大數(shù)據(jù)模擬試題60題及答案

一、單項選擇題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括?A.大量(Volume）B.多樣(Variety）C.價值(Value）D.可視化(Visualization）答案：D2.以下哪種存儲適合大數(shù)據(jù)?A.文本文件B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.分布式文件系統(tǒng)D.普通硬盤答案：C3.大數(shù)據(jù)分析流程第一步是?A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)采集C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化答案：B4.Hadoop核心組件不包含?A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.YARN答案：C5.以下屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫的是?A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer答案：C6.數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個經(jīng)典算法是?A.DijkstraB.AprioriC.K-MeansD.SVM答案：B7.大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)來源不包括?A.傳感器B.數(shù)據(jù)庫C.真空環(huán)境D.社交網(wǎng)絡(luò)答案：C8.以下哪個工具常用于數(shù)據(jù)可視化?A.HiveB.MatplotlibC.KafkaD.Zookeeper答案：B9.以下哪種技術(shù)用于實時數(shù)據(jù)處理?A.HadoopB.SparkStreamingC.MapReduceD.Flume答案：B10.機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別在于?A.有無數(shù)據(jù)量限制B.有無標(biāo)簽C.有無算法復(fù)雜度D.有無模型評估答案：B二、多項選擇題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)技術(shù)棧包含以下哪些部分?A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)安全答案:ABCD2.常見的數(shù)據(jù)清洗操作有?A.缺失值處理B.重復(fù)值處理C.異常值處理D.數(shù)據(jù)加密答案:ABC3.以下屬于分布式計算框架的有?A.SparkB.MapReduceC.FlinkD.TensorFlow答案:ABC4.數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)包括?A.分類B.聚類C.回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘答案:ABCD5.以下哪些是大數(shù)據(jù)存儲方案?A.分布式文件系統(tǒng)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.云存儲答案:ABD6.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括?A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)離散化D.數(shù)據(jù)集成答案:ABCD7.以下屬于大數(shù)據(jù)可視化工具的有?A.TableauB.PowerBIC.EchartsD.Hive答案:ABC8.機器學(xué)習(xí)算法類型包括?A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強化學(xué)習(xí)答案:ABCD9.數(shù)據(jù)采集的途徑有?A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.傳感器網(wǎng)絡(luò)C.數(shù)據(jù)庫接口D.人工錄入答案:ABCD10.以下關(guān)于Hadoop說法正確的有?A.開源分布式計算平臺B.適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理C.包含HDFS、MapReduce和YARND.僅用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)答案:ABC三、判斷題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)。(）答案：錯2.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫完全不適合大數(shù)據(jù)存儲。()答案：錯3.Hadoop只能運行在Linux系統(tǒng)上。()答案：錯4.數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析是完全相同的概念。()答案：錯5.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何數(shù)據(jù)輸入。()答案：錯6.分布式文件系統(tǒng)可以提高數(shù)據(jù)存儲的可靠性和讀寫性能。()答案：對7.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)展示好看,對數(shù)據(jù)分析沒實際作用。()答案：錯8.Spark比MapReduce計算速度慢。()答案：錯9.大數(shù)據(jù)分析一定能得出準(zhǔn)確的結(jié)論。()答案：錯10.數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)分析中可有可無的步驟。()答案：錯四、簡答題(每題5分,共4題)1.簡述大數(shù)據(jù)的4V特征。答案:4V特征為大量(Volume),數(shù)據(jù)量巨大;多樣(Variety),數(shù)據(jù)類型繁多;價值(Value),數(shù)據(jù)價值密度低但總量價值高;高速(Velocity),數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快。2.簡要說明Hadoop三大核心組件的功能。答案:HDFS是分布式文件系統(tǒng),負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲;MapReduce是分布式計算框架,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理;YARN是資源管理系統(tǒng),負(fù)責(zé)分配集群資源。3.數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些?答案：常用方法有分類（如決策樹等）、聚類（如K-Means等）、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）、回歸分析等,用于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和知識。4.簡述數(shù)據(jù)可視化的作用。答案:數(shù)據(jù)可視化能將復(fù)雜數(shù)據(jù)以直觀圖形展示,便于快速理解數(shù)據(jù)特征、趨勢和關(guān)系,有助于發(fā)現(xiàn)問題、輔助決策,提高數(shù)據(jù)分析效率和溝通效果。五、討論題(每題5分,共4題)1.討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)。答案:應(yīng)用前景廣闊,可輔助疾病診斷、預(yù)測疾病流行趨勢、藥物研發(fā)等。但面臨數(shù)據(jù)隱私保護難題,數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,不同醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一等挑戰(zhàn),需完善法規(guī)和技術(shù)手段解決。2.分析Spark相比HadoopMapReduce的優(yōu)勢。答案:Spark基于內(nèi)存計算,速度快,適合迭代計算和交互式分析;編程模型更靈活,支持多種編程語言;其DAG執(zhí)行引擎優(yōu)化任務(wù)調(diào)度,能高效處理復(fù)雜工作流,而MapReduce磁盤I/O多,處理復(fù)雜任務(wù)較低效。3.談?wù)勅绾伪Ｕ洗髷?shù)據(jù)的安全性。答案:可從數(shù)據(jù)訪問控制入手,設(shè)置不同權(quán)限;進行數(shù)據(jù)加密,防止傳輸和存儲時泄露;加強用戶認(rèn)證,確保合法訪問;建立安全審計機制,監(jiān)控數(shù)據(jù)操作