天津?yàn)I海汽車工程職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Hadoop）實(shí)踐》2023-2024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)天津?yàn)I海汽車工程職業(yè)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Hadoop）實(shí)踐》2023-2024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1分，共15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、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測(cè)？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)，設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析，將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的2、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)日益嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)公司在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種做法符合合規(guī)要求？（）A.在未獲得用戶明確同意的情況下，將用戶數(shù)據(jù)用于第三方營(yíng)銷B.對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理后，無需再遵循隱私法規(guī)C.建立完善的數(shù)據(jù)隱私管理制度，定期進(jìn)行合規(guī)審計(jì)D.只要數(shù)據(jù)不涉及敏感信息，就可以隨意使用3、在大數(shù)據(jù)的采樣技術(shù)中，分層采樣常用于保持?jǐn)?shù)據(jù)的分布特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同年齡段人群的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行采樣。以下關(guān)于分層采樣的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.按照年齡段進(jìn)行隨機(jī)采樣，保證每個(gè)年齡段都有樣本被抽取B.對(duì)每個(gè)年齡段分別進(jìn)行全采樣C.只對(duì)人數(shù)較多的年齡段進(jìn)行采樣D.隨機(jī)選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布4、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.重采樣D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來越嚴(yán)格。假設(shè)一個(gè)企業(yè)處理大量的個(gè)人數(shù)據(jù)，需要確保符合相關(guān)的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)性？（）A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私培訓(xùn)C.定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)D.以上措施都需要6、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行處理是一種常用的技術(shù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)并行處理的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)并行處理可以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.數(shù)據(jù)并行處理需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)小塊，分別進(jìn)行處理C.數(shù)據(jù)并行處理只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，不適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)的處理D.數(shù)據(jù)并行處理需要使用分布式計(jì)算框架，如MapReduce、Spark等7、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)跨國(guó)企業(yè)在不同地區(qū)有多個(gè)分支機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)格式和定義存在差異。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的描述，正確的是：（）A.為每個(gè)地區(qū)制定獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以適應(yīng)本地需求B.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)制所有分支機(jī)構(gòu)遵循C.參考行業(yè)最佳實(shí)踐，結(jié)合企業(yè)自身特點(diǎn)制定靈活的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)無需嚴(yán)格執(zhí)行，可根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整8、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(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行復(fù)雜的迭代計(jì)算。以下關(guān)于Spark的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.支持內(nèi)存計(jì)算，大大提高了計(jì)算速度B.提供了豐富的API，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析C.只適用于批處理任務(wù)，對(duì)于流處理任務(wù)支持不足D.具有良好的容錯(cuò)機(jī)制，能夠自動(dòng)處理節(jié)點(diǎn)故障9、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類型更具優(yōu)勢(shì)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)10、大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。假設(shè)我們要分析一個(gè)公司的銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)分析方法的比較，正確的是：（）A.傳統(tǒng)分析方法更注重樣本數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析則基于全體數(shù)據(jù)B.大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更準(zhǔn)確，傳統(tǒng)分析方法已無價(jià)值C.傳統(tǒng)分析方法的計(jì)算速度比大數(shù)據(jù)分析快D.大數(shù)據(jù)分析只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)分析方法則能處理各種類型數(shù)據(jù)11、在大數(shù)據(jù)處理中，為了處理數(shù)據(jù)傾斜問題，以下哪種方法經(jīng)常被采用？（）A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.增加并行度C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)預(yù)處理12、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B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)13、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)14、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤變得重要。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目涉及多個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理步驟，需要清楚地了解數(shù)據(jù)的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系？（）A.使用數(shù)據(jù)治理工具B.手動(dòng)記錄數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程C.基于元數(shù)據(jù)的追蹤D.以上方法結(jié)合使用15、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個(gè)電商平臺(tái)，需要為用戶構(gòu)建畫像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像？（）A.用戶的購(gòu)買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評(píng)價(jià)信息D.Alloftheabove（以上皆是）二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何提高氣象預(yù)報(bào)的精度。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)脫敏，其常見方法有哪些？3、（本題5分）說明Flink流處理框架的特點(diǎn)。4、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在文化遺產(chǎn)保護(hù)中的作用。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，對(duì)一個(gè)包含用戶信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。2、（本題5分）用Java實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序，處理大規(guī)模的股票交易數(shù)據(jù)。要求能夠計(jì)算某只特定股票在一段時(shí)間內(nèi)的最高成交價(jià)、最低成交價(jià)和平均成交價(jià)。3、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Presto分布式查詢引擎，對(duì)存儲(chǔ)在多個(gè)數(shù)據(jù)源（如Hive、DB2等）中的銷售數(shù)據(jù)分析不同產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售趨勢(shì)。4、（本題5分）用Python結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢大量的在線教育課程學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)，包括學(xué)生ID、課程ID、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、考試成績(jī)等，并能夠生成學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度報(bào)告。5、（本題5分）有一個(gè)包含電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的文件，使用Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障的可能性和時(shí)間。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）根據(jù)某電商企業(yè)的品牌銷售數(shù)據(jù)，分析品牌競(jìng)爭(zhēng)力