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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁江西環(huán)境工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)和云計算》
2023-2024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15個小題,每小題1分,共15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)處理框架中,Kafka常用于消息隊列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn),哪一項是不正確的?()A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯性D.不適合處理實(shí)時性要求極高的消息2、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的實(shí)時流數(shù)據(jù)時,需要選擇合適的技術(shù)來確保數(shù)據(jù)的及時處理和分析。假設(shè)有一個金融交易系統(tǒng),需要實(shí)時監(jiān)控和分析每一筆交易數(shù)據(jù),以檢測異常交易行為。以下哪種技術(shù)最適合處理這種實(shí)時流數(shù)據(jù)的分析任務(wù)?()A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop3、在大數(shù)據(jù)分析項目中,數(shù)據(jù)可視化工具的選擇至關(guān)重要。以下關(guān)于選擇數(shù)據(jù)可視化工具的考慮因素,哪一項不太準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)量的大小B.所需的可視化類型和復(fù)雜度C.工具的學(xué)習(xí)成本和使用難度D.工具的價格,越貴越好4、在大數(shù)據(jù)存儲中,NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個應(yīng)用場景需要快速存儲和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇?()A.Redis(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫)B.Cassandra(分布式寬列存儲數(shù)據(jù)庫)C.MongoDB(文檔數(shù)據(jù)庫)D.Alloftheabove(以上皆是)5、大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用可以提高管理效率,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在人力資源中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析員工數(shù)據(jù)進(jìn)行人才選拔和招聘B.有助于制定個性化的員工培訓(xùn)和發(fā)展計劃C.大數(shù)據(jù)在人力資源管理中的應(yīng)用會導(dǎo)致員工個人隱私泄露的風(fēng)險增加D.能夠優(yōu)化員工的工作安排和團(tuán)隊組合6、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(jìn)行權(quán)衡。假設(shè)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(wù),直到數(shù)據(jù)一致性恢復(fù)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(fù)制,提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度D.隨機(jī)選擇一種策略7、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及,產(chǎn)生了大量的實(shí)時數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時,以下哪個因素對于保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性最為關(guān)鍵?()A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理8、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述,哪一項是不正確的?()A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時間的緩存策略會定期清除過期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容9、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴(yán)格。假設(shè)一個公司在處理用戶數(shù)據(jù)時,以下哪種做法符合合規(guī)要求?()A.在未獲得用戶明確同意的情況下,將用戶數(shù)據(jù)用于第三方營銷B.對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理后,無需再遵循隱私法規(guī)C.建立完善的數(shù)據(jù)隱私管理制度,定期進(jìn)行合規(guī)審計D.只要數(shù)據(jù)不涉及敏感信息,就可以隨意使用10、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時,需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。假設(shè)一個大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng),存儲了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)?()A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的比較,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)倉庫通常涵蓋整個企業(yè)的所有數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)集市側(cè)重于特定的業(yè)務(wù)部門或主題B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)粒度較粗,數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)粒度較細(xì)C.數(shù)據(jù)集市的建設(shè)成本通常低于數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來源相同,沒有區(qū)別12、在大數(shù)據(jù)處理中,為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率,以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用?()A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機(jī)分區(qū)13、假設(shè)要對一個包含數(shù)十億條記錄的數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的排序和檢索操作,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法可能會發(fā)揮最佳效果?()A.二叉搜索樹B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序14、在大數(shù)據(jù)處理中,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于分布式計算中的數(shù)據(jù)共享和協(xié)調(diào)?()A.隊列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹15、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,精準(zhǔn)營銷是一個重要領(lǐng)域。如果要根據(jù)用戶的實(shí)時行為進(jìn)行實(shí)時的個性化推薦,以下哪種技術(shù)架構(gòu)較為合適?()A.離線計算架構(gòu)B.實(shí)時計算架構(gòu)C.混合計算架構(gòu)D.以上都不合適二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)的關(guān)系。2、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈需求預(yù)測中的方法。3、(本題5分)簡述大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育課程設(shè)計中的應(yīng)用。4、(本題5分)什么是數(shù)據(jù)脫敏,其常見方法有哪些?三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)用Python語言和SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫,構(gòu)建一個隨機(jī)森林模型,預(yù)測房價走勢。數(shù)據(jù)集中包含房屋面積、地理位置、周邊設(shè)施等信息。2、(本題5分)用Scala實(shí)現(xiàn)一個程序,處理來自氣象站的大量天氣數(shù)據(jù)。找出一個月內(nèi)降雨量最大的5天,并計算這5天的總降雨量。3、(本題5分)利用Flink的狀態(tài)管理功能,對一個實(shí)時的金融交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,計算每個客戶的賬戶余額,并在余額低于閾值時發(fā)出提醒。4、(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(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)精確的圖像分割。5、(本題5分)運(yùn)用Java語言和Kylin多維分析引擎,構(gòu)建一個數(shù)據(jù)立方體,對一個包含客戶信息、交易記錄和產(chǎn)品信息的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析。能夠快速回答諸如“不同年齡段客戶購買特定產(chǎn)品的金額”等問題。四、綜合分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)分析大數(shù)據(jù)在
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