廣西體育高等專科學?！洞髷祿夹g基礎（計算模型）》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廣西體育高等?？茖W校《大數據技術基礎（計算模型）》

2023-2024學年第二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30個小題，每小題1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、在大數據分析中，數據可視化能夠幫助我們更好地理解數據。如果要展示不同地區(qū)的銷售額占比情況，以下哪種可視化圖表最合適？（）A.折線圖B.餅圖C.柱狀圖D.雷達圖2、在大數據的數據庫選擇中，NoSQL數據庫因其靈活的數據模型而受到關注。假設一個應用需要存儲大量的非結構化數據，并且對數據的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數據庫最適合？（）A.文檔數據庫B.鍵值數據庫C.列族數據庫D.圖數據庫3、在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數據的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內存中緩存數據，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤4、大數據的處理常常需要處理非結構化數據，例如文本、圖像、音頻等。假設要對大量的文本評論進行情感分析。以下哪種技術最適合這種非結構化數據的處理任務？（）A.自然語言處理B.計算機視覺C.語音識別D.以上技術都不適合5、在大數據分析中，數據清洗是一個關鍵步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下哪種方法在處理缺失值時最為常用且有效？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數填充缺失值C.根據其他相關字段的值來推測缺失值D.對缺失值不做任何處理，直接進行分析6、在大數據的時間序列分析中，季節(jié)性是一個常見的特征。假設我們有一個銷售數據的時間序列，具有明顯的季節(jié)性。以下哪種方法可以用于處理季節(jié)性？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.季節(jié)性ARIMA模型D.線性回歸7、大數據的處理需要高效的索引結構來提高數據的查詢效率。假設一個大規(guī)模的商品銷售數據集，需要快速查詢特定商品的銷售記錄。以下哪種索引結構最適合這種情況？（）A.B樹索引B.B+樹索引C.哈希索引D.位圖索引8、在大數據環(huán)境下，數據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)療數據，需要在保證數據安全的前提下進行數據分析和共享。以下哪種技術可以用于實現數據的安全共享和訪問控制？（）A.數字證書B.身份驗證和授權C.數據加密和脫敏D.Alloftheabove（以上皆是）9、在大數據項目實施過程中，數據質量是一個關鍵問題。假設一個數據集存在大量的缺失值、錯誤值和重復數據。以下哪種方法可以有效地提高數據質量？（）A.數據清洗和預處理B.數據壓縮C.數據加密D.數據備份10、大數據分析平臺有很多種，以下關于大數據分析平臺的描述中，錯誤的是（）。A.大數據分析平臺可以提供數據存儲、處理、分析等功能B.大數據分析平臺可以支持多種數據分析算法和工具C.大數據分析平臺只適用于大規(guī)模企業(yè)，不適用于中小企業(yè)D.大數據分析平臺需要具備高可用性和可擴展性11、在大數據時代，數據隱私保護變得越來越重要，以下關于數據隱私保護的描述中，錯誤的是（）。A.數據隱私保護包括數據的加密、匿名化、訪問控制等技術B.數據隱私保護需要建立完善的法律法規(guī)和監(jiān)管機制C.數據隱私保護只需要關注個人數據的保護，不需要關注企業(yè)數據的保護D.數據隱私保護需要用戶、企業(yè)和政府共同努力12、在大數據的數據壓縮方面，有多種壓縮算法可供選擇。假設我們有一個大規(guī)模的數值型數據集，需要進行高效的壓縮。以下哪種壓縮算法可能最適合？（）A.GZIP壓縮算法B.LZ77壓縮算法C.游程編碼壓縮算法D.霍夫曼編碼壓縮算法13、在大數據分析中，數據降維是一種常見的操作。如果數據具有較高的維度且存在相關性，以下哪種降維方法較為常用？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是14、在大數據存儲中，為了提高數據的可靠性和容錯性，常常采用冗余存儲。假設有一個數據塊，系統(tǒng)設置了多個副本，當其中一個副本損壞時，以下哪種恢復方式最快速？（）A.從其他副本中直接復制B.重新計算損壞的數據C.等待副本自動修復D.以上方式恢復速度相同15、大數據中的圖計算在社交網絡分析、物流路徑規(guī)劃等領域有廣泛應用。以下關于圖計算模型和算法的描述，哪一個是不準確的？（）A.常見的圖計算模型包括有向圖、無向圖和加權圖等B.廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索是圖遍歷的基本算法C.最短路徑算法如Dijkstra算法和A*算法常用于求解圖中的最優(yōu)路徑問題D.圖計算算法的效率與圖的規(guī)模無關，只取決于算法的復雜度16、在大數據處理中，數據傾斜是一個常見的問題。以下關于數據傾斜的描述，哪一個是不準確的？（）A.數據傾斜可能導致某些任務的處理時間過長B.可以通過數據預處理和優(yōu)化算法來解決數據傾斜問題C.數據傾斜只會出現在分布式計算環(huán)境中D.合理的分區(qū)策略有助于緩解數據傾斜17、在大數據處理中，以下哪種數據結構常用于分布式計算中的數據共享和協(xié)調？（）A.隊列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹18、大數據在金融領域的風險控制中發(fā)揮著重要作用。以下關于大數據在金融風險控制中的應用，哪一個是不準確的？（）A.可以通過分析客戶的信用記錄和交易行為評估信用風險B.能夠實時監(jiān)測市場動態(tài)，防范系統(tǒng)性金融風險C.大數據在金融風險控制中的應用主要依賴于人工分析，自動化程度較低D.可以利用大數據進行反欺詐檢測，保障金融交易安全19、在大數據項目實施過程中，數據血緣關系的追蹤非常重要。假設一個數據分析報告依賴多個數據源和處理步驟。以下關于數據血緣的描述，正確的是：（）A.數據血緣能夠清晰展示數據的來源和處理過程，便于問題追溯和數據質量評估B.數據血緣只在數據出現錯誤時有用，正常情況下無需關注C.建立數據血緣關系會增加系統(tǒng)的復雜性，應盡量避免D.數據血緣關系難以追蹤和維護，對數據分析沒有實際幫助20、在大數據的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設一個電商平臺需要提供個性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學習模型D.以上算法都可能適用21、在大數據存儲中，NoSQL數據庫具有很多特點。假設一個應用場景需要快速存儲和檢索大量的非結構化數據，并且對數據的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數據庫可能是最佳選擇？（）A.Redis（內存數據庫）B.Cassandra（分布式寬列存儲數據庫）C.MongoDB（文檔數據庫）D.Alloftheabove（以上皆是）22、在大數據處理中，為了處理海量的日志數據，以下哪種工具或技術經常被使用？（）A.LogstashB.FlumeC.SplunkD.以上都是23、在大數據存儲系統(tǒng)中，為了提高數據的訪問速度，通常會使用緩存技術。以下關于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進先出（FIFO）策略適用于數據訪問模式穩(wěn)定的情況C.隨機替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數據的訪問模式24、在大數據存儲中，為了支持海量小文件的存儲和訪問，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是25、在大數據的背景下，數據血緣關系的追蹤變得重要。假設一個數據分析項目涉及多個數據轉換和處理步驟，需要清楚地了解數據的來源和流向。以下哪種方法最能有效地追蹤數據的血緣關系？（）A.使用數據治理工具B.手動記錄數據的轉換過程C.基于元數據的追蹤D.以上方法結合使用26、某公司正在開展一項市場調研項目，需要分析大量的消費者評價數據，以了解消費者對其產品的滿意度和改進需求。以下哪種自然語言處理技術對于提取關鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實體識別D.情感分析27、大數據安全和隱私保護是至關重要的問題。以下關于大數據安全和隱私保護措施的敘述，錯誤的是（）A.數據加密可以保障數據在傳輸和存儲過程中的安全性B.訪問控制可以限制用戶對數據的訪問權限C.匿名化處理能夠完全消除數據中的個人隱私信息D.數據備份與恢復與大數據安全和隱私保護無關28、大數據中的數據集成涉及將來自多個數據源的數據進行整合。以下關于數據集成的挑戰(zhàn)和解決方法，哪項說法不正確？（）A.數據源的格式不一致、語義差異和數據重復是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數據清洗、轉換和映射等技術來解決數據格式和語義的問題C.使用數據倉庫或數據集市來集中存儲和管理集成后的數據D.數據集成是一次性的工作，完成后無需再進行維護和更新29、在大數據分析中，數據挖掘與機器學習的結合越來越緊密。以下關于兩者結合的優(yōu)勢和應用，哪項描述不準確？（）A.數據挖掘可以為機器學習提供有價值的數據特征和預處理方法B.機器學習算法可以幫助數據挖掘發(fā)現更復雜和深入的模式C.兩者結合在欺詐檢測、市場細分和推薦系統(tǒng)等領域取得了顯著成果D.數據挖掘和機器學習是完全獨立的領域，沒有相互交叉和融合的部分30、在大數據存儲系統(tǒng)中，為了實現數據的高可用性和容錯性，通常采用哪種數據復制策略？（）A.主從復制B.對等復制C.鏈式復制D.混合復制二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Java語言和HBase數據庫，實現一個程序來存儲和查詢大量的氣象數據。數據包括時間、地點、溫度、濕度等字段，要求能夠快速插入和檢索數據。2、（本題5分）給定一個包含電商商品圖片數據的數據集，使用圖像識別技術分析商品的類別和特征。3、（本題5分）使用SparkStreaming，對一個實時的傳感器網絡數據流進行數據融合和分析，提供綜合的監(jiān)測結果。4、（本題5分）使用Java語言和Elasticsearch搜索引擎，開發(fā)一個系統(tǒng)來快速搜索和檢索大量的法律文檔。數據包括案例、法條等，要求能夠根據關鍵詞和法律條款準確返回相關內容。5、（本題5分）用Java編寫一個程序，處理一個包含酒店預訂數據的大型數據集。找出預訂量最高的5個房型，并計算它們的預訂總數。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）列