西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大數(shù)據(jù)運(yùn)維》2022-2023學(xué)年第一學(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)西安交通大學(xué)城市學(xué)院

《大數(shù)據(jù)運(yùn)維》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)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)存儲(chǔ)方面，有多種選擇，如分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等。假設(shè)有一個(gè)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(shí)對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求較高。在這種情況下，以下哪種存儲(chǔ)方案可能不太合適？（）A.HBase（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)）B.MongoDB（一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)）C.MySQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）D.HDFS（分布式文件系統(tǒng)）2、大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化投資決策B.有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確的信用評(píng)估模型C.大數(shù)據(jù)在金融科技中的應(yīng)用完全取代了傳統(tǒng)的金融分析方法D.能夠提升金融風(fēng)險(xiǎn)防控能力3、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同量級(jí)特征的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級(jí)，便于模型訓(xùn)練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準(zhǔn)確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對(duì)模型的影響具有可比性4、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻是導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的主要原因之一B.使用隨機(jī)分區(qū)可以有效解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.對(duì)傾斜的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)處理是一種常見(jiàn)的解決方法D.調(diào)整并行度有時(shí)可以緩解數(shù)據(jù)傾斜帶來(lái)的影響5、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關(guān)于一致性模型的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.強(qiáng)一致性要求所有節(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存在差異，但最終會(huì)達(dá)到一致C.最終一致性是指經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致?tīng)顟B(tài)D.一致性模型對(duì)系統(tǒng)性能沒(méi)有影響，因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)可以隨意選擇6、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨新的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的敘述，不正確的是（）A.需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系B.數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段C.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量一定比小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.人工審核和監(jiān)控在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中仍然發(fā)揮著重要作用7、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(chǔ)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(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.無(wú)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(huì)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(lèi)型、特點(diǎn)和對(duì)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(wú)需考慮具體情況8、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，新的編程模型不斷涌現(xiàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。以下哪種編程模型最適合提高開(kāi)發(fā)效率和程序性能？（）A.傳統(tǒng)的面向過(guò)程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.基于特定大數(shù)據(jù)框架的編程模型9、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)中，一致性哈希算法常用于數(shù)據(jù)的分布和負(fù)載均衡。假設(shè)一個(gè)分布式系統(tǒng)中有多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，以下關(guān)于一致性哈希算法的優(yōu)點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.當(dāng)節(jié)點(diǎn)增加或減少時(shí)，數(shù)據(jù)遷移量較小B.能夠均勻地分布數(shù)據(jù)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)C.不需要考慮節(jié)點(diǎn)的性能差異D.具有較好的容錯(cuò)性10、一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的用戶訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)，包括用戶的IP地址、訪問(wèn)時(shí)間、訪問(wèn)頁(yè)面等。為了保護(hù)用戶隱私，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要對(duì)這些敏感信息進(jìn)行脫敏處理。以下哪種方法不屬于常見(jiàn)的脫敏技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)刪除D.數(shù)據(jù)壓縮11、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是非常重要的問(wèn)題，以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要采用多種技術(shù)，如加密、訪問(wèn)控制、匿名化等B.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制C.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)只需要關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)，不需要關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)的保護(hù)D.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力12、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13、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)分類(lèi)B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類(lèi)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項(xiàng)常見(jiàn)任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進(jìn)行去重B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后去重C.逐個(gè)比較數(shù)據(jù)元素進(jìn)行去重D.利用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能15、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中扮演著重要角色。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)，以支持決策分析B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較高，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)同步D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用多維模型來(lái)組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，便于復(fù)雜的分析查詢二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)血緣關(guān)系在數(shù)據(jù)遷移中的作用。2、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在電信詐騙防范中的應(yīng)用。3、（本題5分）說(shuō)明大數(shù)據(jù)在物流路徑優(yōu)化中的算法。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Java語(yǔ)言和Solr搜索服務(wù)器，構(gòu)建一個(gè)程序來(lái)對(duì)大量的法律文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和搜索，要求支持精確搜索和結(jié)果高亮顯示。2、（本題5分）用Scala實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理來(lái)自智能電表的大量峰谷電使用數(shù)據(jù)。找出峰電使用量最大的10個(gè)用戶，并計(jì)算他們的平均峰電使用量。3、（本題5分）使用Hive對(duì)一個(gè)大規(guī)模的用戶搜索歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行熱門(mén)搜索詞統(tǒng)計(jì)，找出搜索頻率最高的前20個(gè)關(guān)鍵詞。4、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Kylin多維分析引擎，構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)立方體，對(duì)一個(gè)包含人力資源數(shù)據(jù)（如員工績(jī)效、培訓(xùn)記錄等）的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分析。能夠快速回答諸如“不同部門(mén)員工的平均績(jī)效”等問(wèn)題。5、（本題5分）給定一個(gè)包含社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如微博、推特等），使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，分析用戶的情感傾向（