江苏科技大学《大数据处理框架》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页江苏科技大学《大数据处理框架》

2023-2024学年第二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、假设要对大量的时间序列数据进行预测，并且数据具有季节性和趋势性，以下哪种方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是2、在大数据存储系统中，以下哪种存储架构能够提供高可靠性和高性能？（）A.分布式存储B.集中式存储C.网络附加存储（NAS）D.存储区域网络（SAN）3、在大数据时代，数据可视化的创新不断涌现。以下关于新兴的数据可视化形式，哪一项是不正确的？（）A.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术可以提供沉浸式的数据可视化体验B.动态可视化能够实时反映数据的变化，增强用户对数据的理解C.故事性可视化通过讲述一个数据相关的故事来传达信息，更具吸引力D.新兴的数据可视化形式只是为了追求视觉效果，对数据分析的帮助不大4、在大数据存储中，分布式存储系统具有高可靠性和高扩展性。以下关于分布式存储系统的描述，不正确的是（）A.数据被分散存储在多个节点上，提高了数据的安全性B.节点之间通过网络进行通信和数据同步C.当某个节点出现故障时，系统能够自动恢复数据，不会造成数据丢失D.分布式存储系统的性能不受节点数量的影响5、在大数据处理框架中，Spark支持多种数据源的读取和写入。假设有一个需求是从关系型数据库中读取数据，并在Spark中进行处理。以下哪种方式是可行的？（）A.使用JDBC连接数据库读取数据B.将数据库中的数据导出为CSV文件，再由Spark读取C.使用ODBC连接数据库读取数据D.Alloftheabove（以上皆是）6、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7、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8、在大数据应用中，地理信息系统（GIS）与大数据的结合越来越紧密。以下关于GIS与大数据结合的优势，哪一项描述不准确？（）A.能够处理大规模的地理空间数据B.可以进行更精确的地理空间分析C.有助于发现地理空间数据中的隐藏模式D.会降低地理信息系统的运行效率9、在利用大数据进行市场预测时，以下哪种方法可以考虑多个因素之间的相互关系？（）A.简单线性回归B.多元线性回归C.逻辑回归D.时间序列分析10、大数据分析中的数据预处理步骤包括数据清洗、转换和集成等。假设我们有多个来源的异构数据需要整合分析。以下关于数据预处理的说法，正确的是：（）A.数据清洗主要是删除重复和错误的数据，对缺失值可以忽略B.数据转换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，以方便后续处理C.数据集成时，不同数据源的数据结构必须完全一致才能进行整合D.数据预处理对最终的分析结果影响不大，可以简单处理11、数据仓库是大数据存储和分析的重要工具，以下关于数据仓库的描述中，错误的是（）。A.数据仓库用于存储历史数据，以便进行数据分析和决策支持B.数据仓库中的数据通常是经过清洗和转换的高质量数据C.数据仓库可以支持联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）D.数据仓库中的数据通常按照主题进行组织12、在大数据的缓存策略中，LRU（最近最少使用）是一种常见的算法。假设一个系统需要频繁访问大量的数据，使用LRU缓存策略。以下关于LRU缓存的特点，哪一项是不正确的？（）A.能够自动淘汰最近最少使用的数据B.对于访问模式变化较大的数据效果较好C.实现相对简单，但可能会导致某些重要数据被误淘汰D.可以有效地利用有限的缓存空间13、在大数据分析中，为了处理不平衡数据集，以下哪种方法经常被采用？（）A.过采样B.欠采样C.合成少数类过采样技术D.以上都是14、在进行大数据分析时，经常需要对数据进行特征工程。以下关于特征工程的描述，错误的是？（）A.特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征B.特征工程可以提高数据分析模型的准确性C.特征工程只适用于有监督学习算法D.特征选择和特征构建是特征工程的重要步骤15、在大数据的存储和管理中，数据压缩可以节省存储空间和提高传输效率。假设一个包含大量重复数据的数据集。以下哪种数据压缩算法最能有效地减少数据量？（）A.哈夫曼编码B.行程编码C.LZ77算法D.算术编码二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在大数据环境下，如何进行数据的成本管理？2、（本题5分）简述大数据在服装行业的市场预测中的应用。3、（本题5分）简述大数据在医疗机构管理中的价值。4、（本题5分）解释数据聚合在大数据分析中的作用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Hive对一个大规模的用户浏览商品分类数据集进行商品分类热度分析，找出最热门的商品分类。2、（本题5分）运用Java语言和Presto分布式查询引擎，对存储在多个数据源（如Hive、SQLServer等）中的人力资源数据进行联合查询和分析，例如计算不同部门的员工平均工资。3、（本题5分）利用Python中的Spark框架，从一个包含用户购买记录的大型CSV文件中提取出购买金额超过1000元的用户信息，并计算这些用户的平均购买金额。文件中的数据量较大，需要考虑性能优化。4、（本题5分）用Python编写一个程序，使用Hadoop生态系统中的SparkSQL对大规模的用户购物车遗弃数据进行分析，找出用户遗弃购物车的原因和潜在的营销机会。5、（本题5分）基于HBase，设计并实现一个存储和查询海量金融交易欺诈检测数据的系统，支持实时的欺诈行为识别和预警。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）综合研究大数据在儿童乐园中的应