兰州资源环境职业技术大学《大数据处理与分布式计算》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据处理与分布式计算》2023-2024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批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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2、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3、大数据中的数据压缩技术可以减少数据存储空间和传输带宽。以下关于数据压缩算法的比较，哪项说法不准确？（）A.无损压缩算法能够完全还原原始数据，如ZIP压缩B.有损压缩算法会丢失部分数据，但在某些情况下可以获得更高的压缩比，如JPEG图像压缩C.数据压缩算法的选择取决于数据的类型、特点和对数据还原精度的要求D.所有的数据压缩算法都适用于大数据处理，无需考虑具体情况4、在大数据处理框架中，Storm常用于实时流处理。以下关于Storm的特点，哪一项是错误的？（）A.支持分布式部署B.具有高容错性C.处理数据的延迟较低D.不适合处理复杂的逻辑5、在大数据安全领域，访问控制是重要的防护手段。假设一个企业的大数据平台包含敏感的商业数据。以下哪种访问控制模型最适合？（）A.自主访问控制（DAC），用户自主决定数据访问权限B.强制访问控制（MAC），基于系统的安全策略进行严格限制C.基于角色的访问控制（RBAC），根据用户角色分配权限D.以上三种模型结合使用，实现多层次的访问控制6、在大数据存储中，分布式数据库系统具有很多优点。假设一个应用需要处理高并发的读写请求，并且数据量巨大。以下哪种分布式数据库系统可能是合适的选择？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）7、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8、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9、在大数据时代，数据分析师的角色变得越来越重要。以下关于数据分析师职责的描述，不准确的是（）A.负责设计和实施数据分析项目，解决业务问题B.仅需要掌握数据分析工具和技术，无需了解业务背景C.能够将分析结果以清晰易懂的方式呈现给决策者D.不断探索新的数据分析方法和技术，提升分析能力10、在大数据存储中，列式存储和行式存储各有优缺点。假设一个数据仓库主要用于大规模数据查询和分析。以下关于存储方式的选择，正确的是：（）A.行式存储，因为读取整行数据速度快B.列式存储，能够提高特定列数据的查询效率C.混合存储，根据数据特点动态选择存储方式D.存储方式对查询性能影响不大，可以随意选择11、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设我们有一个电商网站的交易数据集，需要检测异常的交易行为。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于规则的检测，设定固定的阈值判断异常B.聚类分析，将异常交易与正常交易聚类分开C.关联规则挖掘，发现异常的交易关联模式D.以上方法都可以，根据数据特点选择合适的12、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13、在大数据处理中，数据质量问题会影响数据分析的结果，以下关于数据质量问题的描述中，错误的是（）。A.数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性等方面B.数据质量问题可以通过数据清洗和数据验证等方法进行解决C.数据质量问题只存在于原始数据中，经过处理后的数据不会存在质量问题D.数据质量问题需要建立完善的数据质量管理体系进行管理14、Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，与Hadoop相比，具有一些优势。以下关于Spark的描述，不准确的是（）A.Spark的内存计算能力使得数据处理速度比Hadoop更快B.Spark支持多种编程语言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能处理离线数据，不支持实时数据处理D.Spark提供了丰富的API，便于进行数据处理和分析15、在大数据的分类算法中，随机森林是一种集成学习方法。假设我们有一个不平衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于随机森林处理不平衡数据的说法，哪一项是不正确的？（）A.随机森林对不平衡数据具有较好的鲁棒性B.可以通过过采样或欠采样来平衡数据后再使用随机森林C.随机森林在处理不平衡数据时不需要进行特殊处理D.调整随机森林的参数可以提高对少数类别的分类性能16、在大数据的缓存策略中，LRU（最近最少使用）是一种常见的算法。假设一个系统需要频繁访问大量的数据，使用LRU缓存策略。以下关于LRU缓存的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够自动淘汰最近最少使用的数据B.对于访问模式变化较大的数据效果较好C.实现相对简单，但可能会导致某些重要数据被误淘汰D.可以有效地利用有限的缓存空间17、大数据安全是一个重要的问题，以下关于大数据安全的描述中，错误的是（）。A.大数据安全包括数据的保密性、完整性和可用性B.大数据安全需要采用多种安全技术，如加密、访问控制等C.大数据安全只需要关注数据存储的安全，不需要关注数据传输的安全D.大数据安全需要建立完善的安全管理体系18、随着数据量的不断增长，大数据技术在各个领域得到了广泛应用。以下关于大数据特点的描述，不准确的是（）A.数据量巨大，通常以PB甚至EB为单位计量B.数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据C.数据价值密度高，每一条数据都具有重要的价值D.数据处理速度要求高，需要在短时间内完成数据的分析和处理19、大数据中的情感分析用于判断文本中的情感倾向。以下关于情感分析的应用场景和方法，哪项描述不准确？（）A.情感分析可应用于社交媒体监测、客户反馈分析和产品评价等领域B.基于词典的方法通过查找预定义的情感词来判断情感倾向C.机器学习方法，如朴素贝叶斯和支持向量机，也可用于情感分析D.情感分析只能处理简单的正面、负面和中性情感，无法识别更复杂的情感20、在大数据存储中，为了支持海量小文件的存储和访问，以下哪种文件系统通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是21、在大数据存储方面，NoSQL数据库与传统的关系型数据库相比，具有一些独特的优势。以下哪项不是NoSQL数据库的主要特点？（）A.支持复杂的关联查询B.灵活的数据模型C.良好的可扩展性D.高并发读写性能22、在大数据存储系统中，为了提高数据的可靠性，通常采用冗余技术。以下哪种冗余方式在存储成本和可靠性之间取得较好的平衡？（）A.镜像B.奇偶校验C.纠错编码D.副本23、在大数据分析中，异常检测是一项重要任务。如果数据分布呈现明显的正态分布，以下哪种方法常用于检测异常值？（）A.基于距离的方法B.基于密度的方法C.3σ原则D.以上都不是24、在大数据存储中，为了支持大规模键值对数据的存储和查询，以下哪种数据库通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是25、大数据分析中的数据降维技术常用于处理高维数据。假设我们有一个包含众多特征的数据集。以下哪种数据降维方法较为常见？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潜在的共同因子C.线性判别分析（LDA），用于分类问题D.以上方法都经常用于数据降维二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明大数据如何辅助金融市场预测。2、（本题5分）大数据如何推动生物医学研究的进展？3、（本题5分）什么是数据虚拟化，其优势是什么？4、（本题5分）大数据如何改变新闻传播方式？三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究某城市的垃圾处理数据，优化垃圾处理流程，实现可持续发展。2、（本题5分）探讨大数据在广告行业的应用，如精准投放、效果评估，以及广告创意的个性化生成。3、（本题5分）分析某金融机构的投资理财数据，为客户提供个性化投资建议。4、（本题5分）探讨大数据在美甲行业的应用，如美甲款式设计、客户消费习惯分析，以及美甲店的经营策略。5、（本题5分）分析某金融机构的手机银行用户活跃度数据，提升手机银行服务质量。四、编程