信陽學(xué)院《大型分布式應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《大型分布式應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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)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2、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)中，副本機制用于提高數(shù)據(jù)的可靠性。假設(shè)一個數(shù)據(jù)塊有三個副本存儲在不同的節(jié)點上，當其中一個副本損壞時，系統(tǒng)會如何處理？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)損壞的副本B.等待管理員手動修復(fù)損壞的副本C.忽略損壞的副本，繼續(xù)正常運行D.停止系統(tǒng)運行，直到副本修復(fù)完成3、當使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行用戶畫像構(gòu)建時，需要整合多個數(shù)據(jù)源的信息。以下哪種數(shù)據(jù)源對于了解用戶的興趣愛好最為關(guān)鍵？（）A.用戶的瀏覽歷史B.用戶的地理位置C.用戶的社交關(guān)系D.用戶的設(shè)備信息4、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點，哪一項描述不準確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲B.具有高可靠性和容錯性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動負載均衡5、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個常見的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法，哪項說法不準確？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過高或某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)整分區(qū)策略或使用更合適的算法來解決數(shù)據(jù)傾斜問題C.數(shù)據(jù)傾斜只會影響數(shù)據(jù)處理的速度，不會影響結(jié)果的準確性D.對于嚴重的數(shù)據(jù)傾斜問題，可能需要對數(shù)據(jù)進行重新采樣或分桶處理6、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對海量數(shù)據(jù)進行快速的排序和檢索。假設(shè)有一個包含數(shù)億條用戶交易記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點等信息。現(xiàn)在需要快速找出在特定時間段內(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7、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實8、大數(shù)據(jù)安全防護措施有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全防護措施的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全防護措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)備份等B.大數(shù)據(jù)安全防護措施需要根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度和價值進行分級保護C.大數(shù)據(jù)安全防護措施只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)陌踩恍枰P(guān)注數(shù)據(jù)處理的安全D.大數(shù)據(jù)安全防護措施需要建立完善的安全管理體系和應(yīng)急預(yù)案9、在大數(shù)據(jù)的圖數(shù)據(jù)庫中，Neo4j是一種常用的選擇。假設(shè)我們需要構(gòu)建一個社交網(wǎng)絡(luò)的圖模型，以下關(guān)于Neo4j的特點，哪一項是正確的？（）A.不支持大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)存儲B.對復(fù)雜的圖查詢性能較低C.具有良好的擴展性和高性能D.不適合處理實時的圖更新操作10、當分析大數(shù)據(jù)中的時空數(shù)據(jù)，例如車輛的移動軌跡，以下哪種技術(shù)或工具能夠提供有效的支持？（）A.地理信息系統(tǒng)B.數(shù)據(jù)挖掘工具C.機器學(xué)習框架D.數(shù)據(jù)倉庫11、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能導(dǎo)致錯誤的分析結(jié)果。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集存在大量噪聲數(shù)據(jù)。以下哪種方法可以減少噪聲的影響？（）A.直接刪除含有噪聲的數(shù)據(jù)點B.采用平滑技術(shù)對噪聲數(shù)據(jù)進行處理C.忽略噪聲數(shù)據(jù)，只關(guān)注主要的數(shù)據(jù)趨勢D.增加更多的數(shù)據(jù)來稀釋噪聲的影響12、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)被廣泛使用。如果一個推薦系統(tǒng)主要基于用戶的歷史購買行為進行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦13、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)管理方式和標準。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)治理框架和標準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)14、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，醫(yī)療健康領(lǐng)域是一個重要的方向。假設(shè)要通過分析患者的電子病歷數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)疾病的潛在模式和趨勢。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最適合這個任務(wù)？（）A.生存分析B.因子分析C.主成分分析D.聚類分析15、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。假設(shè)有一個超市的銷售數(shù)據(jù)集，包含了顧客購買的商品信息。如果我們發(fā)現(xiàn)購買牛奶的顧客中有70%也購買了面包，這被稱為（）A.強關(guān)聯(lián)規(guī)則B.弱關(guān)聯(lián)規(guī)則C.無關(guān)聯(lián)規(guī)則D.隨機關(guān)聯(lián)規(guī)則16、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯性，通常采用哪種數(shù)據(jù)復(fù)制策略？（）A.主從復(fù)制B.對等復(fù)制C.鏈式復(fù)制D.混合復(fù)制17、當對大數(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18、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪問控制是重要的防護手段。假設(shè)一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數(shù)據(jù)訪問權(quán)限B.強制訪問控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據(jù)用戶角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實現(xiàn)多層次的訪問控制19、在大數(shù)據(jù)的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)集群使用YARN進行資源分配，以下關(guān)于YARN的功能，哪一項是不準確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內(nèi)存和CPU資源進行精細的管理和分配C.負責數(shù)據(jù)的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制20、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的選擇，正確的是：（）A.建立一個大型的數(shù)據(jù)倉庫，所有部門共享使用B.為每個部門分別建立數(shù)據(jù)集市，滿足個性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉庫，再根據(jù)部門需求從倉庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境，應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)21、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，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22、在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種可視化工具常用于展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達圖23、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）24、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25、在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設(shè)一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦26、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個關(guān)鍵指標的變化，并在超過閾值時及時發(fā)出警報，以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.機器學(xué)習C.流計算D.數(shù)據(jù)倉庫27、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Spark支持多種數(shù)據(jù)源的讀取和寫入。假設(shè)有一個需求是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并在Spark中進行處理。以下哪種方式是可行的？（）A.使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，再由Spark讀取C.使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)D.Alloftheabove（以上皆是）28、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息和模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的描述，哪一個是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)挖掘首先要進行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成B.接著選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等C.然后對挖掘結(jié)果進行評估和解釋，若結(jié)果不理想則直接放棄，重新開始挖掘D.最后將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，為決策提供支持29、在大數(shù)據(jù)存儲方面，分布式文件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個公司有海量的圖像數(shù)據(jù)需要存儲和訪問，考慮使用Hadoop的HDFS作為存儲解決方案。以下關(guān)于HDFS的特點，哪一項是不正確的？（）A.適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，具有高容錯性B.數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性C.可以支持隨機讀寫操作，具有很高的讀寫性能D.采用主從架構(gòu)，NameNode負責管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)30、在處理大數(shù)據(jù)時，資源管理和調(diào)度是關(guān)鍵問題。假設(shè)有一個大數(shù)據(jù)集群，包含多個計算節(jié)點和存儲節(jié)點，需要高效地分配資源給不同的任務(wù)。以下哪種資源管理框架常用于大數(shù)據(jù)集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Flink的SideOutput功能，在一個實時數(shù)據(jù)處理任務(wù)中，將滿足特定條件的數(shù)據(jù)輸出到不同的流中進行進一步處理。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含電影評分數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進行分析。找出評分最高的5部電影，并計算它們的平均評分。3、（本題5分）使用Python的機器學(xué)習庫，對一個包含用戶消費信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行信用額度評估和風險預(yù)測。4、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含電商平臺退款數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出退款金額最高的10個訂單，并計算這些訂單的平均退款金額。5、（本題5分）給定一個包含電商商品庫存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，使用優(yōu)化算法確定最佳的庫存管理策略，以降低庫存成本和避免缺貨。三、簡答題（本