東營(yíng)職業(yè)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024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、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測(cè)B.基于密度的異常檢測(cè)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)D.以上都是2、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)舊的存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到新的存儲(chǔ)系統(tǒng)，以下哪種策略可能不太可行？（）A.一次性全部遷移B.分批次逐步遷移C.先遷移近期使用的數(shù)據(jù)，再遷移歷史數(shù)據(jù)D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遷移3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要考慮用戶的需求和認(rèn)知能力B.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)只需要注重美觀性，不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性，通常采用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略？（）A.主從復(fù)制B.對(duì)等復(fù)制C.鏈?zhǔn)綇?fù)制D.混合復(fù)制5、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常具有較高的技術(shù)復(fù)雜性和不確定性，需要靈活的項(xiàng)目管理方法B.團(tuán)隊(duì)成員需要具備跨領(lǐng)域的知識(shí)和技能，包括數(shù)據(jù)分析、技術(shù)開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)理解C.項(xiàng)目的需求變更頻繁，需要建立有效的變更管理機(jī)制D.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的周期較短，通常能夠在短時(shí)間內(nèi)完成并交付成果6、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)7、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提??？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析8、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個(gè)特征，這給分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以9、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來(lái)識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來(lái)檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的，不存在誤判的情況10、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。假設(shè)有一個(gè)包含客戶購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體，以便進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種聚類(lèi)算法在這種情況下可能不太適用？（）A.K-Means聚類(lèi)B.層次聚類(lèi)C.密度聚類(lèi)D.線性回歸11、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，副本機(jī)制用于提高數(shù)據(jù)的可靠性。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)塊有三個(gè)副本存儲(chǔ)在不同的節(jié)點(diǎn)上，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，系統(tǒng)會(huì)如何處理？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)損壞的副本B.等待管理員手動(dòng)修復(fù)損壞的副本C.忽略損壞的副本，繼續(xù)正常運(yùn)行D.停止系統(tǒng)運(yùn)行，直到副本修復(fù)完成12、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(lèi)B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類(lèi)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)13、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)是一個(gè)重要領(lǐng)域。如果要根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)架構(gòu)較為合適？（）A.離線計(jì)算架構(gòu)B.實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)C.混合計(jì)算架構(gòu)D.以上都不合適14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過(guò)高或某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過(guò)大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)整分區(qū)策略或使用更合適的算法來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性D.對(duì)于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題，可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣或分桶處理15、大數(shù)據(jù)的處理需要高效的索引結(jié)構(gòu)來(lái)提高數(shù)據(jù)的查詢(xún)效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的商品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)集，需要快速查詢(xún)特定商品的銷(xiāo)售記錄。以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合這種情況？（）A.B樹(shù)索引B.B+樹(shù)索引C.哈希索引D.位圖索引二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)法律法規(guī)的重要性。2、（本題5分）列舉常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。3、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的成本管理？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含音樂(lè)播放數(shù)據(jù)的文件，分析不同音樂(lè)類(lèi)型的受歡迎程度和用戶的收聽(tīng)習(xí)慣。2、（本題5分）使用Python的PyTorch庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中特定目標(biāo)的識(shí)別和定位。3、（本題5分）使用Python語(yǔ)言和Kafka消息隊(duì)列，構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來(lái)自智能手表的健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠質(zhì)量等，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和健康建議。4、（本題5分）利用Java語(yǔ)言和MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)存儲(chǔ)和管理大量的電影預(yù)告片播放數(shù)據(jù)，包括預(yù)告片ID、播放次數(shù)、播放時(shí)間等，并能夠根據(jù)播放次數(shù)進(jìn)行熱門(mén)預(yù)告片排名。5、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫(xiě)MapReduce程序?qū)σ粋€(gè)包含商品評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析，統(tǒng)計(jì)積極評(píng)價(jià)和消極評(píng)價(jià)的數(shù)量。四、綜合分析題（本大題