重慶理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
重慶理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
重慶理工大學(xué)《大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)重慶理工大學(xué)

《大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、大數(shù)據(jù)的處理往往涉及到多個(gè)階段的工作流。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目包括數(shù)據(jù)采集、清洗、分析和可視化等階段。以下哪種工作流管理工具最能有效地協(xié)調(diào)和監(jiān)控這些階段的執(zhí)行?()A.ApacheAirflowB.ApacheOozieC.LuigiD.以上工具都可以2、在大數(shù)據(jù)治理中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)跨國(guó)企業(yè)在不同地區(qū)有多個(gè)分支機(jī)構(gòu),數(shù)據(jù)格式和定義存在差異。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的描述,正確的是:()A.為每個(gè)地區(qū)制定獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),以適應(yīng)本地需求B.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),強(qiáng)制所有分支機(jī)構(gòu)遵循C.參考行業(yè)最佳實(shí)踐,結(jié)合企業(yè)自身特點(diǎn)制定靈活的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)無(wú)需嚴(yán)格執(zhí)行,可根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù),以下哪種備份策略既能保證數(shù)據(jù)的安全性又能減少備份時(shí)間?()A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.隨機(jī)備份4、大數(shù)據(jù)的處理需要考慮數(shù)據(jù)的分布和并行性。假設(shè)一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以被分解為多個(gè)子任務(wù),并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。以下哪種數(shù)據(jù)分布方式最能提高并行計(jì)算的效率?()A.隨機(jī)分布B.哈希分布C.范圍分布D.復(fù)制分布5、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理時(shí),為了處理缺失值,以下哪種方法較為常見?()A.刪除包含缺失值的記錄B.用平均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.基于模型預(yù)測(cè)缺失值6、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的社交媒體數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),需要存儲(chǔ)數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評(píng)論和點(diǎn)贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)最適合這種大規(guī)模、高并發(fā)的讀寫需求,并且能夠提供良好的擴(kuò)展性和性能?()A.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),如MySQLB.分布式文件系統(tǒng),如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Redis7、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個(gè)電商平臺(tái),需要為用戶構(gòu)建畫像,以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像?()A.用戶的購(gòu)買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評(píng)價(jià)信息D.Alloftheabove(以上皆是)8、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時(shí),需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng),存儲(chǔ)了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)?()A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer9、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)分析客戶的信用記錄和交易行為評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài),防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)C.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)控制中的應(yīng)用主要依賴于人工分析,自動(dòng)化程度較低D.可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐檢測(cè),保障金融交易安全10、大數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述,哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常B.基于距離的方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來(lái)識(shí)別離群點(diǎn)C.基于密度的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來(lái)檢測(cè)異常D.異常檢測(cè)的結(jié)果總是明確和準(zhǔn)確的,不存在誤判的情況11、大數(shù)據(jù)技術(shù)使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析成為可能。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購(gòu)買行為,以便及時(shí)調(diào)整推薦策略。以下哪種技術(shù)能夠支持這種實(shí)時(shí)分析需求?()A.批量處理框架,如HadoopMapReduceB.流處理框架,如KafkaStreamsC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)處理機(jī)制D.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法12、某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù),包括瀏覽記錄、購(gòu)買記錄、評(píng)價(jià)記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式,從而進(jìn)行精準(zhǔn)的商品推薦,需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。在這個(gè)過(guò)程中,以下哪項(xiàng)技術(shù)不是必需的?()A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分布式文件系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)13、大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用能夠優(yōu)化配送效率,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商物流中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以根據(jù)訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)管理B.有助于優(yōu)化配送路線規(guī)劃,減少配送時(shí)間C.大數(shù)據(jù)在電商物流配送中的應(yīng)用只關(guān)注配送環(huán)節(jié),對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)沒(méi)有影響D.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控物流車輛的位置和狀態(tài)14、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中,為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性,常常采用冗余存儲(chǔ)的方式。假設(shè)一個(gè)關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)集需要確保在硬件故障時(shí)數(shù)據(jù)不丟失。以下哪種冗余存儲(chǔ)策略最適合這種需求?()A.鏡像存儲(chǔ)B.奇偶校驗(yàn)存儲(chǔ)C.糾錯(cuò)編碼存儲(chǔ)D.以上策略結(jié)合使用15、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系B.數(shù)據(jù)挖掘通常需要使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是能夠直接應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù),無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和模型評(píng)估等階段16、在大數(shù)據(jù)的聚類評(píng)估中,有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類,以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類的緊湊性?()A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率17、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn),哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確?()A.支持強(qiáng)事務(wù)一致性B.具有良好的可擴(kuò)展性C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式通常為鍵值對(duì)D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)18、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)ETL(Extract,Transform,Load)是一個(gè)重要的環(huán)節(jié),以下關(guān)于數(shù)據(jù)ETL的描述中,錯(cuò)誤的是()。A.數(shù)據(jù)ETL包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟B.數(shù)據(jù)ETL可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性C.數(shù)據(jù)ETL只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理,不需要考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義D.數(shù)據(jù)ETL需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化處理19、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的原因和解決方法,哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確?()A.數(shù)據(jù)分布不均勻、某些鍵值的出現(xiàn)頻率過(guò)高或某些任務(wù)處理的數(shù)據(jù)量過(guò)大都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜B.可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)整分區(qū)策略或使用更合適的算法來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題C.數(shù)據(jù)傾斜只會(huì)影響數(shù)據(jù)處理的速度,不會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性D.對(duì)于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題,可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣或分桶處理20、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著重要作用,以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以優(yōu)化城市交通流量,減少擁堵B.有助于提升城市公共服務(wù)的質(zhì)量和效率C.大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用主要依賴政府部門,企業(yè)和居民參與度不高D.能夠加強(qiáng)城市的安全管理和應(yīng)急響應(yīng)能力二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣的性能優(yōu)化?2、(本題5分)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)血緣的故障排查?3、(本題5分)列舉大數(shù)據(jù)在能源管理中的應(yīng)用。三、綜合分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)根據(jù)某物流企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù),優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局和貨物存儲(chǔ)方式。2、(本題5分)探討大數(shù)據(jù)如何助力電商行業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷,包括用戶畫像、個(gè)性化推薦等,并研究相關(guān)的技術(shù)和算法。3、(本題5分)研究某城市的交通流量數(shù)據(jù),分析擁堵路段和時(shí)間段,并提出改善交通狀況的建議。4、(本題5分)綜合研究大數(shù)據(jù)在高爾夫球場(chǎng)中的應(yīng)用,如球場(chǎng)草坪維護(hù)、會(huì)員打球數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),以及賽事組織的優(yōu)化。5、(本題5分)分析大數(shù)據(jù)在釀酒行業(yè)的應(yīng)用,如酒品質(zhì)量控制、消費(fèi)者口味分析,

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