大數(shù)據(jù)試卷-答案

#上海市工業(yè)和信息化人才繼續(xù)教育培訓(xùn)課程《大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘》在線考卷一、 是非題（共20題，每題2分，共40分）1） 大數(shù)據(jù)的概念與“海量數(shù)據(jù)”相同，都是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的量。（錯(cuò)）2） 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值密度比較高。（錯(cuò)）3） 不管是大數(shù)據(jù)還是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，都是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為基本的關(guān)注點(diǎn)。（錯(cuò)）4） 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種類型。（對(duì)）5） 大數(shù)據(jù)三個(gè)顛覆性的觀念轉(zhuǎn)變：一是全部數(shù)據(jù)，而不是隨機(jī)采樣；二是大體方向，而不是精確制導(dǎo)；三是相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。（對(duì)）6） 科學(xué)研究的范式一：實(shí)驗(yàn)范式；范式二：理論范式；范式三：計(jì)算范式;范式四：大數(shù)據(jù)范式。（對(duì)）7） 小數(shù)據(jù)定義是提供群體決策的依據(jù)。（錯(cuò)）8） 小數(shù)據(jù)是提供個(gè)人決策的依據(jù)。（對(duì)）9） 大數(shù)據(jù)至今已有確切、統(tǒng)一的定義。（錯(cuò)）10） 胡煥庸線是中國(guó)歷史與地理發(fā)展的一個(gè)標(biāo)志線。（對(duì)）11） 大數(shù)據(jù)尚不能完全取代傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（對(duì)）12） 大數(shù)據(jù)至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義。（對(duì)）13） 云計(jì)算僅是一種計(jì)算模式。（錯(cuò)）14） 人工智能是一種計(jì)算形式。（對(duì)）15） 數(shù)據(jù)釆集最基本的內(nèi)容是系統(tǒng)日志。（對(duì)）16） NoSQL是指NoSQLo（錯(cuò)）17） MapReduce的工作原理是先分后合的數(shù)據(jù)處理方式。（對(duì)）18） HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)。（對(duì)）19） 圖G=（V）是僅有節(jié)點(diǎn)組成的集合。（對(duì)）20） 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘也稱購(gòu)物籃分析。（對(duì)）二、 單選題（共15題，每題2分，共30分）21） 云計(jì)算包含兩方面的內(nèi)容：（D）。A數(shù)據(jù)和計(jì)算 B服務(wù)和訃算C存儲(chǔ)和計(jì)算D服務(wù)和平臺(tái)人工智能需要(A)來(lái)建立其智能。A數(shù)據(jù)，B計(jì)算，C存儲(chǔ)，D服務(wù)數(shù)據(jù)(data)就是數(shù)值，也就是通過(guò)(B)或計(jì)算得出的結(jié)果。A編制、觀察，B觀察、實(shí)驗(yàn)，C實(shí)驗(yàn)、抽樣分布式文件系統(tǒng)(DFS)可以有效解決數(shù)據(jù)的(C)難題。A數(shù)據(jù)和計(jì)算，B服務(wù)和計(jì)算，C存儲(chǔ)和管理MapReduce是一套軟件框架，包括(A)階段。AMap/映射和Reduce/化簡(jiǎn)兩個(gè)，BMap/映射，CReduce/化簡(jiǎn)Hadoop框架最核心的設(shè)計(jì)是(B)。AHDFS,BHDFS和MapReduce.CMapReduceHDFS是Hadoop(C)縮寫。A分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，B關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，C分布式文件系統(tǒng)Kafka是一種高呑吐量的(B)發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)A信息，B分布式，C集中式Hive是基于Hadoop的_個(gè)(A)工具。A數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，B分析，C平臺(tái)HBase是一個(gè)分布式的、(C)開源數(shù)據(jù)庫(kù)。A高容錯(cuò)，B而向行的，C而向列的Tachyon是一個(gè)(A)的分布式文件系統(tǒng)。A高容錯(cuò)，B而向行，C而向列Spark速度比HadoopMapReduce快(A)倍。A10,B100,C200,ApacheSpark是專為(C)數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的訃算引擎。A小規(guī)模，B中規(guī)模，C大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中(A)知識(shí)。A提取或“挖掘“，B總結(jié)，C歸納與學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要內(nèi)容是研究(C)的相關(guān)性。A特征，B對(duì)象間，C屬性間三、多選題（共10題，每題3分，共30分）36） 大數(shù)據(jù)發(fā)展的四大要素：（ABCE）oA不同參與主體產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)信息，B支撐大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)算的IT基礎(chǔ)設(shè)施,C實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的能力，D滿足日常業(yè)務(wù)分析的需要，E挖掘大數(shù)據(jù)潛在價(jià)值37） 數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括（ABDE）等四種方法。A數(shù)據(jù)淸洗，B數(shù)據(jù)集成，C數(shù)據(jù)挖掘，D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，E數(shù)據(jù)消減38） 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的六個(gè)主要環(huán)節(jié)層：IT基礎(chǔ)設(shè)施層、（AC）、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)平臺(tái)層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層。A數(shù)據(jù)源層，B數(shù)據(jù)管理層，C數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，D數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層39） 大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：（BCD）、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用。A大數(shù)據(jù)淸洗，B大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，C大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，D大數(shù)據(jù)分析及挖掘40） 四大種類NoSQL（BCDE）。ASQL數(shù)據(jù)庫(kù)，B鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，C列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，D文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，E圖數(shù)據(jù)庫(kù)41） Spark四個(gè)主要特點(diǎn)：（ABCD）A運(yùn)行速度快，B易用性好，C通用性強(qiáng)，D隨處運(yùn)行，E防病毒。42） 云計(jì)算主要包括3種類型（ABD）oAlaaS,BPaaS,CFaaS,DSaaS43） UMP系統(tǒng)是（ACD）云數(shù)據(jù)庫(kù)方案。A高性能，BOracle,C低成本，D標(biāo)準(zhǔn)的MySQL44） 流計(jì)算的處理流程