北京交通大學(xué)《大型平臺軟件分析與設(shè)計》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁北京交通大學(xué)

《大型平臺軟件分析與設(shè)計》2022-2023學(xué)年第一學(xué)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、假設(shè)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(fù)雜度，以下哪種技術(shù)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2、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。關(guān)于Hadoop的核心組件，以下說法正確的是：（）A.Hadoop由HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（分布式計算框架）組成，其中HDFS負責數(shù)據(jù)存儲，MapReduce負責數(shù)據(jù)計算B.Hadoop僅包括HDFS，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式存儲C.Hadoop中的MapReduce可以單獨使用，無需依賴HDFSD.Hadoop還包括HBase（分布式數(shù)據(jù)庫），但HBase不能與HDFS和MapReduce協(xié)同工作3、假設(shè)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(yù)測用戶的購買行為。以下哪種機器學(xué)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(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4、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(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項是不準確的？（）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.使用隨機分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.對傾斜的數(shù)據(jù)進行單獨處理是一種常見的解決方法D.調(diào)整并行度有時可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來的影響5、在進行大數(shù)據(jù)項目時，需要進行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作，完成后無需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門的協(xié)作和溝通6、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)測值與實際值的差異，計算均方誤差等指標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)練時間，訓(xùn)練時間短的模型性能更優(yōu)D.由專家主觀判斷模型的準確性7、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個包含客戶消費行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法8、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設(shè)一家金融機構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測客戶的信用風險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風險類別D.回歸分析，建立信用風險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型9、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)一個組織擁有多個部門，每個部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標準。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標準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)10、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來提高分析的準確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時間C.文本的長度D.以上因素都可能對提高情感分析的準確性有幫助11、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個是不準確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考12、對于一個大型電商平臺，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗13、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14、大數(shù)據(jù)治理是確保大數(shù)據(jù)有效利用和管理的重要環(huán)節(jié)。關(guān)于大數(shù)據(jù)治理的框架和流程，以下描述不正確的是：（）A.大數(shù)據(jù)治理包括制定策略、建立組織架構(gòu)、明確數(shù)據(jù)標準和流程等方面B.數(shù)據(jù)治理流程通常涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)劃、獲取、存儲、使用和銷毀等階段C.大數(shù)據(jù)治理只需關(guān)注技術(shù)層面，無需考慮組織文化和人員因素D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機制和數(shù)據(jù)治理的監(jiān)督機制是大數(shù)據(jù)治理的重要組成部分15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問控制D.以上都是16、大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)時面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一個企業(yè)需要存儲PB級別的數(shù)據(jù)，并要求具備高可靠性和可擴展性。以下哪種存儲架構(gòu)最適合？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop的HDFSC.本地磁盤陣列，通過RAID技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全D.云存儲服務(wù)，如亞馬遜的S317、在大數(shù)據(jù)分析項目中，以下哪個階段通常需要花費最多的時間和精力？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型構(gòu)建D.結(jié)果評估18、當對大數(shù)據(jù)進行特征工程時，為了提取有意義的特征，以下哪種方法通常被采用？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征構(gòu)建D.以上都是19、在大數(shù)據(jù)隱私保護中，同態(tài)加密是一種有潛力的技術(shù)。以下關(guān)于同態(tài)加密的描述，哪一項是錯誤的？（）A.同態(tài)加密允許在密文上進行特定的計算操作B.同態(tài)加密能夠在不解密的情況下獲得計算結(jié)果C.同態(tài)加密的計算效率通常很高D.同態(tài)加密可以用于保護數(shù)據(jù)在計算過程中的隱私20、在大數(shù)據(jù)的分布式計算框架中，MapReduce是一種經(jīng)典的模型。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，需要統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。以下關(guān)于MapReduce實現(xiàn)這個任務(wù)的過程，哪一項描述是不準確的？（）A.Map階段將文本分割為單詞，并為每個單詞生成鍵值對B.Reduce階段對相同單詞的鍵值對進行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進行數(shù)據(jù)分區(qū)和任務(wù)調(diào)度D.MapReduce能夠自動處理節(jié)點故障和數(shù)據(jù)傾斜問題21、大數(shù)據(jù)中的文本分析技術(shù)可以幫助從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.首先進行文本數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進行分析D.文本分析的結(jié)果無需進行評估和驗證，直接應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)22、當處理大數(shù)據(jù)中的圖數(shù)據(jù)時，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，需要特殊的算法和技術(shù)。假設(shè)要找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點或社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法最適合這個任務(wù)？（）A.深度優(yōu)先搜索算法B.廣度優(yōu)先搜索算法C.PageRank算法D.最短路徑算法23、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都是24、對于一個需要處理海量實時傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)架構(gòu)能夠滿足低延遲和高可靠性的要求？（）A.Kafka消息隊列B.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)C.Spark實時處理框架D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫25、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實時數(shù)據(jù)可視化和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性26、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。如果要將大量數(shù)據(jù)從一個存儲系統(tǒng)遷移到另一個存儲系統(tǒng)，以下哪個因素對遷移效率影響最大？（）A.網(wǎng)絡(luò)帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮比C.存儲系統(tǒng)的類型D.數(shù)據(jù)的格式27、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘是一個重要的技術(shù)，以下關(guān)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(guān)聯(lián)分析等C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于特定的行業(yè)和領(lǐng)域，不能廣泛應(yīng)用D.數(shù)據(jù)挖掘需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點進行應(yīng)用28、在大數(shù)據(jù)的采集過程中，數(shù)據(jù)的來源多種多樣。假設(shè)要收集一個城市的交通流量數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)源最能提供全面和準確的信息？（）A.道路攝像頭B.車載導(dǎo)航設(shè)備C.移動手機信號D.以上數(shù)據(jù)源結(jié)合使用29、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用30、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用Java實現(xiàn)一個程序，處理一個包含手機應(yīng)用內(nèi)存占用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出內(nèi)存占用最大的5個應(yīng)用，并計算它們的平均內(nèi)存占用。2、（本題5分）利用Hadoop的數(shù)據(jù)放置策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲位置，提高數(shù)據(jù)訪問的效率。3、（本題5分）使用Java語言和MySQL數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)，用于存儲和查詢大量的物流配送數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定訂單的配送狀態(tài)和路徑。4、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對一個包含圖像數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進行深度學(xué)習模型訓(xùn)練，實現(xiàn)圖像分類任務(wù)。5、（本題5分）有一個包含物流配送車輛故障數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫，制定車輛維護計劃和應(yīng)急預(yù)案。三、簡