大连交通大学《大数据技术Ⅰ》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页大连交通大学《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、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2、大数据的处理需要考虑数据的分布和并行性。假设一个计算任务可以被分解为多个子任务，并在多个节点上并行执行。以下哪种数据分布方式最能提高并行计算的效率？（）A.随机分布B.哈希分布C.范围分布D.复制分布3、在大数据环境下，为了优化数据查询性能，以下哪种索引结构通常被用于大规模数据？（）A.B树索引B.位图索引C.哈希索引D.全文索引4、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5、在大数据环境中，为了实现数据的实时处理和流计算，以下哪种技术架构通常被采用？（）A.FlinkB.SparkStreamingC.KafkaStreamsD.以上都是6、在大数据处理中，流处理和批处理是两种常见的方式。当需要实时处理不断生成的数据流，例如实时监控系统中的数据，应该选择哪种处理方式？（）A.流处理B.批处理C.先进行批处理，再进行流处理D.以上都不对7、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8、大数据安全和隐私保护是至关重要的问题。以下关于大数据安全和隐私保护措施的叙述，错误的是（）A.数据加密可以保障数据在传输和存储过程中的安全性B.访问控制可以限制用户对数据的访问权限C.匿名化处理能够完全消除数据中的个人隐私信息D.数据备份与恢复与大数据安全和隐私保护无关9、在处理大规模图像数据时，常常需要进行特征提取和分类。假设有一个包含数百万张图片的数据集，需要快速准确地识别图片中的物体。以下哪种技术或算法在图像大数据处理中应用广泛？（）A.决策树B.随机森林C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯10、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11、假设要对一个大型数据集进行降维，并且希望保留数据的局部结构，以下哪种方法可能更合适？（）A.主成分分析B.局部线性嵌入C.等距映射D.拉普拉斯特征映射12、大数据的分析常常需要处理高维度的数据。假设一个数据集包含了数百个特征，这给分析带来了很大的挑战。以下哪种方法最能有效地降低数据的维度，同时保留重要的信息？（）A.特征选择B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以13、在大数据的分布式存储中，一致性哈希算法常用于数据的分布和负载均衡。假设一个分布式系统中有多个存储节点，以下关于一致性哈希算法的优点，哪一项是不正确的？（）A.当节点增加或减少时，数据迁移量较小B.能够均匀地分布数据到各个节点C.不需要考虑节点的性能差异D.具有较好的容错性14、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15、当对大数据进行数据预处理时，为了处理重复数据，以下哪种方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分组操作D.排序操作二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明大数据如何分析社交媒体用户行为。2、（本题5分）大数据如何优化能源消费预测？3、（本题5分）简述大数据在供应链需求预测中的方法。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python语言和Hadoop生态系统，实现一个大规模数据的排序程序。假设数据量达到数十亿行，每行包含一个整数。要求能够在分布式环境中高效地完成排序，并将结果输出到指定的文件中。2、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含电商商品销售数据的大型数据集进行分析。找出销售额增长最快的5种商品，并计算它们的增长率。3、（本题5分）运用Java语言和Kylin多维分析引擎，构建一个数据立方体，对一个包含销售、库存和供应链数据的大型数据集进行多维分析。能够快速回答诸如“不同供应商的库存周转率”等问题。4、（本题5分）基于Storm，实现一个实时的物流配送数据处理程序，跟踪货物的运输状态，计算每个运输批次的预计到达时间和实际到达时间的偏差。5、（本题5分）基于Storm，实现一个实时的交通流量数据处理程序，计算每个路口在不同时间段的车流量和拥堵指数。四、综合分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题1