重庆护理职业学院《大数据技术及应用》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页重庆护理职业学院《大数据技术及应用》

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、大数据的处理通常需要分布式计算框架来提高效率。假设有一个需要对海量文本数据进行词频统计的任务，数据量达到数百TB。以下哪种分布式计算框架最适合处理这种大规模的数据处理任务？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm2、大数据的发展对数据管理提出了新的要求。假设一个企业的数据量呈指数增长，以下关于数据管理策略的调整，正确的是：（）A.继续依赖传统的数据库管理系统，增加硬件投入B.采用分布式的数据管理架构，如NoSQL数据库C.减少数据的收集和存储，只保留关键数据D.不改变现有管理策略，等待技术成熟后再进行调整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、在进行大数据分析时，需要选择合适的数据分析工具。如果数据量非常大，且需要进行复杂的机器学习算法训练，以下哪种工具较为合适？（）A.ExcelB.PythonC.RD.SPSS5、在大数据的聚类分析中，有多种算法可供选择。假设我们有一个包含客户消费行为数据的数据集，需要将客户分为不同的群体。以下哪种聚类算法可能不太适合处理这种数据？（）A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法D.关联规则挖掘算法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、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用户购买记录的数据集，其中存在部分数据缺失、错误或重复。以下哪种方法不太适合用于处理数据缺失的情况？（）A.使用均值或中位数填充缺失值B.根据其他相关字段的值通过算法推测缺失值C.直接删除包含缺失值的数据行D.不做任何处理，保留缺失值8、在大数据环境中，为了实现数据的隐私保护，以下哪种加密技术较为常用？（）A.对称加密B.非对称加密C.同态加密D.哈希加密9、对于一个需要实时处理和分析大量流数据的应用场景，例如实时监控交通流量，以下哪种技术架构最适合？（）A.Hadoop生态系统B.Spark流处理框架C.传统的数据仓库D.关系型数据库10、在大数据存储中，列式存储和行式存储各有优缺点。如果主要进行频繁的列查询操作，以下哪种存储方式更合适？（）A.列式存储B.行式存储C.两者效果相同D.取决于数据量的大小11、大数据中的数据血缘追踪可以帮助理解数据的来龙去脉。以下关于数据血缘追踪工具和技术，哪项说法不准确？（）A.一些商业的大数据管理平台提供了内置的数据血缘追踪功能B.可以通过自定义脚本和数据库元数据来实现数据血缘的追踪C.数据血缘追踪技术能够自动发现和记录数据处理过程中的所有变化D.数据血缘追踪只适用于关系型数据库，对非关系型数据库不适用12、对于一个需要处理大规模实时流数据的金融大数据系统，以下哪种技术能够满足高并发和低延迟的要求？（）A.FlinkB.StormC.SparkStreamingD.以上都是13、大数据在医疗健康领域的应用面临一些挑战，以下哪一项不是其面临的挑战？（）A.数据隐私保护B.数据质量问题C.技术人才短缺D.医疗数据量不足14、在大数据环境下，数据质量问题可能导致错误的分析结果。假设一个数据集存在大量噪声数据。以下哪种方法可以减少噪声的影响？（）A.直接删除含有噪声的数据点B.采用平滑技术对噪声数据进行处理C.忽略噪声数据，只关注主要的数据趋势D.增加更多的数据来稀释噪声的影响15、在大数据处理框架中，Storm常用于实时流处理。以下关于Storm的特点，哪一项是错误的？（）A.支持分布式部署B.具有高容错性C.处理数据的延迟较低D.不适合处理复杂的逻辑二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述大数据在证券投资中的风险评估应用。2、（本题5分）说明大数据在再保险业务中的应用。3、（本题5分）说明HBase数据库的特点和适用场景。4、（本题5分）简述大数据在气象灾害应急管理中的价值。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于Hive，对一个包含用户搜索历史数据的表进行分析，找出用户的搜索兴趣演变趋势。2、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含电影票房数据的文件，分析票房收入与电影类型、演员阵容等因素的关系。3、（本题5分）运用Java语言和Druid实时数据分析引擎，对实时产生的物流车辆轨迹数据进行监控和分析，例如优化配送路线和预测到达时间。4、（本题5分）利用Kafka，构建一个分布式的电商库存管理系统，实时更新库存信息，处理库存的增减操作，并确保数据的一致性。5、（本题5分）使用Python的PyTorch库，对一个大规模的图像数据集进行目标检测模型训练，实现对图像中特定目标的识别和定位。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）