天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(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)的存儲(chǔ)中，數(shù)據(jù)分區(qū)是一種常見的策略。假設(shè)一個(gè)電商交易大數(shù)據(jù)集，按照交易時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)。以下哪種分區(qū)方式最能提高數(shù)據(jù)查詢的效率，特別是針對(duì)特定時(shí)間段的交易查詢？（）A.按年分區(qū)B.按月分區(qū)C.按日分區(qū)D.按小時(shí)分區(qū)2、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)各有特點(diǎn)。以下關(guān)于列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.列式存儲(chǔ)適合于頻繁讀取列數(shù)據(jù)的場景，行式存儲(chǔ)適合于頻繁更新整行數(shù)據(jù)的場景B.列式存儲(chǔ)的壓縮比通常比行式存儲(chǔ)高C.行式存儲(chǔ)在查詢少量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好，列式存儲(chǔ)在查詢大量數(shù)據(jù)時(shí)性能較好D.列式存儲(chǔ)的存儲(chǔ)空間利用率通常比行式存儲(chǔ)低3、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4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，副本機(jī)制是保證數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。假設(shè)一個(gè)分布式文件系統(tǒng)中有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了三個(gè)副本。當(dāng)其中一個(gè)副本所在的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，以下哪種處理方式是正確的？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)故障副本B.等待故障節(jié)點(diǎn)修復(fù)后再恢復(fù)副本C.刪除故障副本，不再進(jìn)行恢復(fù)D.降低副本數(shù)量，以節(jié)省存儲(chǔ)空間5、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6、當(dāng)處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要進(jìn)行詞干提取和詞形還原操作。假設(shè)我們有一個(gè)文本數(shù)據(jù)集，包含了各種不同形式的單詞。以下關(guān)于詞干提取和詞形還原的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.詞干提取和詞形還原的結(jié)果總是相同的，只是方法略有不同B.詞干提取只是簡單地去除單詞的后綴，可能會(huì)得到不是完整單詞的結(jié)果；詞形還原會(huì)根據(jù)單詞的語法規(guī)則得到其基本形式C.詞形還原比詞干提取更復(fù)雜，所以在處理大數(shù)據(jù)時(shí)通常只使用詞干提取D.對(duì)于大數(shù)據(jù)處理，詞干提取和詞形還原都不是必要的操作7、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測模型，用于預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值8、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)，以下哪種策略通常被采用？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是9、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10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)非常重要，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要考慮用戶的需求和認(rèn)知能力B.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)只需要注重美觀性，不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)11、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的時(shí)空數(shù)據(jù)時(shí)，例如氣象數(shù)據(jù)或地理信息數(shù)據(jù)，需要特殊的處理方法。假設(shè)要分析一個(gè)地區(qū)多年的氣溫變化趨勢。以下哪種技術(shù)最適合處理這種時(shí)空數(shù)據(jù)的分析任務(wù)？（）A.空間索引B.時(shí)間序列分析C.地理信息系統(tǒng)（GIS）D.以上技術(shù)結(jié)合使用12、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮計(jì)算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心有有限的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)有多個(gè)大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運(yùn)行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計(jì)算資源給每個(gè)任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間分配資源，先處理短時(shí)間能完成的任務(wù)D.隨機(jī)分配資源，讓任務(wù)自行競爭13、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活性和可擴(kuò)展性而受到關(guān)注。對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，以下說法錯(cuò)誤的是：（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫通常不支持嚴(yán)格的事務(wù)處理，更注重?cái)?shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫和分布式存儲(chǔ)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模式靈活，可隨時(shí)更改，無需事先定義嚴(yán)格的表結(jié)構(gòu)C.NoSQL數(shù)據(jù)庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，對(duì)于復(fù)雜關(guān)系的處理能力較強(qiáng)D.NoSQL數(shù)據(jù)庫包括鍵值存儲(chǔ)、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫等多種類型14、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15、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。假設(shè)一家公司需要對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但又要確保用戶隱私不被泄露。以下哪種技術(shù)可以在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.差分隱私D.以上都是16、對(duì)于一個(gè)需要實(shí)時(shí)處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，例如實(shí)時(shí)監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫17、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，性能優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間過長，以下哪種方法可能有助于提高性能？（）A.增加計(jì)算資源B.優(yōu)化算法和代碼C.調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)D.Alloftheabove（以上皆是）18、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.可以通過分析客戶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)測市場動(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，保障金融交易安全19、在大數(shù)據(jù)處理框架中，F(xiàn)link被廣泛應(yīng)用于流處理場景。以下關(guān)于Flink的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持精確一次的語義保證B.具有低延遲的處理能力C.對(duì)批處理的支持不如流處理D.能夠?qū)崿F(xiàn)狀態(tài)管理和容錯(cuò)恢復(fù)20、對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow21、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。假設(shè)有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含用戶的購買記錄和瀏覽記錄，以下哪種方法可以找出購買行為和瀏覽行為之間的關(guān)聯(lián)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.回歸分析22、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的法律法規(guī)不斷完善。以下關(guān)于相關(guān)法律法規(guī)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.明確了數(shù)據(jù)主體的權(quán)利和數(shù)據(jù)控制者的義務(wù)B.對(duì)數(shù)據(jù)跨境傳輸進(jìn)行了嚴(yán)格的限制和監(jiān)管C.法律法規(guī)能夠完全杜絕數(shù)據(jù)隱私泄露事件的發(fā)生D.企業(yè)需要遵守法律法規(guī)，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度23、大數(shù)據(jù)中的文本分析技術(shù)可以幫助從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。以下關(guān)于文本分析流程的描述，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作B.接著運(yùn)用特征提取技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為可計(jì)算的向量形式C.然后選擇合適的文本分類或聚類算法進(jìn)行分析D.文本分析的結(jié)果無需進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)24、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，常常需要使用分布式計(jì)算框架來提高計(jì)算效率。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算任務(wù)需要對(duì)數(shù)十億條數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，以下哪種分布式計(jì)算框架在處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)具有優(yōu)勢？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）25、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語言處理技術(shù)經(jīng)常被應(yīng)用。以下關(guān)于自然語言處理的描述，正確的是？（）A.自然語言處理只能處理一種語言B.情感分析是自然語言處理的一個(gè)簡單應(yīng)用C.自然語言處理不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.自然語言處理的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響26、在大數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中，支持向量機(jī)（SVM）是一種有效的算法。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分類，以下關(guān)于SVM的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理線性不可分的數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練效率較高C.對(duì)異常值比較敏感D.尋找具有最大間隔的超平面進(jìn)行分類27、在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益廣泛。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)優(yōu)化信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測車輛的運(yùn)行狀態(tài)，提高交通安全水平C.可以用于規(guī)劃城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施，如道路和停車場的建設(shè)D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在城市交通，對(duì)長途運(yùn)輸?shù)淖饔糜邢?8、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求，并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能？（）A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis29、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)用場景選擇合適的壓縮算法30、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)二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Flink的狀態(tài)管理功能，對(duì)一個(gè)實(shí)時(shí)的金融交易數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理，計(jì)算每個(gè)客戶的賬戶余額，并在余額低于閾值時(shí)發(fā)出提醒。2、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對(duì)一個(gè)包含城市路燈照明數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出照明時(shí)間最長的10條街道，并計(jì)算這些街道的平均照明時(shí)間。3、（本題5分）利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)一個(gè)程序來存儲(chǔ)和查詢學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的論文引用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，例如找出研究熱點(diǎn)和前沿方向。4、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含在線游戲充值數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出充值金額最大的5個(gè)玩家，并計(jì)算他們的平均充值金額。5、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量地理位置數(shù)據(jù)（如經(jīng)緯度、地址）的系統(tǒng)，支持附近地點(diǎn)的查詢