有潛在的應用價值。假設一個能源公司想要通過大數(shù)據(jù)降低能耗。以下哪種方式最有可能實現(xiàn)這一目標？（）A.分析能源設備的運行數(shù)據(jù)，預測設備故障B.監(jiān)測用戶的能源使用習慣，提供節(jié)能建議C.優(yōu)化能源分配和調(diào)度，提高能源利用效率D.以上方法綜合運用，實現(xiàn)全面的能源管理優(yōu)化29、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個關鍵步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）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)其他相關字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進行分析30、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架的容錯性非常重要。以下關于分布式計算框架容錯性的描述，哪一項是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點故障時任務仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復機制是實現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對一個大規(guī)模的圖像分割數(shù)據(jù)集進行深度學習訓練，實現(xiàn)精確的圖像分割。2、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自工業(yè)生產(chǎn)設備的大量運行數(shù)據(jù)。找出故障頻率最高的5臺設備，并計算這些設備的故障總數(shù)。3、（本題5分）利用Python語言和TensorFlow框架，構建一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），對大規(guī)模的文本序列進行預測，例如預測下一個單詞。4、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含網(wǎng)絡廣告點擊數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行分析，找出點擊率最高的廣告和對應的點擊次數(shù)。5、（本題5分）使用Spark框架，讀取一個包含用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，分析每個用戶的消費習慣，計算每個用戶的平均消費金額和購買商品的種類數(shù)量。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明大