吉林师范大学博达学院《大数据基础与应用》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页吉林师范大学博达学院

《大数据基础与应用》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、假设一个电商平台拥有海量的用户交易数据，想要通过大数据分析来预测用户的购买行为。以下哪种机器学习算法可能最为适用？（）A.决策树B.聚类分析C.线性回归D.关联规则挖掘2、在大数据分析中，为了发现数据中的频繁项集，以下哪种算法经常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是3、在大数据存储系统中，数据的一致性级别可以进行调整。假设一个应用对数据一致性要求不高，但对性能要求较高，以下哪种一致性级别可能适合？（）A.强一致性B.最终一致性C.弱一致性D.以上都不适合4、对于一个需要处理大量文本数据的自然语言处理系统，以下哪种技术能够进行词干提取和词形还原？（）A.词法分析工具B.句法分析工具C.语义理解工具D.以上都不是5、在大数据存储中，NoSQL数据库具有一些独特的优势。以下关于NoSQL数据库的描述，哪一个是不准确的？（）A.NoSQL数据库通常具有良好的扩展性，能够轻松应对数据量的增长B.NoSQL数据库支持复杂的关系查询，性能优于传统关系型数据库C.NoSQL数据库的数据模型灵活多样，适用于不同类型的数据存储需求D.NoSQL数据库在处理大规模非结构化和半结构化数据时表现出色6、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7、大数据技术在能源管理领域有潜在的应用价值。假设一个能源公司想要通过大数据降低能耗。以下哪种方式最有可能实现这一目标？（）A.分析能源设备的运行数据，预测设备故障B.监测用户的能源使用习惯，提供节能建议C.优化能源分配和调度，提高能源利用效率D.以上方法综合运用，实现全面的能源管理优化8、在大数据存储中，当需要支持复杂的事务处理时，以下哪种数据库更适合？（）A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.图数据库D.文档数据库9、在大数据分析中，数据血缘关系的追踪至关重要。以下关于数据血缘的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据血缘能够清晰展示数据的来源、处理过程和流向，有助于理解数据的产生和演变B.通过数据血缘，可以快速定位数据质量问题的根源，便于进行问题排查和修复C.数据血缘只在数据仓库和数据处理流程中重要，对于实时数据分析系统意义不大D.建立和维护数据血缘关系需要在数据处理的各个环节进行记录和跟踪10、大数据在电商物流配送中的应用能够优化配送效率，以下关于大数据在电商物流中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以根据订单数据进行智能仓储管理B.有助于优化配送路线规划，减少配送时间C.大数据在电商物流配送中的应用只关注配送环节，对仓储环节没有影响D.能够实时监控物流车辆的位置和状态11、在大数据处理中，常常需要对海量数据进行快速的排序和检索。假设有一个包含数亿条用户交易记录的数据集，每条记录包含交易时间、交易金额、交易地点等信息。现在需要快速找出在特定时间段内交易金额最高的前100笔交易。以下哪种技术或算法最适合解决这个问题？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生态系统的MapReduce编程模型D.二叉搜索树12、在大数据的采集过程中，数据的来源多种多样。假设要收集一个城市的交通流量数据，以下哪种数据源最能提供全面和准确的信息？（）A.道路摄像头B.车载导航设备C.移动手机信号D.以上数据源结合使用13、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设要从一个网络流量数据集中检测出异常的流量模式。以下哪种方法最常用于网络流量的异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.以上方法结合使用14、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15、在大数据的推荐系统中，除了协同过滤和基于内容的推荐，还有基于模型的推荐方法。假设一个电商平台需要提供个性化推荐，以下哪种基于模型的推荐算法可能适用？（）A.逻辑回归B.决策树C.深度学习模型D.以上算法都可能适用16、对于一个需要处理大规模图数据的推荐系统，以下哪种算法能够基于用户和物品的关系进行推荐？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于图的推荐D.以上都是17、在大数据项目中，数据预处理通常包括数据清洗、转换和集成等步骤。如果数据来自多个不同的数据源，且数据格式不一致，首先需要进行的操作是？（）A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.数据采样18、大数据存储架构有很多种，以下关于大数据存储架构的描述中，错误的是（）。A.分布式存储架构可以提高数据的存储容量和可靠性B.云存储架构可以提供灵活的存储服务和高可用性C.集中式存储架构适用于大规模数据的存储和管理D.大数据存储架构只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本19、在大数据安全领域，访问控制是重要的防护手段。以下关于自主访问控制和强制访问控制的描述，哪一项是不准确的？（）A.自主访问控制由数据所有者决定访问权限，强制访问控制由系统管理员统一设定B.强制访问控制的安全性通常高于自主访问控制C.自主访问控制灵活性高，强制访问控制管理成本低D.强制访问控制适用于对安全性要求极高的场景，自主访问控制适用于一般场景20、在进行大数据可视化时，需要根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型。如果要展示不同类别数据之间的比例关系，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图21、在进行大数据可视化时，需要选择合适的图表类型来有效地呈现数据。假设有一个数据集，展示了不同地区在一年中每个月的销售额变化情况。以下哪种可视化方式最适合？（）A.饼图，用于展示各地区销售额的占比B.折线图，清晰呈现销售额随时间的变化趋势C.柱状图，对比不同地区在每个月的销售额D.散点图，分析销售额与其他因素的关系22、在大数据存储中，为了提高数据的读取性能，以下哪种缓存策略通常被使用？（）A.页面缓存B.行缓存C.块缓存D.以上都是23、大数据在智慧城市建设中发挥着重要作用，以下关于大数据在智慧城市中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以优化城市交通流量，减少拥堵B.有助于提升城市公共服务的质量和效率C.大数据在智慧城市中的应用主要依赖政府部门，企业和居民参与度不高D.能够加强城市的安全管理和应急响应能力24、在处理大规模数据的聚类问题时，以下哪种聚类算法对噪声和异常值不太敏感？（）A.K-Means聚类B.DBSCAN聚类C.层次聚类D.以上都敏感25、在处理大数据时，数据清洗是一个重要的环节。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据清洗旨在去除重复数据、纠正错误数据和处理缺失值B.数据清洗可以通过编写复杂的算法来自动完成，无需人工干预C.数据清洗有助于提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠基础D.数据清洗可能包括对数据格式的标准化和数据类型的转换26、在处理大数据时，数据压缩技术可以节省存储空间和提高传输效率。以下哪种数据压缩算法常用于大数据处理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是27、在大数据分析中，常常需要对时间序列数据进行预测。假设有一个股票价格的时间序列数据，以下哪种预测方法可能效果较好？（）A.ARIMA模型B.决策树C.朴素贝叶斯D.支持向量机28、在大数据存储中，为了提高数据的读取性能，常常采用缓存机制。假设一个数据存储系统中有一个热点数据区域，经常被访问。以下哪种缓存替换策略在这种情况下可能效果较好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（随机）29、在大数据环境中，为了实现数据的高效存储和检索，以下哪种数据结构经常被用于索引？（）A.B+树B.红黑树C.AVL树D.跳表30、在大数据项目实施过程中，数据血缘关系的追踪非常重要。假设一个数据分析报告依赖多个数据源和处理步骤。以下关于数据血缘的描述，正确的是：（）A.数据血缘能够清晰展示数据的来源和处理过程，便于问题追溯和数据质量评估B.数据血缘只在数据出现错误时有用，正常情况下无需关注C.建立数据血缘关系会增加系统的复杂性，应尽量避免D.数据血缘关系难以追踪和维护，对数据分析没有实际帮助二、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Python结合HBase数据库，实现一个程序来存储和查询大量的医疗病历数据，包括患者姓名、病历编号、症状、诊断结果等，并能够根据症状进行模糊查询。2、（本题5分）使用SparkSQL，对一个包含用户评价文本数据的数据集进行文本挖掘，提取关键词和主题。3、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含社交媒体用户分享数据的大型数据集进行分析。找出分享次数最多的10个内容，并计算它们的平均分享次数。4、（本题5分）用Python结合MySQL数据库，实现一个程序来存储和查询大量的图书馆图书借阅预约数据，包括读者ID、图书ID、预约时间等，并能够根据预约时间进行优先级排序。5、（本题5分）用Python编写一个程序，使用Hadoop生态系统中的SparkSQL对大规模的电商用户行为数据进行分析，找出最受用户欢迎的商品品牌。三、简答题（本大题共5个小题，