四川电子机械职业技术学院《大数据项目综合》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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、在大数据的资源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一个重要的框架。假设一个大数据集群使用YARN进行资源分配，以下关于YARN的功能，哪一项是不准确的？（）A.支持多种计算框架在同一集群上运行B.对内存和CPU资源进行精细的管理和分配C.负责数据的存储和管理D.提供了资源隔离和共享机制2、假设要对一个大型社交网络的用户关系数据进行分析，以发现社区结构。以下哪种算法可能最适合？（）A.PageRankB.Dijkstra算法C.层次聚类算法D.最短路径算法3、一家互联网公司拥有大量的用户访问日志数据，包括用户的IP地址、访问时间、访问页面等。为了保护用户隐私，在进行数据分析时需要对这些敏感信息进行脱敏处理。以下哪种方法不属于常见的脱敏技术？（）A.数据加密B.数据匿名化C.数据删除D.数据压缩4、在大数据环境中，为了确保数据的安全性和隐私性，以下哪种措施是至关重要的？（）A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.数据压缩5、在处理大数据时，资源管理和调度是关键问题。假设有一个大数据集群，包含多个计算节点和存储节点，需要高效地分配资源给不同的任务。以下哪种资源管理框架常用于大数据集群？（）A.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）B.MesosC.KubernetesD.Alloftheabove（以上皆是）6、在大数据处理中，分布式计算框架需要考虑数据的分区和分布策略。假设一个数据集按照用户ID进行分区。以下关于分区策略的描述，正确的是：（）A.分区数量越多越好，能够提高并行处理能力B.分区应均匀分布，避免某些分区数据量过大C.分区可以随意设置，对计算性能没有影响D.按照用户ID的首字母进行分区，方便管理7、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（）A.自动编码器B.遗传算法C.随机森林D.以上技术都可能用于自动特征工程8、大数据存储技术有很多种，以下关于大数据存储技术的描述中，错误的是（）。A.HDFS是一种分布式文件系统，适用于存储大规模数据B.NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于存储非结构化数据C.NewSQL数据库是一种新型的关系型数据库，适用于存储大规模结构化数据D.大数据存储技术只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能9、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10、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11、在大数据的数据清洗中，处理重复数据的方法有多种。假设我们有一个大规模的数据集，存在大量重复记录，以下哪种方法可以高效地去除重复数据？（）A.排序后逐个比较去除B.使用哈希表进行快速判断和去除C.随机选择一部分数据保留，其余删除D.对重复数据进行合并处理12、在大数据环境下，数据治理变得越来越重要。假设一个企业拥有多个业务系统，数据分散在不同的数据库和文件中，缺乏统一的管理和规范。以下哪项不是数据治理的主要目标？（）A.确保数据的准确性和完整性B.提高数据的访问速度C.保障数据的安全性和合规性D.促进数据的共享和流通13、当处理来自多个不同数据源的异构数据时，为了实现数据的集成和统一管理，以下哪种方法通常是首选？（）A.建立数据仓库B.使用ETL工具C.开发定制的数据接口D.直接将数据合并到一个数据库中14、大数据在物流领域有广泛的应用，以下关于大数据在物流领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于物流路径规划和优化，提高物流效率和降低成本B.大数据可以用于物流需求预测和库存管理，提高供应链的协同性和稳定性C.大数据可以用于物流企业的风险管理和决策支持，提高企业的竞争力D.大数据在物流领域的应用只局限于传统物流企业，不能应用于新兴的物流科技企业15、大数据存储技术多种多样，以下关于常见大数据存储技术的说法，错误的是（）A.Hadoop的HDFS分布式文件系统具有高容错性和高扩展性B.NoSQL数据库适合存储结构化数据，并且具备强大的事务处理能力C.分布式列式数据库能够高效存储和查询大规模的结构化数据D.对象存储可以存储海量的非结构化数据，如图片、视频等二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述MapReduce编程模型的原理。2、（本题5分）解释数据血缘关系的动态更新机制。3、（本题5分）大数据对考古研究的帮助有哪些？4、（本题5分）解释数据聚合在大数据分析中的作用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于Storm框架，实现一个实时流数据处理程序，对股票交易数据进行实时分析，计算每只股票在每分钟内的成交量和成交金额。2、（本题5分）给定一个包含电商商品评论数据的数据集，使用自然语言处理技术提取商品的优点和缺点。3、（本题5分）利用Python语言和Spark框架，编写一个程序对一个包含大量用户音乐播放记录的数据集进行个性化推荐。根据用户的喜好为其推荐相关音乐。4、（本题5分）基于Hive，对一个包含用户搜索历史数据的表进行分析，找出用户的搜索兴趣演变趋势。5、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户互动数据的数据集，使用社交网络分析方法评估用户的社交影响力和传播效果。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析某社交媒体