中山职业技术学院《大数据技术实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据技术实验》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、在大数据环境中，数据备份和恢复是确保数据安全性和可用性的重要措施。以下哪种备份策略在恢复数据时速度最快？（）A.全量备份B.增量备份C.差异备份D.以上恢复速度相同2、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3、在大数据安全和隐私保护方面，面临着诸多挑战。对于大数据安全的措施和原则，以下说法错误的是：（）A.采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，以防止数据泄露B.实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问和处理数据C.数据匿名化和脱敏处理可以在一定程度上保护用户隐私，但不能完全消除隐私风险D.为了提高数据的可用性，应尽量减少安全措施和限制，方便数据的共享和使用4、大数据技术在医疗领域有广泛的应用前景。假设一家医院想要利用大数据提升医疗服务质量。以下哪种应用方式最有潜力？（）A.分析患者的病历数据，预测疾病的发生和发展B.利用大数据优化医院的物资管理和库存控制C.根据医生的工作习惯和患者流量，合理安排医疗资源D.以上应用方式都具有重要价值，应综合实施5、大数据在电商领域有广泛的应用，以下关于大数据在电商领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于用户行为分析和个性化推荐，提高用户体验和转化率B.大数据可以用于商品库存管理和供应链优化，降低成本和提高效率C.大数据可以用于电商平台的营销和推广，提高品牌知名度和市场份额D.大数据在电商领域的应用只局限于大型电商平台，不适用于中小电商企业6、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7、假设要对大量的视频数据进行分析，例如行为识别，以下哪种技术或框架可能会被使用？（）A.计算机视觉技术B.深度学习框架C.视频处理库D.以上都是8、在大数据的背景下，数据血缘关系的追踪变得重要。假设一个数据分析项目涉及多个数据转换和处理步骤，需要清楚地了解数据的来源和流向。以下哪种方法最能有效地追踪数据的血缘关系？（）A.使用数据治理工具B.手动记录数据的转换过程C.基于元数据的追踪D.以上方法结合使用9、大数据存储系统在处理海量数据时面临诸多挑战。假设一个企业需要存储PB级别的数据，并要求具备高可靠性和可扩展性。以下哪种存储架构最适合？（）A.传统的关系型数据库，如MySQLB.分布式文件系统，如Hadoop的HDFSC.本地磁盘阵列，通过RAID技术保障数据安全D.云存储服务，如亚马逊的S310、大数据分析方法有很多种，以下关于大数据分析方法的描述中，错误的是（）。A.关联分析用于发现数据中不同变量之间的关联关系B.聚类分析用于将数据分成不同的组或簇C.分类分析用于预测数据属于哪个类别D.大数据分析只能使用传统的统计分析方法11、在大数据的时间序列分析中，季节性是一个常见的特征。假设我们有一个销售数据的时间序列，具有明显的季节性。以下哪种方法可以用于处理季节性？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.季节性ARIMA模型D.线性回归12、大数据在智慧城市建设中发挥着重要作用，以下关于大数据在智慧城市中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以优化城市交通流量，减少拥堵B.有助于提升城市公共服务的质量和效率C.大数据在智慧城市中的应用主要依赖政府部门，企业和居民参与度不高D.能够加强城市的安全管理和应急响应能力13、在大数据处理中，为了提高数据处理的速度和效率，以下哪种硬件配置通常是重要的？（）A.多核CPUB.大容量内存C.高速磁盘D.以上都是14、在大数据处理中，数据去重是一项常见任务。假设我们有一个包含大量重复数据的数据集，以下哪种去重方法效率可能较低？（）A.使用哈希表进行去重B.对数据进行排序后去重C.逐个比较数据元素进行去重D.利用数据库的去重功能15、对于一个需要处理大量地理空间数据的交通大数据系统，以下哪种技术能够提供有效的位置服务和路径规划？（）A.地理信息系统B.路径规划算法C.空间索引D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）大数据如何推动绿色金融的发展？2、（本题5分）解释大数据如何提升公共交通的运营效率。3、（本题5分）大数据对沙漠治理工程的作用有哪些？4、（本题5分）解释数据联邦在大数据集成中的作用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（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，对一个包含市场调研数据（如消费者满意度、品牌知名度等）的大型数据集进行多维分析。能够快速回答诸如“不同年龄段消费者对特定品牌的满意度”等问题。2、（本题5分）利用Flink的窗口机制，对一个实时的电商交易数据流进行分析，计算每10秒钟内的总交易金额和交易次数。3、（本题5分）使用Python语言和Kafka消息队列，构建一个实时数据处理系统，接收来自智能家电的运行数据，如电量消耗、工作模式等，并进行实时数据分析和节能建议。4、（本题5分）基于HBase数据库，设计并实现一个存储和查询海量图片元数据（如图片名称、大小、拍摄时间、标签等）的系统，支持快速的插入、查询和更新操作。5、（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。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）探讨大数据在钟表行业的应用，如消费者偏