常州工学院《大数据系统及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据系统及应用》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2分，共30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、当处理海量的社交媒体数据时，情感分析是一个常见的任务。假设我们有大量的微博文本数据，需要判断每条微博所表达的情感是积极、消极还是中性。以下哪种方法常用于社交媒体的情感分析？（）A.基于词典的方法，根据预定义的情感词库进行判断B.基于机器学习的方法，使用分类算法进行训练和预测C.基于深度学习的方法，如使用卷积神经网络进行情感分类D.以上方法都经常被使用，具体取决于数据特点和任务需求2、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3、大数据在金融风险管理中的应用包括信用风险评估、市场风险预测、操作风险监测等，以下关于大数据在金融风险管理中应用的描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于信用风险评估，提高金融机构的风险管理能力B.大数据可以用于市场风险预测，提高金融机构的盈利能力C.大数据可以用于操作风险监测，加强金融机构的内部控制D.大数据在金融风险管理中的应用只局限于传统金融机构，不能应用于互联网金融4、对于一个需要实时处理和分析大量流数据的应用场景，例如实时监控交通流量，以下哪种技术架构最适合？（）A.Hadoop生态系统B.Spark流处理框架C.传统的数据仓库D.关系型数据库5、在大数据的流处理中，Kafka是一个常用的消息队列系统。假设一个实时监控系统需要将传感器产生的数据快速传输和处理。以下关于Kafka的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够处理高吞吐量的消息B.保证消息的顺序传递，不会出现乱序C.支持消息的持久化存储，防止数据丢失D.不适合用于分布式系统中的消息传递6、在大数据分析中，为了评估模型的性能和准确性，以下哪种指标通常被使用？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是7、在大数据存储中，副本机制常用于提高数据的可靠性和可用性。假设一个分布式存储系统中有一份数据存在三个副本。以下关于副本管理的描述，正确的是：（）A.副本应存储在同一物理位置，便于管理和维护B.副本之间应保持完全同步，以确保数据一致性C.可以根据节点的负载和网络状况动态调整副本的位置D.副本数量越多越好，能最大限度保证数据安全8、在大数据的时间序列分析中，季节性是一个常见的特征。假设我们有一个销售数据的时间序列，具有明显的季节性。以下哪种方法可以用于处理季节性？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.季节性ARIMA模型D.线性回归9、在处理大数据时，常常需要使用分布式计算框架来提高计算效率。假设有一个计算任务需要对数十亿条数据进行复杂的计算，以下哪种分布式计算框架在处理这种大规模数据计算时具有优势？（）A.MPI（MessagePassingInterface）B.OpenMPC.CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）D.Alloftheabove（以上皆是）10、对于一个需要处理大量实时交易数据的电商大数据系统，以下哪种技术能够确保数据的一致性和事务的完整性？（）A.分布式事务B.两阶段提交C.最终一致性D.以上都不是11、在大数据项目的规划阶段，需要明确项目的目标和需求。假设一个金融机构计划开展大数据项目以降低风险。以下哪个步骤是首先要进行的？（）A.确定所需的数据类型和来源B.评估现有技术架构是否支持大数据处理C.分析潜在的风险场景和业务需求D.制定项目的预算和时间表12、在大数据环境中，数据治理是一项重要的工作。以下关于数据治理的目标，哪一项是不准确的？（）A.确保数据的准确性和完整性B.提高数据的安全性和隐私保护水平C.降低数据存储和处理的成本D.限制数据的访问和使用，以防止数据泄露13、在大数据项目管理中，以下关于确定项目需求的描述，哪一项不太准确？（）A.需要与业务部门充分沟通，了解其实际需求和期望B.只关注当前的业务需求，不需要考虑未来的发展C.对需求进行详细的分析和文档化，确保各方理解一致D.评估需求的可行性和优先级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、在大数据分析中，异常检测是一项重要的任务。假设有一个生产线上的传感器数据，需要检测出异常的设备运行状态。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于聚类的方法C.基于深度学习的方法D.Alloftheabove（以上皆是）二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释大数据如何改善公共服务质量。2、（本题5分）在大数据中，如何进行数据的血缘关系验证？3、（本题5分）在大数据环境下，如何进行数据血缘的性能优化？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户浏览网页停留时间数据集进行用户注意力分析，找出用户关注的重点内容。2、（本题5分）使用Python语言和MongoDB数据库，实现一个程序来存储和管理大量的社交媒体用户信息，包括用户ID、用户名、关注者数量等，并能够根据关注者数量对用户进行排序和查询。3、（本题5分）有一个包含气象数据的文件，使用Python中的数据处理库，计算过去一个月内每天的平均气温、最高气温和最低气温，并找出气温异常的日期。4、（本题5分）用Python语言和Redis缓存数据库，编写一个程序来缓存热门新闻文章和相关评论。当用户访问时，优先从缓存中获取，提高加载速度。5、（本题5分）利用Flink的Watermark机制，处理实时数据流中的乱序问题