罗定职业技术学院《大数据综合项目开发实践》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据综合项目开发实践》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、在大数据处理中，常常需要对数据进行预处理和特征工程。假设有一个包含大量文本数据的数据集，需要将文本转换为数值特征以便进行机器学习模型的训练。以下哪种方法常用于文本数据的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.独立成分分析（ICA）D.因子分析2、在大数据的数据库优化中，索引的使用可以提高查询性能。假设一个数据库中有大量的交易记录，经常需要根据交易时间进行查询。以下哪种索引类型最适合？（）A.B树索引B.哈希索引C.位图索引D.全文索引3、假设要对一个大型数据集进行聚类分析，并且数据分布较为复杂，以下哪种聚类算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.以上都有可能4、在大数据应用中，推荐系统被广泛使用。如果一个推荐系统主要基于用户的历史购买行为进行推荐，这属于哪种推荐方法？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于知识的推荐D.混合推荐5、在大数据存储中，当需要处理结构化、半结构化和非结构化数据的混合时，以下哪种数据库类型更具优势？（）A.关系型数据库B.文档型数据库C.图数据库D.列式数据库6、在构建大数据处理系统时，需要考虑数据的一致性和可用性。假设一个电商平台在处理订单数据时，必须保证数据的一致性，但在某些情况下可以容忍短暂的数据不可用。以下哪种策略最适合？（）A.采用强一致性模型，确保数据在任何时候都是准确一致的B.采用最终一致性模型，允许在一段时间内数据不一致，但最终会达到一致C.优先保证数据的可用性，对一致性不做严格要求D.完全不考虑一致性和可用性，以提高系统性能7、在大数据分析中，数据可视化是非常重要的一环。假设有一个关于城市交通流量的大数据集，需要以直观的方式展示不同区域、不同时间段的交通拥堵情况。以下哪种可视化方式可能最有效？（）A.折线图B.柱状图C.热力图D.饼图8、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9、在进行大数据分析时，需要选择合适的评估指标来衡量模型的性能。如果是二分类问题，以下哪个指标通常不适合作为主要评估指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差10、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11、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12、在大数据应用中，推荐系统是常见的一种。以下关于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法的比较，哪一项是不正确的？（）A.协同过滤推荐算法依赖用户的行为数据，基于内容的推荐算法依赖物品的特征B.协同过滤推荐算法容易受到数据稀疏性的影响，基于内容的推荐算法则相对较少C.基于内容的推荐算法能够为新用户提供有效的推荐，协同过滤推荐算法对新用户存在冷启动问题D.协同过滤推荐算法的推荐结果多样性通常比基于内容的推荐算法好13、在大数据处理中，数据压缩是一种常用的技术，以下关于数据压缩的描述中，错误的是（）。A.数据压缩可以减少数据的存储空间和传输带宽B.数据压缩可以提高数据的存储和传输效率C.数据压缩只适用于文本数据，不适用于图像、音频和视频等多媒体数据D.数据压缩需要根据数据的特点和应用场景选择合适的压缩算法14、在大数据分析中，建立数据仓库是常见的做法。以下关于数据仓库的描述，不准确的是（）A.数据仓库存储的是经过整合和清洗的数据B.数据仓库主要用于支持决策分析，而不是事务处理C.数据仓库中的数据是实时更新的，反映最新的业务状态D.数据仓库的设计需要考虑数据的分层和主题域的划分15、在大数据存储中，为了支持大规模键值对数据的存储和查询，以下哪种数据库通常被使用？（）A.RedisB.MemcachedC.CassandraD.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）大数据对湿地保护的价值是什么？2、（本题5分）大数据对水文监测的影响有哪些？3、（本题5分）解释大数据在物流成本控制中的应用。4、（本题5分）解释大数据如何评估房地产投资风险。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Kafka，构建一个可靠的消息传递系统，确保消息在传输过程中不丢失、不重复，并能够处理消息的顺序错乱问题。2、（本题5分）运用Java语言和Presto分布式查询引擎，对存储在多个数据源（如Hive、Oracle等）中的财务数据进行联合查询和统计分析，例如计算不同部门的费用支出情况。3、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户评论数据集进行关键词提取，找出最能代表用户意见的关键词。4、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含房地产销售数据的文件，分析不同户型的销售情况和价格趋势。5、（本题5分）用Python语言和Hive数据仓库，编写一个查询语句，对一个包含大量用户浏览记录的数据集进行分析。找出用户浏览行为的模式和热门浏览页面。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）对一家制造业企业的供应商评估数