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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页吉林建筑科技学院《大数据技术Ⅰ》
2023-2024学年第一学期期末试卷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、在大数据可视化中,为了展示数据的层次结构,以下哪种图表类型较为合适?()A.树形图B.旭日图C.矩形树图D.以上都是2、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3、大数据处理框架有很多,如Hadoop、Spark等。以下关于Hadoop和Spark的比较,哪一项是不正确的?()A.Spark相比Hadoop在内存计算方面具有优势,处理速度更快B.Hadoop更适合处理大规模的静态数据,而Spark更适合处理实时流数据C.Hadoop的生态系统比Spark更丰富和成熟D.Spark可以在Hadoop的YARN上运行4、大数据安全风险有很多种,以下关于大数据安全风险的描述中,错误的是()。A.大数据安全风险包括数据泄露、数据篡改、数据丢失等B.大数据安全风险需要采用多种安全技术进行防范C.大数据安全风险只存在于数据存储和传输过程中,不存在于数据处理过程中D.大数据安全风险需要建立完善的安全管理体系和应急预案进行应对5、在大数据处理框架中,Flink被广泛应用于流处理场景。以下关于Flink的特点,哪一项是错误的?()A.支持精确一次的语义保证B.具有低延迟的处理能力C.对批处理的支持不如流处理D.能够实现状态管理和容错恢复6、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7、在大数据分析中,常常需要对数据进行降维处理。假设有一个高维的数据集,包含大量的特征,但其中一些特征可能是冗余的。以下哪种降维方法在处理这种数据时较为有效?()A.主成分分析(PCA)B.因子分析C.线性判别分析(LDA)D.Alloftheabove(以上皆是)8、大数据分析方法包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等,以下关于大数据分析方法的描述中,错误的是()。A.描述性分析用于描述数据的特征和分布B.预测性分析用于预测未来的趋势和事件C.规范性分析用于制定最优的决策和行动方案D.大数据分析方法只适用于大规模数据的分析,不适用于小规模数据的分析9、假设要对一个大型数据集进行异常检测,并且数据具有多种特征,以下哪种方法可能更适用?()A.基于距离的异常检测B.基于密度的异常检测C.基于聚类的异常检测D.以上都是10、在大数据分析项目中,数据可视化可以帮助用户更好地理解数据。如果要展示数据随时间的变化趋势,以下哪种可视化方式最直观?()A.柱状图B.折线图C.饼图D.箱线图11、随着大数据应用的普及,数据可视化工具也不断发展。以下关于数据可视化工具的选择因素,哪项说法不准确?()A.应考虑工具对不同数据源的支持能力,以便能够整合多种数据进行可视化分析B.工具的交互性和用户体验对于用户深入探索数据和发现洞察非常重要C.可视化工具的价格是选择的唯一决定性因素,应选择价格最低的工具D.工具的可扩展性和与其他系统的集成能力也是需要考虑的因素之一12、随着大数据技术的应用,数据质量问题日益凸显。以下关于影响数据质量的因素,哪一项不太准确?()A.数据采集过程中的错误B.数据存储方式的不合理C.数据分析算法的复杂性D.数据传输过程中的丢失或损坏13、在大数据处理中,流处理和批处理是两种常见的方式。假设我们需要实时监控一个网站的访问流量,并及时做出响应,以下哪种处理方式更适合?()A.流处理B.批处理C.先进行批处理,再进行流处理D.流处理和批处理结合使用14、在大数据环境下,数据质量管理面临新的挑战。以下关于大数据数据质量管理的叙述,不正确的是()A.需要建立完善的数据质量评估指标体系B.数据清洗和转换是提高数据质量的重要手段C.大数据的数据质量一定比小数据的数据质量差D.人工审核和监控在数据质量管理中仍然发挥着重要作用15、在大数据项目的实施过程中,项目管理至关重要。以下哪个阶段在项目管理中最为关键?()A.需求分析B.设计开发C.测试上线D.运维监控二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)什么是数据立方体,在大数据中的用途是什么?2、(本题5分)解释大数据如何改善医疗资源分配不均的问题。3、(本题5分)在大数据环境下,如何进行数据血缘的自动发现?4、(本题5分)解释如何防范大数据中的数据泄露。三、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)有一个包含大量网页数据的数据库,使用SQL语句和相关数据库操作,找出所有包含特定HTML标签(如
)的网页,并统计这些网页的数量。2、(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物流配送订单数据,包括订单编号、发货地址、收货地址、预计送达时间等,并能够根据发货地址进行区域统计。3、(本题5分)利用Python语言和Dask库,编写一个程序对一个大型的数值数据集进行并行计算。计算数据集的均值、方差和标准差等统计量。4、(本题5分)运用Java结合Redis缓存数据库,开发一个程序来缓存热门文章的内容和评论,以提高网站的访问速度,同时要保证数据的一致性。5、(本题5分)运用Python和Kafka消息队列,构建一个实时数据处理系统。系统接收传感器发送的温度数据,当温度超过一定阈值时,发送警报消息到指定的终端。四、综合分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)研究某在线医疗平台的医疗设备使用数据,合理配
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