安徽工商職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)（Hadoop）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)安徽工商職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)（Hadoop）》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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)安全領(lǐng)域，訪問(wèn)控制是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要手段。以下關(guān)于訪問(wèn)控制的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問(wèn)控制可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶(hù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)B.基于角色的訪問(wèn)控制是一種常見(jiàn)的訪問(wèn)控制策略C.訪問(wèn)控制只適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，對(duì)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)無(wú)效D.訪問(wèn)控制需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別2、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)因素對(duì)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3、某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶(hù)的興趣和行為模式，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過(guò)程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǔ)方式通常為鍵值對(duì)D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)5、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǔ)大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫(kù)B.鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)C.列族數(shù)據(jù)庫(kù)D.圖數(shù)據(jù)庫(kù)6、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的方法。假設(shè)有一個(gè)超市的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)集，包含了顧客購(gòu)買(mǎi)的商品信息。如果我們發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)牛奶的顧客中有70%也購(gòu)買(mǎi)了面包，這被稱(chēng)為（）A.強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則B.弱關(guān)聯(lián)規(guī)則C.無(wú)關(guān)聯(lián)規(guī)則D.隨機(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則7、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。對(duì)于一個(gè)大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)整個(gè)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門(mén)或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存在，不需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對(duì)數(shù)據(jù)跨境傳輸進(jìn)行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度9、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過(guò)講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來(lái)傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺(jué)效果，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能夠節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.無(wú)損壓縮能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，沒(méi)有任何信息損失B.有損壓縮會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下仍能滿(mǎn)足需求C.數(shù)據(jù)壓縮比越高，壓縮效果越好，對(duì)數(shù)據(jù)的使用沒(méi)有任何影響D.選擇數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用需求11、大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，涵蓋了眾多領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)城市想要利用大數(shù)據(jù)改善交通擁堵?tīng)顩r。以下哪種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式最有效？（）A.分析歷史交通流量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的擁堵情況B.實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)燈C.收集市民的出行偏好，優(yōu)化公交線路規(guī)劃D.以上方法綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)全面的交通優(yōu)化12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個(gè)電商平臺(tái)，需要為用戶(hù)構(gòu)建畫(huà)像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像？（）A.用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄B.用戶(hù)的瀏覽行為C.用戶(hù)的評(píng)價(jià)信息D.Alloftheabove（以上皆是）13、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，索引的使用可以提高數(shù)據(jù)查詢(xún)效率。假設(shè)一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，經(jīng)常需要根據(jù)某個(gè)字段進(jìn)行查詢(xún)。以下哪種索引類(lèi)型可能最適合？（）A.B樹(shù)索引，適用于范圍查詢(xún)B.哈希索引，快速定位特定值C.位圖索引，適用于布爾型字段D.以上索引類(lèi)型效果相同，取決于具體數(shù)據(jù)分布14、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個(gè)重要的方向。假設(shè)要通過(guò)分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類(lèi)分析15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常涵蓋整個(gè)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(mén)或主題B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來(lái)源相同，沒(méi)有區(qū)別16、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗用于去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)清洗只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的過(guò)濾和篩選D.數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理17、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，地理信息系統(tǒng)（GIS）與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會(huì)降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率18、在大數(shù)據(jù)分析中，為了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式和離群點(diǎn)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.聚類(lèi)分析B.異常檢測(cè)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.分類(lèi)算法19、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種處理方法可能不太恰當(dāng)？（）A.識(shí)別并刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值進(jìn)行處理D.忽略異常值，不進(jìn)行任何處理20、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布，以下哪種方法常用于檢測(cè)異常值？（）A.基于距離的方法B.基于密度的方法C.3σ原則D.以上都不是21、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不正確？（）A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語(yǔ)義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見(jiàn)的挑戰(zhàn)B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的問(wèn)題C.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市來(lái)集中存儲(chǔ)和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作，完成后無(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新22、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示不同地區(qū)的銷(xiāo)售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達(dá)圖23、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源、處理過(guò)程和流向，有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變B.通過(guò)數(shù)據(jù)血緣，可以快速定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的根源，便于進(jìn)行問(wèn)題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護(hù)數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行記錄和跟蹤24、大數(shù)據(jù)的價(jià)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(shí)。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)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(lèi)分析，將客戶(hù)分為不同的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險(xiǎn)與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型25、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性，以下哪種指標(biāo)通常被使用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋Spark的核心概念和組件。2、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在影視制作中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中的關(guān)鍵作用。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進(jìn)智慧城市的建設(shè)？三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某物流公司的貨物運(yùn)輸數(shù)據(jù)，規(guī)劃更高效的運(yùn)輸路線和配送方案。2、（本題5分）根據(jù)某城市的路燈使用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能照明。3、（本題5分）綜合研究大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的應(yīng)用，如倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化、配送路徑規(guī)劃，以及如何應(yīng)對(duì)物流數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性。4、（本題5分）對(duì)某電商平臺(tái)的促銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估活動(dòng)效果，改進(jìn)促銷(xiāo)策略。5、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在游泳館中的應(yīng)用，如泳池水質(zhì)監(jiān)測(cè)、泳客流量預(yù)測(cè)，以及游泳課程的優(yōu)化設(shè)置。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）用Python語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)程