郑州大学《大数据和云计算》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据和云计算》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、大数据在教育领域有广泛的应用，以下关于大数据在教育领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于学生学习行为分析和个性化教学，提高教学质量和效果B.大数据可以用于教育资源管理和优化，提高教育资源的利用效率和公平性C.大数据可以用于教育评估和决策支持，提高教育管理的科学性和有效性D.大数据在教育领域的应用只局限于学校教育，不能应用于在线教育和终身教育2、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3、在大数据分析项目中，数据可视化工具的选择至关重要。以下关于选择数据可视化工具的考虑因素，哪一项不太准确？（）A.数据量的大小B.所需的可视化类型和复杂度C.工具的学习成本和使用难度D.工具的价格，越贵越好4、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设我们有一个电商网站的交易数据集，需要检测异常的交易行为。以下哪种方法常用于异常检测？（）A.基于规则的检测，设定固定的阈值判断异常B.聚类分析，将异常交易与正常交易聚类分开C.关联规则挖掘，发现异常的交易关联模式D.以上方法都可以，根据数据特点选择合适的5、在大数据存储中，为了提高数据的读取性能，以下哪种缓存策略通常被使用？（）A.页面缓存B.行缓存C.块缓存D.以上都是6、随着数据量的不断增长，大数据技术在各个领域得到了广泛应用。以下关于大数据特点的描述，不准确的是（）A.数据量巨大，通常以PB甚至EB为单位计量B.数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据C.数据价值密度高，每一条数据都具有重要的价值D.数据处理速度要求高，需要在短时间内完成数据的分析和处理7、在大数据的分类算法中，随机森林是一种集成学习方法。假设我们有一个不平衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于随机森林处理不平衡数据的说法，哪一项是不正确的？（）A.随机森林对不平衡数据具有较好的鲁棒性B.可以通过过采样或欠采样来平衡数据后再使用随机森林C.随机森林在处理不平衡数据时不需要进行特殊处理D.调整随机森林的参数可以提高对少数类别的分类性能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、在大数据分析中，数据清洗是一个关键的步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在一些缺失值和错误数据。以下关于数据清洗方法的选择，正确的是：（）A.对于缺失值，直接删除包含缺失值的记录，以保证数据的完整性B.对于错误数据，通过手动检查和修正来确保数据的准确性C.利用统计方法填充缺失值，并使用机器学习算法检测和纠正错误数据D.忽略所有的缺失值和错误数据，直接进行后续的分析10、大数据中的数据集成涉及将来自多个数据源的数据进行整合。以下关于数据集成的挑战和解决方法，哪项说法不正确？（）A.数据源的格式不一致、语义差异和数据重复是常见的挑战B.可以通过数据清洗、转换和映射等技术来解决数据格式和语义的问题C.使用数据仓库或数据集市来集中存储和管理集成后的数据D.数据集成是一次性的工作，完成后无需再进行维护和更新11、在大数据存储架构中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）具有重要地位。以下关于HDFS的特点，哪一项描述不太准确？（）A.适合存储大规模数据B.数据副本数量可以由用户自定义C.具有较高的数据读写并发性能D.不适合存储小文件12、一家互联网公司拥有大量的用户访问日志数据，包括用户的IP地址、访问时间、访问页面等。为了保护用户隐私，在进行数据分析时需要对这些敏感信息进行脱敏处理。以下哪种方法不属于常见的脱敏技术？（）A.数据加密B.数据匿名化C.数据删除D.数据压缩13、在大数据处理中，数据挖掘是一个重要的技术，以下关于数据挖掘的描述中，错误的是（）。A.数据挖掘用于从大量数据中发现潜在的模式和知识B.数据挖掘可以使用多种算法，如分类、聚类、关联分析等C.数据挖掘只适用于特定的行业和领域，不能广泛应用D.数据挖掘需要结合具体的业务需求和数据特点进行应用14、在构建大数据处理系统时，需要考虑计算资源的分配和优化。假设一个数据中心有有限的计算节点，同时有多个大数据任务需要运行。以下哪种资源分配策略最合理？（）A.平均分配计算资源给每个任务，确保公平性B.根据任务的优先级分配资源，优先保障重要任务C.按照任务的预计执行时间分配资源，先处理短时间能完成的任务D.随机分配资源，让任务自行竞争15、在大数据处理中，数据清洗是一个重要的环节。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在一些缺失值、错误数据和重复记录。以下哪种方法最适合处理缺失值？（）A.直接删除包含缺失值的记录B.用平均值或中位数填充缺失值C.根据其他相关字段的值通过算法推测填充缺失值D.对缺失值不做任何处理二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释大数据在能源消费分析中的应用。2、（本题5分）大数据如何改善物流配送效率？3、（本题5分）大数据如何促进公益慈善活动的精准开展？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含物流包裹跟踪数据的大型数据集。找出运输时间最长的10个包裹，并计算这些包裹的平均运输时间。2、（本题5分）使用Python的机器学习库，对一个包含银行客户交易数据的数据集进行客户细分和个性化服务推荐。3、（本题5分）运用Java结合Redis缓存数据库，开发一个程序来缓存在线教育平台的课程视频片段，以提高视频播放的流畅度，同时要处理缓存的更新和删除。4、（本题5分）用Scala实现一个程序，处理来自智能电表的大量电力使用数据。找出用电量最高的10个时间段，并计算这些时间段的总用电量。5、（本题5分）利用Hadoop的Federation特性，搭建一个多Name