甘肃政法大学《大数据基础实践》2023-2024学年第二学期期末试卷

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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，列式存储和行式存储各有优缺点。以下关于列式存储和行式存储的比较，不准确的是（）A.列式存储适合于批量数据读取和分析，行式存储适合于频繁的单行数据更新B.列式存储能够提高数据压缩比，节省存储空间C.行式存储在数据查询时的性能优于列式存储D.列式存储对于只涉及少数列的查询具有优势2、在大数据应用中，推荐系统被广泛使用。如果一个推荐系统主要基于用户的历史购买行为进行推荐，这属于哪种推荐方法？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于知识的推荐D.混合推荐3、大数据可视化工具可以帮助用户更好地理解和分析数据，以下关于大数据可视化工具的描述中，错误的是（）。A.大数据可视化工具可以提供多种图表和图形，如柱状图、折线图、饼图等B.大数据可视化工具可以支持实时数据可视化和动态数据可视化C.大数据可视化工具只适用于数据分析师和专业人员，不适用于普通用户D.大数据可视化工具需要具备良好的用户界面和交互性4、在大数据环境下，数据的实时处理需求日益增加。假设一个金融交易系统需要实时监控交易数据，及时发现异常交易行为。以下哪种技术或框架最适合实现这种实时数据处理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce5、在大数据存储中，为了提高数据的读取性能，常常采用缓存机制。假设一个数据存储系统中有一个热点数据区域，经常被访问。以下哪种缓存替换策略在这种情况下可能效果较好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（随机）6、在大数据处理中，常常需要对海量数据进行快速的排序和检索。假设有一个包含数亿条用户交易记录的数据集，每条记录包含交易时间、交易金额、交易地点等信息。现在需要快速找出在特定时间段内交易金额最高的前100笔交易。以下哪种技术或算法最适合解决这个问题？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生态系统的MapReduce编程模型D.二叉搜索树7、在大数据环境中，为了实现数据的备份和恢复，以下哪种策略通常被采用？（）A.全量备份B.增量备份C.差异备份D.以上都是8、在大数据处理框架中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架。以下关于Hadoop的描述，不正确的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce两个核心组件构成B.MapReduce编程模型适合处理大规模的离线数据C.Hadoop集群中的节点分为主节点和从节点，主节点负责数据存储，从节点负责计算任务D.Hadoop具有良好的扩展性，可以轻松应对数据量的增长9、在处理大数据时，数据压缩技术可以节省存储空间和提高传输效率。以下哪种数据压缩算法常用于大数据处理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是10、在大数据存储中，分布式文件系统具有重要地位。以下关于分布式文件系统的特点，哪一项描述不准确？（）A.支持大规模数据存储B.具有高可靠性和容错性C.数据访问性能通常比传统文件系统低D.能够实现数据的自动负载均衡11、大数据中的数据预处理技术包括数据清洗、集成、转换和规约等。对于数据规约的目的和方法，以下描述错误的是：（）A.数据规约的目的是减少数据量，提高数据处理效率，同时保持数据的完整性和准确性B.数据规约可以通过特征选择、主成分分析等方法实现C.数据规约会导致数据信息的丢失，因此应尽量避免使用D.抽样是一种常见的数据规约方法，可以通过随机抽样或分层抽样来减少数据量12、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13、在大数据分析中，为了发现数据中的频繁项集，以下哪种算法经常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是14、大数据技术在市场营销领域有广泛的应用。假设一个公司想要通过大数据精准定位目标客户。以下哪种数据来源对实现这一目标最为关键？（）A.客户的购买历史和消费金额B.客户的社交媒体活动和兴趣爱好C.客户的人口统计信息，如年龄、性别、地域D.以上数据15、假设要对一个大型数据集进行分类，并且数据具有多个类别，以下哪种机器学习算法可能更适合？（）A.朴素贝叶斯B.K近邻C.多层感知机D.支持向量机二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在大数据处理中，如何解决数据倾斜问题？2、（本题5分）简述大数据在文物保护中的应用。3、（本题5分）大数据如何助力图书馆服务的优化？三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（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，接收来自智能手表的健康监测数据，如心率、血压、睡眠质量等，并进行实时数据分析和健康建议。2、（本题5分）利用Spark框架，读取一个包含在线视频播放数据的文件，分析不同类型视频的播放时长和用户留存率。3、（本题5分）给定一个包含社交媒体用户关注和取消关注数据的数据集，分析用户关系的稳定性和变化规律。4、（本题5分）给定一个包含电商用户行为数据的数据集（如搜索记录、收藏记录等），使用推荐系统算法，为用户生成个性化的商品推荐。5、（本题5分）基于HBase，设计并实现一个存储和查询海量物流跟踪数据（如包裹ID、运输路径、当前位置）的系统，支持实时查询