河北科技學(xué)院《大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》2023-2024學(xué)年第二學(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(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)的應(yīng)用場景中，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的例子。假設(shè)要通過分析交通大數(shù)據(jù)來優(yōu)化城市的交通信號燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)對于實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最有幫助？（）A.車輛的速度和位置數(shù)據(jù)B.駕駛員的個(gè)人信息C.車輛的品牌和型號D.道路的建設(shè)年份2、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預(yù)測能源需求，提高能源供應(yīng)的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患3、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用4、大數(shù)據(jù)的處理往往涉及到多個(gè)階段的工作流。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目包括數(shù)據(jù)采集、清洗、分析和可視化等階段。以下哪種工作流管理工具最能有效地協(xié)調(diào)和監(jiān)控這些階段的執(zhí)行？（）A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以5、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織6、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率7、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)8、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強(qiáng)制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪問控制9、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)了性能瓶頸，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)讀取速度慢。以下哪種優(yōu)化措施最有可能解決這個(gè)問題？（）A.增加內(nèi)存B.優(yōu)化磁盤I/OC.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬D.升級CPU10、大數(shù)據(jù)在市場營銷中的應(yīng)用能夠帶來諸多好處，以下哪一項(xiàng)不是其帶來的好處？（）A.更精準(zhǔn)的市場細(xì)分B.更有效的客戶關(guān)系管理C.降低營銷成本D.消除市場競爭11、在大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中，差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.差分隱私通過添加噪聲來保護(hù)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(gè)體的敏感信息C.差分隱私的保護(hù)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12、大數(shù)據(jù)中的圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、物流路徑規(guī)劃等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于圖計(jì)算模型和算法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.常見的圖計(jì)算模型包括有向圖、無向圖和加權(quán)圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問題D.圖計(jì)算算法的效率與圖的規(guī)模無關(guān)，只取決于算法的復(fù)雜度13、大數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測模型需要不斷評估和優(yōu)化。假設(shè)我們建立了一個(gè)銷售預(yù)測模型，以下哪種方法最適合評估模型的性能？（）A.比較預(yù)測值與實(shí)際值的差異，計(jì)算均方誤差等指標(biāo)B.觀察模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型性能越好C.根據(jù)模型的訓(xùn)練時(shí)間，訓(xùn)練時(shí)間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準(zhǔn)確性14、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個(gè)組織擁有多個(gè)部門，每個(gè)部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)15、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。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.以上都適用二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對自然災(zāi)害預(yù)警的作用是什么？2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化旅游行程規(guī)劃。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何影響電商行業(yè)的發(fā)展。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的合作關(guān)系數(shù)據(jù)，例如學(xué)者之間的合作項(xiàng)目、共同發(fā)表的論文等，并能夠找出合作最緊密的學(xué)者團(tuán)隊(duì)。2、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含手機(jī)應(yīng)用更新數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出更新頻率最高的5個(gè)應(yīng)用，并計(jì)算它們的平均更新頻率。3、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含在線教育平臺(tái)學(xué)生作業(yè)提交數(shù)據(jù)的文件，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和努力程度。4、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的物流快遞單號跟蹤數(shù)據(jù)，包括快遞單號、當(dāng)前位置、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間等，并能夠根據(jù)快遞單號進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢和更新。5、（本題5分）有一個(gè)包含交通信號燈控制數(shù)據(jù)的文件，使用SQL語句和相關(guān)數(shù)據(jù)庫操作，優(yōu)化信號燈的設(shè)置以減少交通擁堵。四、綜合分析