东华大学《大型软件体系结构》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页东华大学

《大型软件体系结构》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、在大数据项目实施过程中，数据血缘关系的追踪非常重要。假设一个数据分析报告依赖多个数据源和处理步骤。以下关于数据血缘的描述，正确的是：（）A.数据血缘能够清晰展示数据的来源和处理过程，便于问题追溯和数据质量评估B.数据血缘只在数据出现错误时有用，正常情况下无需关注C.建立数据血缘关系会增加系统的复杂性，应尽量避免D.数据血缘关系难以追踪和维护，对数据分析没有实际帮助2、在大数据处理中，数据预处理是一个重要的环节，以下关于数据预处理的描述中，错误的是（）。A.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换等步骤B.数据预处理可以提高数据的质量和可用性C.数据预处理只需要对数据进行简单的处理，不需要考虑数据的业务含义D.数据预处理需要根据具体的业务需求和数据特点进行定制化处理3、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4、大数据技术在能源管理领域有潜在的应用价值。假设一个能源公司想要通过大数据降低能耗。以下哪种方式最有可能实现这一目标？（）A.分析能源设备的运行数据，预测设备故障B.监测用户的能源使用习惯，提供节能建议C.优化能源分配和调度，提高能源利用效率D.以上方法综合运用，实现全面的能源管理优化5、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6、在构建大数据处理平台时，需要考虑硬件和基础设施的选型。以下关于硬件选型的考虑因素，哪一项是不正确的？（）A.服务器的CPU性能、内存容量和存储类型（如HDD、SSD）会影响数据处理的速度和效率B.网络带宽和延迟对于分布式大数据处理系统中的数据传输至关重要C.硬件的成本是唯一的考虑因素，应选择价格最低的设备以降低建设成本D.考虑硬件的可扩展性，以便在未来业务增长时能够方便地进行升级和扩展7、在大数据项目中，性能优化是一个持续的过程。假设一个大数据处理任务的执行时间过长，以下哪种方法可能有助于提高性能？（）A.增加计算资源B.优化算法和代码C.调整数据存储结构D.Alloftheabove（以上皆是）8、在大数据安全领域，访问控制是重要的防护手段。以下关于自主访问控制和强制访问控制的描述，哪一项是不准确的？（）A.自主访问控制由数据所有者决定访问权限，强制访问控制由系统管理员统一设定B.强制访问控制的安全性通常高于自主访问控制C.自主访问控制灵活性高，强制访问控制管理成本低D.强制访问控制适用于对安全性要求极高的场景，自主访问控制适用于一般场景9、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10、在大数据分析中，回归分析是一种常见的方法。以下关于线性回归和逻辑回归的比较，哪一项是不正确的？（）A.线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于预测分类值B.线性回归的输出范围是实数域，逻辑回归的输出范围是[0,1]C.线性回归的模型复杂度通常比逻辑回归高D.逻辑回归可以通过设定阈值将输出转换为分类结果11、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（）A.基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确B.协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息C.协同过滤容易受到数据稀疏性的影响D.协同过滤只适用于小型数据集12、在大数据的并行计算中，数据分区是一个关键步骤。假设我们有一个大规模的数据集需要在多个节点上并行处理，以下哪种数据分区策略最能保证负载均衡？（）A.随机分区B.哈希分区C.范围分区D.以上策略在不同情况下都可能实现负载均衡，取决于数据分布13、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14、在大数据处理中，流处理和批处理各有特点。以下关于流处理和批处理的比较，哪一项是不正确的？（）A.流处理适用于实时数据处理，批处理适用于大规模历史数据处理B.流处理对数据的时效性要求高，批处理对数据的准确性要求高C.流处理的系统复杂度通常低于批处理D.批处理可以对大量数据进行复杂的分析和计算，流处理则相对较难15、在大数据的情感分析中，除了文本内容，还可以考虑哪些因素来提高分析的准确性？（）A.作者的社交关系B.文本发布的时间C.文本的长度D.以上因素都可能对提高情感分析的准确性有帮助16、在大数据环境下，数据迁移是常见的操作。如果要将大量数据从一个存储系统迁移到另一个存储系统，以下哪个因素对迁移效率影响最大？（）A.网络带宽B.数据压缩比C.存储系统的类型D.数据的格式17、在大数据分析中，数据挖掘算法起着关键作用。假设要从一个包含了客户购买历史、浏览行为和个人信息的大型数据集中，挖掘出潜在的客户细分群体，以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘算法最适合这个任务？（）A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类分析算法D.回归分析算法18、在大数据存储和处理中，分布式系统的一致性模型起着重要作用。以下关于一致性模型的描述，哪一项是错误的？（）A.强一致性要求所有节点在任何时刻看到的数据都是完全一致的B.弱一致性允许在一定时间内数据在不同节点上存在差异，但最终会达到一致C.最终一致性是指经过一段时间的同步后，数据能够达到一致状态D.一致性模型对系统性能没有影响，因此在设计系统时可以随意选择19、在大数据处理中，数据的一致性和准确性需要得到保障。假设一个数据处理流程涉及多个步骤和系统。以下哪种方法可以确保数据的一致性？（）A.在每个步骤结束时进行数据验证和修复B.建立中央数据管理平台，统一管理和协调数据C.采用自动化的数据验证工具和流程D.以上方法结合使用，加强数据一致性管理20、在大数据处理中，常常需要进行数据融合。假设有多个来源的数据，包含相同或相似的信息，但格式和字段名称不同。以下哪种技术可以用于实现数据融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.数据清洗C.数据标准化D.Alloftheabove（以上皆是）21、当处理大数据中的实时流数据时，需要选择合适的技术来确保数据的及时处理和分析。假设有一个金融交易系统，需要实时监控和分析每一笔交易数据，以检测异常交易行为。以下哪种技术最适合处理这种实时流数据的分析任务？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop22、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23、当处理大数据中的关系型数据时，需要选择合适的数据库管理系统。假设一个大型企业的人力资源系统，存储了员工的各种信息和关系。以下哪种数据库最适合处理这种复杂的关系型数据？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer24、大数据的应用不仅仅局限于商业领域，在科学研究中也发挥着重要作用。假设一个科研团队在进行气候研究，以下哪种大数据应用方式有助于他们的工作？（）A.整合全球各地的气象观测数据，进行气候变化分析B.利用卫星图像数据监测森林覆盖和土地利用变化C.分析社交媒体上关于气候的讨论，了解公众对气候变化的认知D.以上应用方式都对科学研究有帮助25、在大数据处理中，数据挖掘算法的选择非常重要，以下关于数据挖掘算法选择的描述中，错误的是（）。A.数据挖掘算法的选择需要根据数据的特点和应用场景进行B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题C.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，不需要考虑算法的效率和可扩展性D.数据挖掘算法的选择需要结合实际情况进行评估和验证二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明大数据在客户关系管理中的作用。2、（本题5分）解释大数据中的数据血缘关系对数据治理的意义。3、（本题5分）说明大数据在旅游需求预测中的作用。4、（本题5分）什么是数据血缘的可视化展示，其实现方式有哪些？三、综合分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）综合研究大数据在电影院中的应用，如影片排片优化、票房预测，以及观众观影喜好分析。2、（本题5分）分析大数据在肉类加工行业的应用，如肉类品质检测、市场需求预测，以及肉类食品安全的监控。3、（本题5分）研究某电信运营商的套餐变更数据，优化套餐设计。4、（本题5分）分析大数据在艺术培训行业的应用，如学员特长挖掘、教学方法改进，以及艺术作品的市场价值评估。5、（本题5分）根据某房地产公司的房屋销售数据，预测房价