臨沂科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》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頁臨沂科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》

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、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個(gè)包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時(shí)間、交易金額、交易地點(diǎn)等信息?，F(xiàn)在需要快速找出在特定時(shí)間段內(nèi)交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術(shù)或算法最適合解決這個(gè)問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹2、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIPB.BZIP2C.RLE（Run-LengthEncoding）D.LZ773、在大數(shù)據(jù)存儲中，NewSQL數(shù)據(jù)庫試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持強(qiáng)事務(wù)一致性B.具有良好的可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)存儲方式通常為鍵值對D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫5、流處理技術(shù)在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)性要求高的場景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對處理時(shí)間的要求相對較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架中同時(shí)使用，必須二選一6、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的讀寫性能，通常會采用分布式存儲架構(gòu)。以下關(guān)于分布式存儲的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)被分散存儲在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上B.可以通過增加節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展存儲容量C.節(jié)點(diǎn)之間的通信開銷對性能影響較小D.數(shù)據(jù)的一致性維護(hù)是一個(gè)重要問題7、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計(jì)算的效率？（）A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布8、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留，其余刪除D.對重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理9、在大數(shù)據(jù)處理中，分布式計(jì)算框架的容錯(cuò)機(jī)制至關(guān)重要。以下關(guān)于容錯(cuò)機(jī)制的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.容錯(cuò)機(jī)制可以通過數(shù)據(jù)備份、檢查點(diǎn)設(shè)置和任務(wù)重試等方式實(shí)現(xiàn)B.當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)或任務(wù)失敗時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)重新分配任務(wù)，確保計(jì)算的繼續(xù)進(jìn)行C.容錯(cuò)機(jī)制會增加系統(tǒng)的開銷，但可以保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.為了提高性能，在某些情況下可以適當(dāng)降低容錯(cuò)機(jī)制的級別或關(guān)閉容錯(cuò)功能10、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，以下哪種加密技術(shù)較為常用？（）A.對稱加密B.非對稱加密C.同態(tài)加密D.哈希加密11、假設(shè)要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，并且希望保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能更合適？（）A.主成分分析B.局部線性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射12、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行驗(yàn)證和評估。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場趨勢的預(yù)測。以下哪種方法最能有效地驗(yàn)證這個(gè)預(yù)測的準(zhǔn)確性？（）A.與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比B.專家評估C.模擬實(shí)驗(yàn)D.以上方法結(jié)合使用13、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集存在大量的缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以有效地提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)備份14、在大數(shù)據(jù)的存儲中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見的策略。假設(shè)一個(gè)電商交易大數(shù)據(jù)集，按照交易時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢的效率，特別是針對特定時(shí)間段的交易查詢？（）A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時(shí)分區(qū)15、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)降維是一種常見的操作。如果數(shù)據(jù)具有較高的維度且存在相關(guān)性，以下哪種降維方法較為常用？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)中，如何確保數(shù)據(jù)的一致性？2、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的影響。3、（本題5分）簡述大數(shù)據(jù)的隱私和安全問題。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個(gè)包含電商平臺商品退換貨原因數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出最常見的10種退換貨原因，并計(jì)算每種原因的占比。2、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出預(yù)訂量最高的5個(gè)房型，并計(jì)算它們的預(yù)訂總數(shù)。3、（本題5分）用Python語言和SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫，構(gòu)建一個(gè)聚類模型，對大量的客戶進(jìn)行細(xì)分。每個(gè)細(xì)分群體具有相似的消費(fèi)特征和行為模式。4、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個(gè)包含城市公共自行車使用數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出使用頻率最高的10個(gè)租賃點(diǎn)，并計(jì)算這些租賃點(diǎn)的平均使用頻率。5、（本題5分）利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲和查詢社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)注關(guān)系和消息傳播路徑數(shù)據(jù)，例如找出影響力最大的用戶。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1