渤海大學《大數(shù)據(jù)技術Ⅰ》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁渤海大學《大數(shù)據(jù)技術Ⅰ》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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)存儲和處理中，分布式系統(tǒng)的一致性模型起著重要作用。以下關于一致性模型的描述，哪一項是錯誤的？（）A.強一致性要求所有節(jié)點在任何時刻看到的數(shù)據(jù)都是完全一致的B.弱一致性允許在一定時間內(nèi)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點上存在差異，但最終會達到一致C.最終一致性是指經(jīng)過一段時間的同步后，數(shù)據(jù)能夠達到一致狀態(tài)D.一致性模型對系統(tǒng)性能沒有影響，因此在設計系統(tǒng)時可以隨意選擇2、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)和合規(guī)性變得越來越嚴格。假設一個企業(yè)處理大量的個人數(shù)據(jù)，需要確保符合相關的法規(guī)要求。以下哪種措施最能幫助企業(yè)實現(xiàn)合規(guī)性？（）A.建立數(shù)據(jù)隱私政策和流程B.對員工進行數(shù)據(jù)隱私培訓C.定期進行數(shù)據(jù)隱私審計D.以上措施都需要3、在構建大數(shù)據(jù)處理平臺時，需要考慮硬件和基礎設施的選型。以下關于硬件選型的考慮因素，哪一項是不正確的？（）A.服務器的CPU性能、內(nèi)存容量和存儲類型（如HDD、SSD）會影響數(shù)據(jù)處理的速度和效率B.網(wǎng)絡帶寬和延遲對于分布式大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸至關重要C.硬件的成本是唯一的考慮因素，應選擇價格最低的設備以降低建設成本D.考慮硬件的可擴展性，以便在未來業(yè)務增長時能夠方便地進行升級和擴展4、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，索引的使用可以提高查詢性能。假設一個數(shù)據(jù)庫中有大量的交易記錄，經(jīng)常需要根據(jù)交易時間進行查詢。以下哪種索引類型最適合？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引5、大數(shù)據(jù)在交通領域有廣泛的應用，以下關于大數(shù)據(jù)在交通領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測和預測，提高交通管理的效率和準確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設和優(yōu)化，提高交通運輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持，提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用只局限于城市交通，不能應用于高速公路和鐵路等交通領域6、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮硬件資源的優(yōu)化利用。假設一個大數(shù)據(jù)處理集群，需要根據(jù)任務的特點和資源需求來分配計算和存儲資源。以下哪種資源管理策略最能提高硬件資源的利用率？（）A.靜態(tài)資源分配B.動態(tài)資源分配C.基于預測的資源分配D.隨機資源分配7、隨著大數(shù)據(jù)技術的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中扮演著重要角色。以下關于數(shù)據(jù)倉庫的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)，以支持決策分析B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率較高，與業(yè)務系統(tǒng)實時同步D.數(shù)據(jù)倉庫采用多維模型來組織和存儲數(shù)據(jù)，便于復雜的分析查詢8、在大數(shù)據(jù)存儲中，副本機制常用于提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。假設一個分布式存儲系統(tǒng)中有一份數(shù)據(jù)存在三個副本。以下關于副本管理的描述，正確的是：（）A.副本應存儲在同一物理位置，便于管理和維護B.副本之間應保持完全同步，以確保數(shù)據(jù)一致性C.可以根據(jù)節(jié)點的負載和網(wǎng)絡狀況動態(tài)調(diào)整副本的位置D.副本數(shù)量越多越好，能最大限度保證數(shù)據(jù)安全9、Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢。以下關于Spark的描述，不準確的是（）A.Spark的內(nèi)存計算能力使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數(shù)據(jù)，不支持實時數(shù)據(jù)處理D.Spark提供了豐富的API，便于進行數(shù)據(jù)處理和分析10、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要任務。以下關于基于統(tǒng)計的異常檢測方法和基于機器學習的異常檢測方法的比較，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通常假設數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機器學習的方法不需要B.基于機器學習的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計的方法計算復雜度較低，基于機器學習的方法計算復雜度較高D.基于機器學習的方法檢測結果的解釋性通常比基于統(tǒng)計的方法好11、隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應用越來越廣泛。對于一個大型企業(yè)來說，以下關于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)12、在構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設一個電商平臺的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時，需要確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。以下哪種技術或方法最能有效地實現(xiàn)這一目標？（）A.數(shù)據(jù)復制和備份B.分布式事務處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預取13、大數(shù)據(jù)在交通領域有重要應用。以下關于大數(shù)據(jù)在交通中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈控制B.有助于預測道路擁堵情況，為出行者提供實時導航C.大數(shù)據(jù)在交通領域的應用只能用于城市交通，對高速公路作用不大D.能夠分析交通事故數(shù)據(jù)，找出事故多發(fā)路段，加強安全管理14、隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私保護成為了重要的議題。以下關于大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.采用數(shù)據(jù)匿名化技術可以完全避免隱私泄露B.只要數(shù)據(jù)進行了加密存儲，就無需擔心隱私問題C.數(shù)據(jù)脫敏處理能夠在一定程度上保護數(shù)據(jù)隱私，但不能完全杜絕風險D.大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護無法實現(xiàn)，只能依靠用戶自身注意15、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護至關重要。假設一個醫(yī)療機構擁有大量患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，需要在保證數(shù)據(jù)安全的前提下進行數(shù)據(jù)分析和共享。以下哪種技術可以用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享和訪問控制？（）A.數(shù)字證書B.身份驗證和授權C.數(shù)據(jù)加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何促進公益慈善活動的精準開展？2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)血緣，其在大數(shù)據(jù)管理中的作用是什么？3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的主要區(qū)別。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的MXNet庫，對一個大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，實現(xiàn)圖像識別任務。2、（本題5分）運用Java語言和Kylin多維分析引擎，構建一個數(shù)據(jù)立方體，對一個包含市場調(diào)研數(shù)據(jù)（如消費者滿意度、品牌知名度等）的大型數(shù)據(jù)集進行多維分析。能夠快速回答諸如“不同年齡段消費者對特定品牌的滿意度”等問題。3、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含網(wǎng)站訪問日志的大數(shù)據(jù)集進行分析。找出訪問量最高的10個頁面，并統(tǒng)計每個頁面的平均訪問時長。4、（本題5分）運用Java語言和Druid實時數(shù)據(jù)分析引擎，對實時產(chǎn)生的物流車輛軌跡數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和分析，例如優(yōu)化配送路線和預測到達時間。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)設備的傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、光照強度等，并將其存儲到HDFS中，然后使用MapReduce進行分析，找出環(huán)境參數(shù)的