山東杏林科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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頁山東杏林科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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，當(dāng)需要支持復(fù)雜的事務(wù)處理時，以下哪種數(shù)據(jù)庫更適合？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫2、在大數(shù)據(jù)的分布式計算中，數(shù)據(jù)傾斜可能會導(dǎo)致性能問題。假設(shè)一個任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他鍵，以下哪種方法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜？（）A.增加計算節(jié)點的數(shù)量B.對數(shù)據(jù)進行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數(shù)據(jù)傾斜，繼續(xù)計算3、當(dāng)處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時，常常需要進行詞干提取和詞形還原操作。假設(shè)我們有一個文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關(guān)于詞干提取和詞形還原的說法，哪一項是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結(jié)果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡單地去除單詞的后綴，可能會得到不是完整單詞的結(jié)果；詞形還原會根據(jù)單詞的語法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復(fù)雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時通常只使用詞干提取D.對于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作4、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中，F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨特的優(yōu)勢。假設(shè)我們需要處理實時的數(shù)據(jù)流，以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語義，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯機制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時間處理功能5、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理時，為了處理缺失值，以下哪種方法較為常見？（）A.刪除包含缺失值的記錄B.用平均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.基于模型預(yù)測缺失值6、在大數(shù)據(jù)分析中，為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是7、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，以下哪種存儲架構(gòu)能夠提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存儲B.集中式存儲C.網(wǎng)絡(luò)附加存儲（NAS）D.存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）8、在大數(shù)據(jù)存儲方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。假設(shè)有一個需要頻繁更新和查詢的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，同時對數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）9、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進行智能倉儲管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少配送時間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié)，對倉儲環(huán)節(jié)沒有影響D.能夠?qū)崟r監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)10、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11、對于一個大型電商平臺，要根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗12、大數(shù)據(jù)在各個領(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，不能與其他機構(gòu)進行數(shù)據(jù)共享13、大數(shù)據(jù)的價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。假設(shè)一家金融機構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，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.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型14、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark因其高效的性能而備受青睞。假設(shè)我們要處理一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進行復(fù)雜的迭代計算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計算，大大提高了計算速度B.提供了豐富的API，便于進行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯機制，能夠自動處理節(jié)點故障15、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個組織擁有多個部門，每個部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)16、大數(shù)據(jù)的采集來源多種多樣。假設(shè)一個社交媒體平臺想要收集用戶的行為數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)采集方式最全面？（）A.僅收集用戶的發(fā)布內(nèi)容，如帖子和評論B.收集用戶的瀏覽記錄和點贊行為C.同時收集用戶的登錄時間、地理位置和互動行為等多維度數(shù)據(jù)D.隨機抽取部分用戶的數(shù)據(jù)進行采集17、在大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)中，Hadoop是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，以下關(guān)于Hadoop的描述中，錯誤的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件組成B.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，用于存儲大數(shù)據(jù)C.MapReduce是一種分布式計算框架，用于處理大數(shù)據(jù)D.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)18、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時，需要考慮數(shù)據(jù)的實時處理和窗口操作。假設(shè)要對一個實時的股票交易數(shù)據(jù)流進行分析，計算每分鐘的平均交易價格。以下哪種窗口操作最適合這個任務(wù)？（）A.滑動窗口B.滾動窗口C.會話窗口D.以上窗口都不適合19、在大數(shù)據(jù)的分析中，模型的選擇和評估是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要從多個候選模型中選擇最適合給定數(shù)據(jù)集的模型。以下哪種評估指標(biāo)最能準(zhǔn)確地反映模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上指標(biāo)結(jié)合使用20、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤21、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化22、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，除了手動選擇和提取特征，還可以使用自動特征工程的方法。假設(shè)我們有一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，以下哪種自動特征工程的技術(shù)可能適用？（）A.自動編碼器B.遺傳算法C.隨機森林D.以上技術(shù)都可能用于自動特征工程23、對于一個需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹算法D.以上都是24、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較，哪項說法不準(zhǔn)確？（）A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)，但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比，如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點和對數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理，無需考慮具體情況25、在處理大數(shù)據(jù)中的時間序列數(shù)據(jù)時，以下哪種模型常用于預(yù)測未來值？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型26、在大數(shù)據(jù)存儲方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，具有一些獨特的優(yōu)勢。以下哪項不是NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要特點？（）A.支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴展性D.高并發(fā)讀寫性能27、大數(shù)據(jù)中的情感分析用于判斷文本中的情感傾向。以下關(guān)于情感分析的應(yīng)用場景和方法，哪項描述不準(zhǔn)確？（）A.情感分析可應(yīng)用于社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析和產(chǎn)品評價等領(lǐng)域B.基于詞典的方法通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向C.機器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯和支持向量機，也可用于情感分析D.情感分析只能處理簡單的正面、負(fù)面和中性情感，無法識別更復(fù)雜的情感28、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行分類29、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)集群在處理查詢時響應(yīng)時間較長。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)存儲結(jié)構(gòu)，如分區(qū)和索引C.調(diào)整查詢語句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據(jù)具體情況進行優(yōu)化30、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分類，并且考慮上下文信息，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能表現(xiàn)更好？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.門控循環(huán)單元二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序?qū)σ粋€包含網(wǎng)絡(luò)廣告點擊數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行分析，找出點擊率最高的廣告和對應(yīng)的點擊次數(shù)。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線教育平臺學(xué)生作業(yè)提交數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出提交作業(yè)次數(shù)最多的10個學(xué)生，并計算他們的平均提交次數(shù)。3、（本題5分）基于Storm，實現(xiàn)一個實時的物流配送數(shù)據(jù)處理程序，跟蹤貨物的運輸狀態(tài)，計算每個運輸批次的預(yù)計到達(dá)時間和實際到達(dá)時間的偏差。4、（本題5分）使用SparkSQL，對一個包含用戶評價文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行文本挖掘，提取關(guān)鍵詞和主題。5、（本題5分）利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計一個程序來存儲和查詢學(xué)術(shù)論文的引用關(guān)系數(shù)據(jù)，例如找出被引用次數(shù)最多的論文和引用關(guān)系最復(fù)雜的研究領(lǐng)域。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)