云南理工职业学院《大数据开发核心技术》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据开发核心技术》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2、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3、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4、对于一个需要处理大规模时空数据的物流大数据系统，以下哪种技术能够提供有效的轨迹分析和预测？（）A.轨迹挖掘算法B.时空数据库C.机器学习模型D.以上都是5、大数据在教育领域的应用越来越广泛。以下关于大数据在教育中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析学生的学习行为和成绩数据进行个性化教学B.有助于学校优化课程设置和教学资源分配C.大数据在教育中的应用可能会侵犯学生的隐私D.由于教育数据的保密性要求高，大数据在教育中的应用受到很大限制6、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7、大数据系统的性能优化是一个持续的过程。假设一个大数据集群在处理查询时响应时间较长。以下哪种优化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件资源，如内存和CPUB.优化数据存储结构，如分区和索引C.调整查询语句，提高查询效率D.以上策略综合考虑，根据具体情况进行优化8、在大数据处理中，为了有效地减少数据的存储量和传输带宽，以下哪种技术经常被使用？（）A.数据压缩B.数据加密C.数据复制D.数据备份9、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10、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11、在大数据处理框架中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架。以下关于Hadoop的描述，不正确的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce两个核心组件构成B.MapReduce编程模型适合处理大规模的离线数据C.Hadoop集群中的节点分为主节点和从节点，主节点负责数据存储，从节点负责计算任务D.Hadoop具有良好的扩展性，可以轻松应对数据量的增长12、在处理大规模图数据时，以下哪种算法常用于计算节点之间的最短路径？（）A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.贪心算法D.模拟退火算法13、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14、在进行大数据分析时，常常需要对数据进行特征工程。假设一个图像识别的大数据项目，需要从大量的图像数据中提取有意义的特征。以下哪种特征提取方法最适合图像数据？（）A.基于颜色和形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.使用深度学习自动提取特征D.基于人工标注的特征提取15、在大数据环境下，数据的实时处理需求日益增加。假设一个金融交易系统需要实时监控交易数据，及时发现异常交易行为。以下哪种技术或框架最适合实现这种实时数据处理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）什么是数据虚拟化，其优势是什么？2、（本题5分）简述大数据在音乐产业的影响。3、（本题5分）解释大数据在旅游目的地营销中的应用。4、（本题5分）解释大数据如何影响电商行业的发展。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python语言和Neo4j图数据库，构建一个社交关系预测程序。根据用户现有的社交关系，预测其可能建立新关系的对象。2、（本题5分）使用Python语言和Storm实时处理框架，处理实时的交通流量数据，计算每个路口的车辆通行速度和拥堵情况，并将结果实时展示在电子地图上。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电商购物车数据的数据集进行分析。找出用户的购物车遗弃原因和潜在购买需求。4、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含医院门诊挂号数据的大型数据集。找出挂号人数最多的5个科室，并计算这些科室的总挂号人数。5、（本题5分）利用Hadoop的YARN资源管理框架，模拟一个资源分配场景。假设有多个作业同时提交，根据作业的优先级、资源需求和运行时间等因素，合理分配计算资源。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）研究某电商平台的用户优惠券使用数据，制定促销活动。2、（本题1