浙江大学《大数据存储与管理实践》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页浙江大学

《大数据存储与管理实践》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、在进行大数据分析时，需要对数据进行预处理以提高分析的准确性。如果数据存在偏差，以下哪种方法可以用于纠正偏差？（）A.数据标准化B.数据归一化C.重采样D.以上都是2、在大数据处理中，为了处理大规模的图像数据，以下哪种技术或框架经常被使用？（）A.OpenCVB.TensorFlowC.PyTorchD.以上都是3、在大数据的分布式计算中，数据倾斜可能会导致性能问题。假设一个任务中某些键的值出现频率远远高于其他键，以下哪种方法可以缓解数据倾斜？（）A.增加计算节点的数量B.对数据进行重新分区C.使用更高效的算法D.忽略数据倾斜，继续计算4、当处理大数据中的实时流数据时，需要选择合适的技术来确保数据的及时处理和分析。假设有一个金融交易系统，需要实时监控和分析每一笔交易数据，以检测异常交易行为。以下哪种技术最适合处理这种实时流数据的分析任务？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop5、在大数据的分类算法中，随机森林是一种集成学习方法。假设我们有一个不平衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于随机森林处理不平衡数据的说法，哪一项是不正确的？（）A.随机森林对不平衡数据具有较好的鲁棒性B.可以通过过采样或欠采样来平衡数据后再使用随机森林C.随机森林在处理不平衡数据时不需要进行特殊处理D.调整随机森林的参数可以提高对少数类别的分类性能6、假设要对一个大型社交网络中的用户关系进行分析，以发现社区结构，以下哪种算法或技术最为适用？（）A.社交网络分析算法B.分类算法C.聚类算法D.关联规则挖掘算法7、对于一个大型电商平台，要根据用户的浏览和购买历史进行个性化推荐，以下哪种技术是关键？（）A.数据可视化B.自然语言处理C.推荐系统D.数据清洗8、对于一个需要处理大规模图数据的社交网络分析系统，以下哪种算法能够发现关键节点和影响力传播路径？（）A.PageRank算法B.最短路径算法C.最小生成树算法D.以上都是9、在大数据可视化中，为了展示数据的分布和概率密度，以下哪种图表类型通常被使用？（）A.概率密度图B.核密度估计图C.累积分布函数图D.以上都是10、在大数据的应用中，推荐系统是常见的一种。假设一个在线购物平台要为用户提供个性化的商品推荐。以下哪种推荐算法最能准确地捕捉用户的兴趣和偏好？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于规则的推荐D.混合推荐11、对于大规模的图像数据，在进行大数据处理时，以下哪种技术可以用于提取图像的特征？（）A.卷积神经网络B.决策树C.关联规则挖掘D.聚类分析12、Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，与Hadoop相比，具有一些优势。以下关于Spark的描述，不准确的是（）A.Spark的内存计算能力使得数据处理速度比Hadoop更快B.Spark支持多种编程语言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能处理离线数据，不支持实时数据处理D.Spark提供了丰富的API，便于进行数据处理和分析13、在大数据处理中，数据并行和任务并行是两种常见的并行方式。如果一个计算任务可以分解为多个相互独立的子任务，更适合采用哪种并行方式？（）A.数据并行B.任务并行C.两者均可D.两者均不可14、在大数据处理中，数据存储的选择非常重要，以下关于数据存储选择的描述中，错误的是（）。A.数据存储的选择需要根据数据的特点和应用场景进行B.不同的数据存储方式适用于不同类型的数据和问题C.数据存储的选择只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本D.数据存储的选择需要结合实际情况进行评估和验证15、在大数据存储中，为了支持海量小文件的存储和访问，以下哪种文件系统通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述大数据在保险客户细分中的方法。2、（本题5分）什么是数据发现，其在大数据中的流程是怎样的？3、（本题5分）说明HDFS的工作原理和特点。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Hadoop框架，编写MapReduce程序对一个包含用户音乐播放偏好数据的大规模数据集进行分析，找出最受欢迎的音乐类型和歌手。2、（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。3、（本题5分）利用Flink的广播状态，在实时数据处理中实现全局配置信息的动态更新和应用。4、（本题5分）基于Hive，对一个包含电商用户行为数据（如浏览、加购、购买）的表进行分析，找出用户的购买决策路径和影响因素。5、（本题5分）使用SparkStreaming，对一个实时的文本数据流进行分析，统计每个单词在一段时间内的出现频率，并实时更新结果。四、综合分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分