廣東女子職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁廣東女子職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，以下哪種緩存策略通常被使用？（）A.頁面緩存B.行緩存C.塊緩存D.以上都是2、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(zhǔn)確的？（）A.首先進(jìn)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(jìn)行分析D.文本分析的結(jié)果無需進(jìn)行評估和驗證，直接應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)3、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)分析流程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可以幫助理解數(shù)據(jù)的來源和流向B.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠快速定位數(shù)據(jù)處理過程中的錯誤C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只存在于數(shù)據(jù)倉庫中，在其他數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中不存在D.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系有助于評估數(shù)據(jù)變更對整個系統(tǒng)的影響4、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關(guān)于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構(gòu)成B.MapReduce編程模型適合處理大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)C.Hadoop集群中的節(jié)點分為主節(jié)點和從節(jié)點，主節(jié)點負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，從節(jié)點負(fù)責(zé)計算任務(wù)D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長6、數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)存儲和分析的重要工具，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫可以支持聯(lián)機事務(wù)處理（OLTP）和聯(lián)機分析處理（OLAP）D.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常按照主題進(jìn)行組織7、假設(shè)要對一個大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法8、在大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方面，數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)集，需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進(jìn)行匿名化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)匿名化的說法，哪一項是錯誤的？（）A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過鏈接攻擊等方式被重新識別C.在進(jìn)行匿名化處理時，需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護(hù)程度D.不同的匿名化方法對數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和可用性影響不同9、大數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析等。以下對這些分析方法的描述，不正確的是（）A.描述性分析主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，提供數(shù)據(jù)的基本特征B.診斷性分析用于找出導(dǎo)致問題發(fā)生的原因C.預(yù)測性分析基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果D.規(guī)范性分析能夠直接給出解決問題的具體方案，無需人工干預(yù)10、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)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11、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等步驟。如果數(shù)據(jù)來自多個不同的數(shù)據(jù)源，且數(shù)據(jù)格式不一致，首先需要進(jìn)行的操作是？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)采樣12、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲，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)存儲中，為了支持動態(tài)擴展和靈活的數(shù)據(jù)模型，以下哪種數(shù)據(jù)庫類型通常被選擇？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫14、對于一個需要處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和社團劃分？（）A.Louvain算法B.Girvan-Newman算法C.LabelPropagation算法D.以上都是15、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link是一個新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述，錯誤的是（）A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯機制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運行在Hadoop集群上，無法獨立部署16、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是常見的操作。假設(shè)有一個舊的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要遷移到新的硬件平臺和軟件架構(gòu)上。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)遷移的順利進(jìn)行？（）A.一次性全部遷移B.逐步遷移，先遷移關(guān)鍵數(shù)據(jù)C.先在新系統(tǒng)上進(jìn)行測試，再遷移數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）17、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測和預(yù)測，提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化，提高交通運輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持，提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通，不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域18、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(zhǔn)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(jìn)行合并和計數(shù)C.整個過程需要手動進(jìn)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19、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)有一個生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測出異常的設(shè)備運行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.Alloftheabove（以上皆是）20、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種重要的技術(shù)手段。假設(shè)有一個電商網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，需要挖掘出哪些商品經(jīng)常被一起購買，從而進(jìn)行商品推薦。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于這種關(guān)聯(lián)分析？（）A.Apriori算法B.KNN（K-NearestNeighbor）算法C.C4.5算法D.SVM（SupportVectorMachine）算法21、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時，為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)通常被采用？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是22、在大數(shù)據(jù)分析中，分類算法常用于預(yù)測數(shù)據(jù)的類別。以下哪種分類算法屬于決策樹算法？（）A.C4.5算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.SVM算法23、在處理實時大數(shù)據(jù)流時，Kafka是一個常用的消息隊列系統(tǒng)。以下關(guān)于Kafka的描述，錯誤的是？（）A.Kafka可以保證消息的順序傳遞B.Kafka具有高吞吐量和低延遲的特點C.Kafka中的消息一旦被消費就會立即刪除D.Kafka支持分區(qū)和副本機制24、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點，哪一項是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類25、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計算框架來提高效率。假設(shè)有一個需要對海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在共享單車管理中的應(yīng)用。2、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)智慧城市的建設(shè)？3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)對天文研究的價值體現(xiàn)在哪里？三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺的移動醫(yī)療應(yīng)用數(shù)據(jù)，提升移動醫(yī)療體驗。2、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺的醫(yī)生在線咨詢時長數(shù)據(jù)，規(guī)范服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。3、（本題5分）研究某社交媒體平臺的用戶私信數(shù)據(jù)，保護(hù)用戶隱私。4、（本題5分）分析某在線游戲平臺的游戲道具交易數(shù)據(jù)，規(guī)范交易市場。5、（本題5分）分析大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，例如智能交通管理、路況預(yù)測，以及如何應(yīng)對數(shù)據(jù)的實時性和準(zhǔn)確性要求。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用Hadoop的壓縮技術(shù)，對一個大規(guī)