南京旅游职业学院《大数据技术开源架构》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《大数据技术开源架构》2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、在大数据处理框架中，Flink被广泛应用于流处理场景。以下关于Flink的特点，哪一项是错误的？（）A.支持精确一次的语义保证B.具有低延迟的处理能力C.对批处理的支持不如流处理D.能够实现状态管理和容错恢复2、大数据分析中的数据降维技术常用于处理高维数据。假设我们有一个包含众多特征的数据集。以下哪种数据降维方法较为常见？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.因子分析，找出潜在的共同因子C.线性判别分析（LDA），用于分类问题D.以上方法都经常用于数据降维3、在处理大规模的大数据集时，常常需要对数据进行清洗和预处理。假设一个包含了用户购物行为的数据集，其中存在大量缺失值、重复数据和异常值。以下哪种数据清洗方法最适合处理这种情况，同时能够最大程度地保留有用信息并提高数据质量？（）A.直接删除包含缺失值、重复数据和异常值的记录B.通过统计方法填充缺失值，去除重复数据，并使用聚类算法识别和处理异常值C.对缺失值进行随机填充，保留重复数据，忽略异常值D.不进行任何处理，直接使用原始数据进行分析4、在大数据项目中，数据安全策略的制定需要考虑多方面因素。如果要确保数据在传输过程中的安全性，以下哪种技术可以使用？（）A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.数据压缩5、在大数据分析中，数据挖掘的目的是发现数据中的潜在模式和关系。以下哪个不是数据挖掘的主要任务？（）A.数据分类B.数据加密C.数据聚类D.关联规则发现6、在大数据项目中，数据预处理通常包括数据清洗、转换和集成等步骤。如果数据来自多个不同的数据源，且数据格式不一致，首先需要进行的操作是？（）A.数据清洗B.数据转换C.数据集成D.数据采样7、假设要对大量的文本数据进行情感分类，并且考虑上下文信息，以下哪种深度学习模型可能表现更好？（）A.循环神经网络B.卷积神经网络C.长短时记忆网络D.门控循环单元8、大数据中的预测分析可以帮助企业做出前瞻性的决策。以下关于预测分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.时间序列分析基于历史数据的模式来预测未来的值B.回归分析用于建立自变量和因变量之间的线性或非线性关系C.神经网络在处理复杂的非线性关系时表现出色，但解释性较差D.预测分析的结果总是准确无误的，可以完全依赖其进行决策9、在大数据的关联规则挖掘中，除了购物篮分析，还可以应用于哪些领域？（）A.医疗诊断B.网络安全C.金融风险预测D.以上领域都可以应用关联规则挖掘10、在大数据环境下，数据的安全性和隐私保护至关重要。假设一个医疗机构拥有大量患者的医疗数据，需要在保证数据安全的前提下进行数据分析和共享。以下哪种技术可以用于实现数据的安全共享和访问控制？（）A.数字证书B.身份验证和授权C.数据加密和脱敏D.Alloftheabove（以上皆是）11、在大数据环境中，为了实现数据的快速检索和查询，以下哪种索引结构通常被优化？（）A.倒排索引B.位图索引C.全文索引D.以上都是12、假设一个社交媒体平台拥有数十亿用户，每天产生海量的文本数据，包括帖子、评论、私信等。为了对这些文本数据进行情感分析，判断用户的态度是积极、消极还是中性，以下哪种方法通常不是首选？（）A.基于词典的方法B.机器学习中的支持向量机算法C.深度学习中的卷积神经网络D.人工逐一阅读和判断13、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14、在大数据的推荐系统中，除了协同过滤和基于内容的推荐，还有基于模型的推荐方法。假设一个电商平台需要提供个性化推荐，以下哪种基于模型的推荐算法可能适用？（）A.逻辑回归B.决策树C.深度学习模型D.以上算法都可能适用15、随着大数据应用的普及，数据可视化工具也不断发展。以下关于数据可视化工具的选择因素，哪项说法不准确？（）A.应考虑工具对不同数据源的支持能力，以便能够整合多种数据进行可视化分析B.工具的交互性和用户体验对于用户深入探索数据和发现洞察非常重要C.可视化工具的价格是选择的唯一决定性因素，应选择价格最低的工具D.工具的可扩展性和与其他系统的集成能力也是需要考虑的因素之一二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明数据采集在大数据处理中的方法和技术。2、（本题5分）解释数据一致性检查在大数据中的方法。3、（本题5分）简述大数据在气象灾害应急管理中的价值。4、（本题5分）解释大数据如何支持游戏内容创作。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Python编写一个程序，使用Hive对存储在Hadoop中的用户搜索历史数据进行分析，找出用户的兴趣变化趋势和潜在需求。2、（本题5分）基于HBase，设计并实现一个存储和查询海量医疗数据（如患者病历、诊断结果、治疗方案）的系统，支持快速检索和统计分析。3、（本题5分）利用Java语言和Neo4j图数据库，设计一个程序来存储和查询学术论文的引用关系数据，例如找出被引用次数最多的论文和引用关系最复杂的研究领域。4、（本题5分）使用Java语言和MongoDB数据库，设计一个系统来存储和查询实时的交通流量数据。数据包括道路名称、时间、车流量等，要求能够快速查询特定道路在特定时间段的交通状况。5、（本题5分）利用Hadoop的YARN资源管理框架，模拟一个资源分配场景。假设有多个作业同时提交，根据作业的优先级、资源需求和运行时间等因素，合理分配计算资源。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析某金融机构的ATM机使用频率数据，优化ATM