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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)(Hadoop)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、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、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化時(shí),需要考慮很多因素。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化的描述,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.可視化可以幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的大數(shù)據(jù)B.選擇合適的圖表類型對(duì)于有效地展示數(shù)據(jù)非常重要C.大數(shù)據(jù)可視化只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的展示效果,無(wú)需考慮用戶交互D.可視化設(shè)計(jì)應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的進(jìn)行定制2、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全性,以下哪種技術(shù)可以使用?()A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮3、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中,協(xié)同過(guò)濾是一種常用的方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要為用戶推薦商品,以下關(guān)于協(xié)同過(guò)濾的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.基于用戶的協(xié)同過(guò)濾比基于物品的協(xié)同過(guò)濾更準(zhǔn)確B.協(xié)同過(guò)濾不需要考慮用戶和物品的特征信息C.協(xié)同過(guò)濾容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響D.協(xié)同過(guò)濾只適用于小型數(shù)據(jù)集4、對(duì)于一個(gè)需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng),以下哪種算法能夠基于用戶和物品的關(guān)系進(jìn)行推薦?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于圖的推薦D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟,需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系?()A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用6、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí),需要確保數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的一致性和可靠性,以避免數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取7、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí),需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。如果是二分類問(wèn)題,以下哪個(gè)指標(biāo)通常不適合作為主要評(píng)估指標(biāo)?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施過(guò)程中,項(xiàng)目管理至關(guān)重要。以下哪個(gè)階段在項(xiàng)目管理中最為關(guān)鍵?()A.需求分析B.設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)C.測(cè)試上線D.運(yùn)維監(jiān)控9、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型,用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值10、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購(gòu)買(mǎi)行為,以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求?()A.批量處理框架,如HadoopMapReduceB.流處理框架,如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法11、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于企業(yè),也在科研領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)天文學(xué)研究項(xiàng)目,需要分析大量的天體觀測(cè)數(shù)據(jù)。以下哪種大數(shù)據(jù)技術(shù)最能幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的天體現(xiàn)象和規(guī)律?()A.分布式存儲(chǔ)和計(jì)算B.數(shù)據(jù)可視化C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.以上技術(shù)結(jié)合使用12、在大數(shù)據(jù)處理中,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ),以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好?()A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove(以上皆是)13、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(chǎng)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(duì)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14、大數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用,哪項(xiàng)描述不準(zhǔn)確?()A.可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和預(yù)測(cè),如預(yù)測(cè)客戶流失、商品銷量等B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于數(shù)據(jù)聚類、異常檢測(cè)等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用較少,因?yàn)槠鋵?duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源要求過(guò)高D.深度學(xué)習(xí)算法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像、語(yǔ)音等大數(shù)據(jù)處理中表現(xiàn)出色15、在大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式最適合這種需求?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)列舉大數(shù)據(jù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用。2、(本題5分)說(shuō)明大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用。3、(本題5分)大數(shù)據(jù)如何提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性?三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)用Java編寫(xiě)一個(gè)程序,處理一個(gè)包含電商平臺(tái)商品推薦數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出推薦成功率最高的10種商品,并計(jì)算它們的平均推薦成功率。2、(本題5分)基于Storm框架,實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理程序,對(duì)股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,計(jì)算每只股票在每分鐘內(nèi)的成交量和成交金額。3、(本題5分)給定一個(gè)包含社交媒體用戶關(guān)注和取消關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,分析用戶關(guān)系的穩(wěn)定性和變化規(guī)律。4、(本題5分)用Java編寫(xiě)一個(gè)程序,處理一個(gè)包含電商平臺(tái)優(yōu)惠券使用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出使用優(yōu)惠券金額最大的10個(gè)用戶,并計(jì)算他們的平均使用金額。5、(本題5分)用Python語(yǔ)言和SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),構(gòu)建一個(gè)隨機(jī)森林模型,預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)。數(shù)據(jù)集中包含房屋面積、地理位置、周邊設(shè)施等信息。四、綜合分析
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