华中农业大学《大数据与云计算》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《大数据与云计算》2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在大数据环境中，数据备份和恢复是确保数据安全性和可用性的重要措施。以下哪种备份策略在恢复数据时速度最快？（）A.全量备份B.增量备份C.差异备份D.以上恢复速度相同2、对于一个需要处理大规模图数据的社交网络分析系统，以下哪种算法能够发现关键节点和影响力传播路径？（）A.PageRank算法B.最短路径算法C.最小生成树算法D.以上都是3、在电商领域，大数据发挥着重要作用。以下关于大数据在电商中应用的说法，错误的是（）A.可以根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐B.能够分析市场趋势，帮助商家制定营销策略C.可以实时监控库存，实现精准的库存管理D.大数据在电商中的应用主要集中在商品销售环节，对供应链管理帮助不大4、在大数据的分析中，模型的选择和评估是关键步骤。假设要从多个候选模型中选择最适合给定数据集的模型。以下哪种评估指标最能准确地反映模型的性能？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上指标结合使用5、在大数据分析项目中，模型评估是非常重要的环节。假设有一个预测模型，用于预测股票价格的走势。以下哪种评估指标最适合衡量该模型的性能？（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1值6、在大数据的流处理中，Kafka是一个常用的消息队列系统。假设一个实时监控系统需要将传感器产生的数据快速传输和处理。以下关于Kafka的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够处理高吞吐量的消息B.保证消息的顺序传递，不会出现乱序C.支持消息的持久化存储，防止数据丢失D.不适合用于分布式系统中的消息传递7、在进行大数据分析时，常常需要对数据进行特征工程。假设一个图像识别的大数据项目，需要从大量的图像数据中提取有意义的特征。以下哪种特征提取方法最适合图像数据？（）A.基于颜色和形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.使用深度学习自动提取特征D.基于人工标注的特征提取8、在进行大数据分析项目时，需要对数据进行预处理。如果数据集中存在异常值，以下哪种处理方法可能不太恰当？（）A.识别并删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值进行处理D.忽略异常值，不进行任何处理9、当对大数据进行数据融合时，为了整合来自多个数据源的数据，以下哪种技术通常被采用？（）A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.以上都是10、在大数据存储中，为了提高数据的可靠性和容错性，常常采用冗余存储。假设有一个数据块，系统设置了多个副本，当其中一个副本损坏时，以下哪种恢复方式最快速？（）A.从其他副本中直接复制B.重新计算损坏的数据C.等待副本自动修复D.以上方式恢复速度相同11、在大数据安全和隐私保护方面，面临着诸多挑战。对于大数据安全的措施和原则，以下说法错误的是：（）A.采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，以防止数据泄露B.实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问和处理数据C.数据匿名化和脱敏处理可以在一定程度上保护用户隐私，但不能完全消除隐私风险D.为了提高数据的可用性，应尽量减少安全措施和限制，方便数据的共享和使用12、大数据在市场营销中的应用能够带来诸多好处，以下哪一项不是其带来的好处？（）A.更精准的市场细分B.更有效的客户关系管理C.降低营销成本D.消除市场竞争13、随着大数据技术的发展，数据存储和管理面临着新的挑战。假设有一个不断增长的社交媒体数据仓库，需要存储数十亿条用户发布的帖子、评论和点赞等信息。以下哪种数据存储技术最适合这种大规模、高并发的读写需求，并且能够提供良好的扩展性和性能？（）A.传统的关系型数据库，如MySQLB.分布式文件系统，如HDFSC.NoSQL数据库，如MongoDBD.内存数据库，如Redis14、大数据中的数据隐私保护至关重要。假设一家公司需要对用户数据进行分析，但又要确保用户隐私不被泄露。以下哪种技术可以在不暴露原始数据的情况下进行数据分析？（）A.数据加密B.数据脱敏C.差分隐私D.以上都是15、大数据的应用不仅局限于企业，也在科研领域发挥着重要作用。假设一个天文学研究项目，需要分析大量的天体观测数据。以下哪种大数据技术最能帮助天文学家发现新的天体现象和规律？（）A.分布式存储和计算B.数据可视化C.机器学习算法D.以上技术结合使用二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明大数据在企业文化建设中的应用。2、（本题5分）简述大数据的4V特征。3、（本题5分）什么是数据血缘的治理框架，包含哪些要素？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的Hadoop框架，对一个包含网络广告点击数据的大数据集进行分析。找出点击量最高的10个广告，并计算它们的总点击量。2、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，对存储在Hadoop中的电商用户评价数据进行多维分析，例如按商品属性和用户评价星级分析用户满意度。3、（本题5分）使用Python语言和Flume数据采集工具，采集物联网设备的传感器数据，如温度、湿度、光照强度等，并将其存储到HDFS中，然后使用MapReduce进行分析，找出环境参数的异常值。4、（本题5分）基于Hive，对一个包含电商用户行为数据（如浏览、加购、购买）的表进行分析，找出用户的购买决策路径和影响因素。5、（本题5分）使用Java语言和MongoDB数据库，设计一个系统来存储和查询实时的水质监测数据。数据包括酸碱度、溶解氧、污染物浓度等，要求能够快速查询特定水域在特定时间段的水质状况。四、综合分析题（本大题共3个