武昌職業(yè)學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)》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)武昌職業(yè)學(xué)院

《大型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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)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(shì)？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.雷達(dá)圖2、在大數(shù)據(jù)的分析中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理往往會(huì)占用大量的時(shí)間和資源。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量噪聲和缺失值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。以下哪種方法最能提高預(yù)處理的效率和效果？（）A.并行預(yù)處理B.自動(dòng)化預(yù)處理工具C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)處理D.以上方法結(jié)合使用3、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，混合存儲(chǔ)模式逐漸受到關(guān)注。以下關(guān)于混合存儲(chǔ)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.混合存儲(chǔ)結(jié)合了傳統(tǒng)磁盤(pán)存儲(chǔ)和新興的閃存存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)B.它可以根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻率和重要性，將數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地分配到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上C.混合存儲(chǔ)能夠提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能和成本效益，但管理復(fù)雜度較低D.對(duì)于經(jīng)常訪問(wèn)的熱數(shù)據(jù)，可以存儲(chǔ)在閃存中，以提高訪問(wèn)速度4、大數(shù)據(jù)在能源管理方面有諸多應(yīng)用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在能源管理中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析能源消耗數(shù)據(jù)優(yōu)化能源分配和調(diào)度B.有助于預(yù)測(cè)能源需求，提高能源供應(yīng)的穩(wěn)定性C.大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用主要集中在傳統(tǒng)能源領(lǐng)域，對(duì)新能源的作用有限D(zhuǎn).能夠監(jiān)測(cè)能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)故障隱患5、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)通常包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價(jià)值）。當(dāng)處理來(lái)自不同來(lái)源、格式各異的數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)分析，首先需要解決的問(wèn)題是什么？（）A.選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和整合C.確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式D.評(píng)估數(shù)據(jù)的價(jià)值和重要性6、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶(hù)的信用記錄和交易行為評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用主要依賴(lài)于人工分析，自動(dòng)化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐檢測(cè)，保障金融交易安全7、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮系統(tǒng)的性能優(yōu)化。以下哪種方法對(duì)于提高大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的性能最有效？（）A.增加硬件資源，如內(nèi)存和CPUB.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和算法C.減少數(shù)據(jù)量D.以上方法結(jié)合使用8、對(duì)于一個(gè)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(diǎn)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(shù)算法D.以上都是9、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶(hù)畫(huà)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(hù)構(gòu)建畫(huà)像，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像？（）A.用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄B.用戶(hù)的瀏覽行為C.用戶(hù)的評(píng)價(jià)信息D.Alloftheabove（以上皆是）10、在大數(shù)據(jù)的流處理中，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞，不會(huì)出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞11、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的方法。假設(shè)有一個(gè)超市的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)集，包含了顧客購(gòu)買(mǎi)的商品信息。如果我們發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)牛奶的顧客中有70%也購(gòu)買(mǎi)了面包，這被稱(chēng)為（）A.強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則B.弱關(guān)聯(lián)規(guī)則C.無(wú)關(guān)聯(lián)規(guī)則D.隨機(jī)關(guān)聯(lián)規(guī)則12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)ETL（Extract,Transform,Load）是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理13、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作，完成后無(wú)需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門(mén)的協(xié)作和溝通14、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶(hù)關(guān)系進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)，以下哪種算法或技術(shù)最為適用？（）A.社交網(wǎng)絡(luò)分析算法B.分類(lèi)算法C.聚類(lèi)算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法15、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)16、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Kafka常用于消息隊(duì)列。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.支持高吞吐量的數(shù)據(jù)傳遞B.能夠保證消息的順序傳遞C.具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性D.不適合處理實(shí)時(shí)性要求極高的消息17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一個(gè)包含了客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和個(gè)人信息的大型數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的客戶(hù)細(xì)分群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類(lèi)分析算法D.回歸分析算法18、大數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問(wèn)題，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性B.大數(shù)據(jù)安全需要采用多種安全技術(shù)，如加密、訪問(wèn)控制等C.大數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩獶.大數(shù)據(jù)安全需要建立完善的安全管理體系19、在大數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)血緣可以幫助了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.數(shù)據(jù)血緣只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)血緣有助于評(píng)估數(shù)據(jù)變更的影響D.數(shù)據(jù)血緣可以通過(guò)元數(shù)據(jù)管理來(lái)實(shí)現(xiàn)20、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)集成涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源的整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)語(yǔ)義存在差異C.數(shù)據(jù)集成會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量大幅減少D.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突21、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22、在大數(shù)據(jù)的聚類(lèi)評(píng)估中，有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類(lèi)，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類(lèi)的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率23、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢(xún)性能。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時(shí)間進(jìn)行查詢(xún)。以下哪種索引類(lèi)型最適合？（）A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引24、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。假設(shè)有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測(cè)方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹(shù)C.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)25、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，為了處理重復(fù)數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分組操作D.排序操作26、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，以下哪種存儲(chǔ)架構(gòu)能夠提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存儲(chǔ)B.集中式存儲(chǔ)C.網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)（NAS）D.存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）27、當(dāng)處理來(lái)自多個(gè)不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和統(tǒng)一管理，以下哪種方法通常是首選？（）A.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.使用ETL工具C.開(kāi)發(fā)定制的數(shù)據(jù)接口D.直接將數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中28、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)通常需要具備可擴(kuò)展性、高性能和高可靠性等特點(diǎn)。以下哪種存儲(chǔ)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.傳統(tǒng)的集中式存儲(chǔ)架構(gòu)D.本地磁盤(pán)存儲(chǔ)29、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本30、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類(lèi)別中C.聚類(lèi)分析是將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象歸為一組，與分類(lèi)不同，聚類(lèi)不需要事先知道類(lèi)別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)會(huì)丟失數(shù)據(jù)中的重要信息二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）用Java編寫(xiě)一個(gè)程序，處理一個(gè)包含手機(jī)流量套餐使用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出流量超支最多的5個(gè)用戶(hù)，并計(jì)算他們的平均超支流量。2、（本題5分）基于Hive，對(duì)一個(gè)包含用戶(hù)瀏覽行為數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析，找出用戶(hù)最常訪問(wèn)的網(wǎng)站類(lèi)別和時(shí)間段。3、（本題5分）基于Storm框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理程序，對(duì)股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，計(jì)算每只股票在每分鐘內(nèi)的成交量和成交金額。4、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)，對(duì)服務(wù)器的性能指標(biāo)（如CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤(pán)I/O）進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。5、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，實(shí)時(shí)跟蹤原材料采購(gòu)、生產(chǎn)進(jìn)度和產(chǎn)品銷(xiāo)售情況。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)