江蘇工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江蘇工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(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)系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性，通常采用冗余技術(shù)。以下哪種冗余方式在存儲(chǔ)成本和可靠性之間取得較好的平衡？（）A.鏡像B.奇偶校驗(yàn)C.糾錯(cuò)編碼D.副本2、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購買行為，以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求？（）A.批量處理框架，如HadoopMapReduceB.流處理框架，如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法3、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理4、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法5、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的圖數(shù)據(jù)時(shí)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，需要特殊的算法和技術(shù)。假設(shè)要找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.深度優(yōu)先搜索算法B.廣度優(yōu)先搜索算法C.PageRank算法D.最短路徑算法6、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和窗口操作。假設(shè)要對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的股票交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析，計(jì)算每分鐘的平均交易價(jià)格。以下哪種窗口操作最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.滑動(dòng)窗口B.滾動(dòng)窗口C.會(huì)話窗口D.以上窗口都不適合7、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)重要的工作。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性B.提高數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)水平C.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本D.限制數(shù)據(jù)的訪問和使用，以防止數(shù)據(jù)泄露9、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點(diǎn)。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)數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高，批處理對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算，流處理則相對(duì)較難10、大數(shù)據(jù)處理框架有很多，如Hadoop、Spark等。以下關(guān)于Hadoop和Spark的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Spark相比Hadoop在內(nèi)存計(jì)算方面具有優(yōu)勢(shì)，處理速度更快B.Hadoop更適合處理大規(guī)模的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而Spark更適合處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)C.Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)比Spark更豐富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上運(yùn)行11、大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于能源需求預(yù)測(cè)和能源管理，提高能源利用效率和節(jié)約能源B.大數(shù)據(jù)可以用于能源生產(chǎn)的優(yōu)化和調(diào)度，提高能源生產(chǎn)的效率和可靠性C.大數(shù)據(jù)可以用于能源市場(chǎng)的分析和預(yù)測(cè)，提高能源市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力和穩(wěn)定性D.大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)能源企業(yè)，不能應(yīng)用于新能源企業(yè)12、大數(shù)據(jù)的安全管理包括多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)存儲(chǔ)了大量的商業(yè)機(jī)密和客戶信息。以下哪種安全措施對(duì)于防止數(shù)據(jù)泄露最為關(guān)鍵？（）A.網(wǎng)絡(luò)防火墻B.數(shù)據(jù)加密C.用戶認(rèn)證和授權(quán)D.定期安全審計(jì)13、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14、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)變得越來越重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)包括數(shù)據(jù)的加密、匿名化、訪問控制等技術(shù)B.數(shù)據(jù)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)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)隱私保護(hù)需要用戶、企業(yè)和政府共同努力15、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二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)概要，在大數(shù)據(jù)中的作用是什么？2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)中的作用。3、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣的追溯策略，如何制定？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop的緩存優(yōu)化技術(shù)，提高頻繁訪問數(shù)據(jù)的讀取速度，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理性能。2、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市排水系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出排水量最大的10個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并計(jì)算這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)的平均排水量。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫，分析一個(gè)包含學(xué)生考試成績的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出每個(gè)班級(jí)中成績優(yōu)秀（90分及以上）的學(xué)生人數(shù)，并計(jì)算優(yōu)秀率。4、（本題5分）使用Python語言和Storm實(shí)時(shí)處理框架，處理實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)路口的車輛通行速度和擁堵情況，并將結(jié)果實(shí)時(shí)展示在電子地圖上。5、（本題5分）使用Python語言和Flume數(shù)據(jù)采集工具，采集物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、光照強(qiáng)度等，并將其存儲(chǔ)到HDFS中，然后使用MapReduce進(jìn)行分析，找出環(huán)境參數(shù)的異常值