中国民航大学《大型数据库设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大型数据库设计》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、在大数据存储中，NoSQL数据库具有一些独特的优势。以下关于NoSQL数据库的描述，哪一个是不准确的？（）A.NoSQL数据库通常具有良好的扩展性，能够轻松应对数据量的增长B.NoSQL数据库支持复杂的关系查询，性能优于传统关系型数据库C.NoSQL数据库的数据模型灵活多样，适用于不同类型的数据存储需求D.NoSQL数据库在处理大规模非结构化和半结构化数据时表现出色2、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3、在构建大数据系统时，需要考虑数据的一致性和可靠性。假设一个电商平台的大数据系统，在处理订单数据时，需要确保数据在多个节点之间的一致性和可靠性，以避免数据丢失或错误。以下哪种技术或方法最能有效地实现这一目标？（）A.数据复制和备份B.分布式事务处理C.数据压缩和加密D.数据缓存和预取4、假设要对一个大型数据集进行数据降维，以减少数据量和计算复杂度，以下哪种技术较为合适？（）A.特征选择B.特征提取C.数据压缩D.数据清洗5、在大数据环境中，为了确保数据的安全性和隐私性，以下哪种措施是至关重要的？（）A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.数据压缩6、在大数据项目的实施过程中，项目管理至关重要。以下哪个阶段在项目管理中最为关键？（）A.需求分析B.设计开发C.测试上线D.运维监控7、大数据中的数据压缩技术可以减少数据存储空间和传输带宽。以下关于数据压缩算法的比较，哪项说法不准确？（）A.无损压缩算法能够完全还原原始数据，如ZIP压缩B.有损压缩算法会丢失部分数据，但在某些情况下可以获得更高的压缩比，如JPEG图像压缩C.数据压缩算法的选择取决于数据的类型、特点和对数据还原精度的要求D.所有的数据压缩算法都适用于大数据处理，无需考虑具体情况8、大数据系统的性能优化是一个持续的过程。假设一个大数据集群在处理查询时响应时间较长。以下哪种优化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件资源，如内存和CPUB.优化数据存储结构，如分区和索引C.调整查询语句，提高查询效率D.以上策略综合考虑，根据具体情况进行优化9、在大数据环境下，数据可视化对于理解和分析数据至关重要。假设要展示一个城市在一年中不同区域的交通流量变化情况，数据量庞大且复杂。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这种时空数据的模式和趋势？（）A.折线图B.柱状图C.热力图D.饼图10、在大数据的流处理中，窗口操作是常见的处理方式。假设我们需要对数据流进行按时间窗口的统计分析，以下哪种窗口类型不适合用于实时性要求较高的场景？（）A.滚动窗口B.滑动窗口C.会话窗口D.固定窗口11、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12、在进行大数据项目时，需要进行数据治理。以下关于数据治理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据治理包括制定数据策略、数据标准和数据管理流程B.数据治理可以确保数据的质量、一致性和可用性C.数据治理是一次性的工作，完成后无需再关注D.数据治理需要跨部门的协作和沟通13、在大数据的特征工程中，特征选择和特征提取是重要的步骤。假设我们有一个包含大量特征的数据集，需要进行特征处理以提高模型性能。以下关于特征选择和特征提取的区别，哪一项是正确的？（）A.特征选择是从原始特征中选择一部分重要的特征；特征提取是通过变换生成新的特征B.特征提取是从原始特征中选择一部分重要的特征；特征选择是通过变换生成新的特征C.特征选择和特征提取的目的相同，只是方法略有不同D.特征选择和特征提取在大数据处理中不常用，对模型性能影响不大14、在大数据的处理中，数据融合是将多个数据源的数据整合在一起的过程。假设要将来自不同传感器的环境监测数据进行融合，以获得更全面和准确的环境状况评估。以下哪种数据融合方法最适合这种情况？（）A.基于特征的融合B.基于决策的融合C.基于模型的融合D.以上方法结合使用15、大数据的应用场景不断扩展，包括智慧城市的建设。假设要通过分析城市的各种数据，如交通、能源、环境等，来提高城市的运行效率和居民生活质量。以下哪种数据融合和分析方法最适合智慧城市的需求？（）A.多源数据融合和时空分析B.数据挖掘和关联规则分析C.情感分析和文本挖掘D.以上方法结合使用二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）大数据如何影响教育行业？2、（本题5分）解释数据采样在大数据分析中的应用。3、（本题5分）解释大数据如何优化电信网络规划。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的Spark框架，对一个包含在线教育平台学生作业提交数据的大型数据集进行分析。找出提交作业次数最多的10个学生，并计算他们的平均提交次数。2、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户消费行为数据集进行用户画像构建，包括消费偏好、消费能力等方面的特征。3、（本题5分）基于HBase，设计并实现一个存储和查询海量医疗影像数据的系统，支持快速检索和图像分析。4、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含酒店预订数据的文件，分析不同酒店在不同时间段的预订率和入住率。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手机使用记录的数据集进行分析。找出用户的手机应用使用偏好和使用时间分布。四、综合分析题（本大题共