四川汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)（hadoop）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)四川汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)（hadoop）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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)處理框架中，Hadoop和Spark都有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要處理大量的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下關(guān)于Hadoop和Spark的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，批處理任務(wù)B.Spark適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，迭代計(jì)算和交互式查詢C.Hadoop的計(jì)算速度通常比Spark快，尤其對(duì)于小數(shù)據(jù)量的計(jì)算D.Spark可以在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，提高了數(shù)據(jù)處理的效率2、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機(jī)采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）3、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)成為了重要的議題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密存儲(chǔ)，就無(wú)需擔(dān)心隱私問(wèn)題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風(fēng)險(xiǎn)D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意4、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下哪種方法在處理缺失值時(shí)最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他相關(guān)字段的值來(lái)推測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理，直接進(jìn)行分析5、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種。以下關(guān)于協(xié)同過(guò)濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.協(xié)同過(guò)濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過(guò)濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響，基于內(nèi)容的推薦算法則相對(duì)較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠?yàn)樾掠脩籼峁┯行У耐扑]，協(xié)同過(guò)濾推薦算法對(duì)新用戶存在冷啟動(dòng)問(wèn)題D.協(xié)同過(guò)濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好6、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種。假設(shè)一個(gè)在線購(gòu)物平臺(tái)要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦7、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)之間通常通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓?fù)銪.環(huán)形拓?fù)銫.總線拓?fù)銬.樹(shù)形拓?fù)?、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(chǎng)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(duì)處理時(shí)間的要求相對(duì)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，必須二選一9、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來(lái)提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長(zhǎng)度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助10、在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車輛的運(yùn)行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施，如道路和停車場(chǎng)的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通，對(duì)長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?1、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要用到數(shù)據(jù)挖掘算法。以下關(guān)于決策樹(shù)算法和聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.決策樹(shù)算法可以用于分類和預(yù)測(cè)，聚類算法主要用于將數(shù)據(jù)分組B.決策樹(shù)算法生成的結(jié)果易于理解和解釋，聚類算法的結(jié)果相對(duì)較難解釋C.決策樹(shù)算法需要事先指定類別標(biāo)簽，聚類算法不需要D.聚類算法的計(jì)算復(fù)雜度通常比決策樹(shù)算法低12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索和查詢，以下哪種索引結(jié)構(gòu)通常被優(yōu)化？（）A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是13、大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于用戶行為分析和個(gè)性化推薦，提高用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率B.大數(shù)據(jù)可以用于商品庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化，降低成本和提高效率C.大數(shù)據(jù)可以用于電商平臺(tái)的營(yíng)銷和推廣，提高品牌知名度和市場(chǎng)份額D.大數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于大型電商平臺(tái)，不適用于中小電商企業(yè)14、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行密切溝通和協(xié)作？（）A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測(cè)試D.上線運(yùn)維15、假設(shè)要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林16、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17、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，以下哪種硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量?jī)?nèi)存C.高速磁盤(pán)D.以上都是18、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵的步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在一些缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，正確的是：（）A.對(duì)于缺失值，直接刪除包含缺失值的記錄，以保證數(shù)據(jù)的完整性B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，通過(guò)手動(dòng)檢查和修正來(lái)確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C.利用統(tǒng)計(jì)方法填充缺失值，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.忽略所有的缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，直接進(jìn)行后續(xù)的分析19、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬B.數(shù)據(jù)壓縮可以提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸效率C.數(shù)據(jù)壓縮只適用于文本數(shù)據(jù)，不適用于圖像、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)壓縮需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的壓縮算法20、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實(shí)時(shí)流處理。以下關(guān)于Storm的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯(cuò)性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯21、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題C.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，不需要考慮算法的效率和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證22、隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)量巨大，通常以PB甚至EB為單位計(jì)量B.數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，每一條數(shù)據(jù)都具有重要的價(jià)值D.數(shù)據(jù)處理速度要求高，需要在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分析和處理23、大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療診斷和治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率B.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療健康管理，幫助人們更好地管理自己的健康C.大數(shù)據(jù)可以用于醫(yī)療科研，加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展D.大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于醫(yī)院內(nèi)部，不能與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享24、對(duì)于一個(gè)需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語(yǔ)義理解工具D.以上都不是25、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時(shí)響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語(yǔ)句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化26、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27、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮硬件資源的優(yōu)化利用。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務(wù)的特點(diǎn)和資源需求來(lái)分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源。以下哪種資源管理策略最能提高硬件資源的利用率？（）A.靜態(tài)資源分配B.動(dòng)態(tài)資源分配C.基于預(yù)測(cè)的資源分配D.隨機(jī)資源分配28、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋等步驟，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等C.結(jié)果解釋需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行D.數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程只需要進(jìn)行一次，不需要進(jìn)行多次迭代和優(yōu)化29、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)日益嚴(yán)格。如果企業(yè)在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)違反了相關(guān)法規(guī)，可能會(huì)面臨以下哪種后果？（）A.罰款B.刑事責(zé)任C.聲譽(yù)受損D.以上都是30、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的概念被廣泛提及。假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要存儲(chǔ)和分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式最適合這種需求？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.數(shù)據(jù)湖C.兩者結(jié)合D.以上方式都不適合二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)集中包含數(shù)萬(wàn)張不同類別的圖片，要求模型能夠準(zhǔn)確地識(shí)別圖片的類別。2、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自物流倉(cāng)庫(kù)的大量貨物存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。找出存儲(chǔ)時(shí)間最長(zhǎng)的10種貨物，并計(jì)算這些貨物的平均存儲(chǔ)時(shí)間。3、（本題5分）利用Python語(yǔ)言和TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），生成逼真的手寫(xiě)數(shù)字圖像。4、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib，對(duì)一個(gè)包含用戶信用評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)建模，預(yù)測(cè)用戶的信用違約概率。5、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Druid實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎，對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析，例如檢測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是否正常，預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)