中国科学院大学《大数据系统与大规模数据分析》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《大数据系统与大规模数据分析》2021-2022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1分，共15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、在大数据处理架构中，Hadoop是一种广泛应用的技术，以下关于Hadoop的描述中，错误的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce两个核心组件组成B.HDFS是一种分布式文件系统，用于存储大数据C.MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大数据D.Hadoop只能处理结构化数据2、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（）A.基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确B.协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息C.协同过滤容易受到数据稀疏性的影响D.协同过滤只适用于小型数据集3、假设要对大量的时间序列数据进行预测，并且数据具有季节性和趋势性，以下哪种方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是4、大数据中的数据血缘追踪可以帮助理解数据的来龙去脉。以下关于数据血缘追踪工具和技术，哪项说法不准确？（）A.一些商业的大数据管理平台提供了内置的数据血缘追踪功能B.可以通过自定义脚本和数据库元数据来实现数据血缘的追踪C.数据血缘追踪技术能够自动发现和记录数据处理过程中的所有变化D.数据血缘追踪只适用于关系型数据库，对非关系型数据库不适用5、当对大数据进行数据标准化时，为了将数据映射到特定的区间，以下哪种方法通常被采用？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上都是6、假设要对一个大型数据集进行聚类分析，并且数据分布较为复杂，以下哪种聚类算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.以上都有可能7、在大数据处理中，数据挖掘是一个重要的技术，以下关于数据挖掘的描述中，错误的是（）。A.数据挖掘用于从大量数据中发现潜在的模式和知识B.数据挖掘可以使用多种算法，如分类、聚类、关联分析等C.数据挖掘只适用于特定的行业和领域，不能广泛应用D.数据挖掘需要结合具体的业务需求和数据特点进行应用8、在大数据环境中，数据集成涉及多个数据源的整合。以下关于数据集成过程中可能遇到的问题，哪一项描述不准确？（）A.数据源的数据格式不一致B.不同数据源的数据语义存在差异C.数据集成会导致数据量大幅减少D.数据的重复和冲突9、在大数据处理中，以下哪种数据结构常用于分布式计算中的数据共享和协调？（）A.队列B.栈C.分布式缓存D.二叉树10、在大数据的分类任务中，支持向量机（SVM）是一种有效的算法。假设我们有一个高维的数据集需要进行分类，以下关于SVM的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够处理线性不可分的数据，通过核函数将数据映射到高维空间B.对大规模数据集的训练效率较高C.对异常值比较敏感D.寻找具有最大间隔的超平面进行分类11、在大数据处理中，数据挖掘算法的选择非常重要，以下关于数据挖掘算法选择的描述中，错误的是（）。A.数据挖掘算法的选择需要根据数据的特点和应用场景进行B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题C.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，不需要考虑算法的效率和可扩展性D.数据挖掘算法的选择需要结合实际情况进行评估和验证12、大数据中的数据预处理技术包括数据清洗、集成、转换和规约等。对于数据规约的目的和方法，以下描述错误的是：（）A.数据规约的目的是减少数据量，提高数据处理效率，同时保持数据的完整性和准确性B.数据规约可以通过特征选择、主成分分析等方法实现C.数据规约会导致数据信息的丢失，因此应尽量避免使用D.抽样是一种常见的数据规约方法，可以通过随机抽样或分层抽样来减少数据量13、在大数据的背景下，数据血缘关系的追踪变得重要。假设一个数据分析项目涉及多个数据转换和处理步骤，需要清楚地了解数据的来源和流向。以下哪种方法最能有效地追踪数据的血缘关系？（）A.使用数据治理工具B.手动记录数据的转换过程C.基于元数据的追踪D.以上方法结合使用14、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节，以下关于数据清洗的描述中，错误的是（）。A.数据清洗用于去除数据中的噪声和错误数据B.数据清洗可以提高数据的质量和可用性C.数据清洗只需要对数据进行简单的过滤和筛选D.数据清洗需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理15、对于一个包含大量地理位置信息的大数据集，要进行空间查询和分析，以下哪种数据库或技术更适合？（）A.空间数据库B.文档数据库C.关系数据库D.内存数据库二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）什么是数据生命周期管理，在大数据中的重要性如何？2、（本题5分）说明如何在大数据中进行数据规约。3、（本题5分）解释大数据如何优化娱乐产业。4、（本题5分）简述大数据在零售行业的客户细分中的应用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用Java结合Redis缓存数据库，开发一个程序来缓存电商平台的热门商品推荐信息，以提高推荐系统的响应速度，同时要支持实时更新推荐内容。2、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，对存储在Hadoop中的销售订单数据进行多维分析，例如按月份和地区分析销售额的变化趋势。3、（本题5分）给定一个包含用户运动数据的数据集（如步数、运动时间等），使用数据挖掘算法分析用户的运动习惯和健康状况的关系。4、（本题5分）使用SparkStreaming，对一个实时的传感器网络数据流进行数据融合和分析，提供综合的监测结果。5、（本题5分）使用Python的机器学习库，对一个包含信用卡交易数据的数据集进行异常检测，找出可能的欺诈交易。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题