學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共2頁(yè)銅仁學(xué)院《大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用》2024-2025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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)2、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要處理缺失值、異常值和重復(fù)值B.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一起C.數(shù)據(jù)變換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等操作D.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是增加數(shù)據(jù)量，提高分析的復(fù)雜性3、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)需要適應(yīng)新的需求。假設(shè)一個(gè)擁有多個(gè)業(yè)務(wù)部門的大型企業(yè)，需要構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)整合來(lái)自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)最適合這種復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境？（）A.集中式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)C.數(shù)據(jù)集市D.混合式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)4、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗(yàn)B.動(dòng)態(tài)可視化能夠?qū)崟r(shí)反映數(shù)據(jù)的變化，增強(qiáng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過(guò)講述一個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來(lái)傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺(jué)效果，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大5、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)血緣能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源、處理過(guò)程和流向，有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變B.通過(guò)數(shù)據(jù)血緣，可以快速定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的根源，便于進(jìn)行問(wèn)題排查和修復(fù)C.數(shù)據(jù)血緣只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)處理流程中重要，對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)意義不大D.建立和維護(hù)數(shù)據(jù)血緣關(guān)系需要在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行記錄和跟蹤6、大數(shù)據(jù)處理框架眾多，如Hadoop、Spark等。假設(shè)我們需要對(duì)大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析。以下哪種框架更適合？（）A.Hadoop，因其在批處理方面表現(xiàn)出色B.Spark，具有良好的實(shí)時(shí)處理能力和內(nèi)存計(jì)算優(yōu)勢(shì)C.Flink，專注于流處理和事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用D.Storm，適用于對(duì)延遲要求極高的場(chǎng)景7、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗8、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)傾斜是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)傾斜的描述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)傾斜會(huì)導(dǎo)致某些任務(wù)的處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)B.通常是由于數(shù)據(jù)分布不均勻引起的C.可以通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)解決數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化算法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜9、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數(shù)據(jù)？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征D.基于人工標(biāo)注的特征提取10、在大數(shù)據(jù)的流處理中，Kafka是一個(gè)常用的消息隊(duì)列系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)需要將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速傳輸和處理。以下關(guān)于Kafka的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠處理高吞吐量的消息B.保證消息的順序傳遞，不會(huì)出現(xiàn)亂序C.支持消息的持久化存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)丟失D.不適合用于分布式系統(tǒng)中的消息傳遞11、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性12、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。在處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)通常被用于高效存儲(chǔ)和快速檢索？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)13、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時(shí)，為了提取有意義的特征，以下哪種方法通常被采用？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征構(gòu)建D.以上都是14、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)中，一致性哈希算法常用于數(shù)據(jù)的分布和負(fù)載均衡。假設(shè)一個(gè)分布式系統(tǒng)中有多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，以下關(guān)于一致性哈希算法的優(yōu)點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.當(dāng)節(jié)點(diǎn)增加或減少時(shí)，數(shù)據(jù)遷移量較小B.能夠均勻地分布數(shù)據(jù)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)C.不需要考慮節(jié)點(diǎn)的性能差異D.具有較好的容錯(cuò)性15、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性B.訪問(wèn)控制可以限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無(wú)關(guān)16、在大數(shù)據(jù)的聚類分析中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們有一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將客戶分為不同的群體。以下哪種聚類算法可能不太適合處理這種數(shù)據(jù)？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法17、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可用性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，但在某些情況下可以容忍短暫的數(shù)據(jù)不可用。以下哪種策略最適合？（）A.采用強(qiáng)一致性模型，確保數(shù)據(jù)在任何時(shí)候都是準(zhǔn)確一致的B.采用最終一致性模型，允許在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)不一致，但最終會(huì)達(dá)到一致C.優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的可用性，對(duì)一致性不做嚴(yán)格要求D.完全不考慮一致性和可用性，以提高系統(tǒng)性能18、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法進(jìn)行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)不會(huì)存在質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進(jìn)行管理19、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，地理信息系統(tǒng)（GIS）與大數(shù)據(jù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。以下關(guān)于GIS與大數(shù)據(jù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.能夠處理大規(guī)模的地理空間數(shù)據(jù)B.可以進(jìn)行更精確的地理空間分析C.有助于發(fā)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)中的隱藏模式D.會(huì)降低地理信息系統(tǒng)的運(yùn)行效率20、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性，常常采用冗余存儲(chǔ)。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)塊，系統(tǒng)設(shè)置了多個(gè)副本，當(dāng)其中一個(gè)副本損壞時(shí)，以下哪種恢復(fù)方式最快速？（）A.從其他副本中直接復(fù)制B.重新計(jì)算損壞的數(shù)據(jù)C.等待副本自動(dòng)修復(fù)D.以上方式恢復(fù)速度相同21、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行是兩種常見(jiàn)的并行方式。如果一個(gè)計(jì)算任務(wù)可以分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子任務(wù)，更適合采用哪種并行方式？（）A.數(shù)據(jù)并行B.任務(wù)并行C.兩者均可D.兩者均不可22、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，以下哪個(gè)階段需要與業(yè)務(wù)部門進(jìn)行密切溝通和協(xié)作？（）A.需求分析B.技術(shù)選型C.系統(tǒng)測(cè)試D.上線運(yùn)維23、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)至關(guān)重要。以下哪種技術(shù)或方法常用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.訪問(wèn)控制D.以上都是24、在大數(shù)據(jù)可視化中，為了展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表類型較為合適？（）A.樹(shù)形圖B.旭日?qǐng)DC.矩形樹(shù)圖D.以上都是25、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個(gè)比較去除B.使用哈希表進(jìn)行快速判斷和去除C.隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留，其余刪除D.對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理26、在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個(gè)預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值27、當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值時(shí)，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.數(shù)據(jù)歸一化B.主成分分析C.異常檢測(cè)算法D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化28、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的追蹤非常重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣關(guān)系的描述，不正確的是（）A.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系能夠清晰展示數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向B.有助于理解數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程和變化情況C.數(shù)據(jù)血緣關(guān)系只在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中不存在D.對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估和問(wèn)題追溯具有重要意義29、流處理技術(shù)在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析中得到廣泛應(yīng)用。以下關(guān)于流處理和批處理的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.流處理適用于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，能快速處理不斷流入的數(shù)據(jù)B.批處理則更適合處理大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)處理時(shí)間的要求相對(duì)較低C.流處理系統(tǒng)通常具有較低的延遲，而批處理系統(tǒng)的吞吐量較大D.流處理和批處理不能在一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架中同時(shí)使用，必須二選一30、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題時(shí)，以下哪種聚類算法對(duì)噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感二、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Presto分布式查詢引擎，對(duì)存儲(chǔ)在多個(gè)數(shù)據(jù)源（如Hive、Oracle等）中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合查詢和統(tǒng)計(jì)分析，例如計(jì)算不同部門的費(fèi)用支出情況。2、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出預(yù)訂量最高的5個(gè)房型，并計(jì)算它們的預(yù)訂總數(shù)。3、（本題5分）使用Python的Spark框架，對(duì)一個(gè)包含移動(dòng)支付交易數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出交易金額最大的5個(gè)地區(qū)，并計(jì)算這些地區(qū)的總交易金額。4、（本題5分）利用Hadoop的分布式緩存機(jī)制，在MapReduce作業(yè)中加載一個(gè)常用的字典文件，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行詞匯匹配和標(biāo)注。5、（本題5分）基于HBase，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)存儲(chǔ)和查詢海量電商交易流水?dāng)?shù)據(jù)的系統(tǒng)，支持復(fù)雜的交易查詢和統(tǒng)計(jì)分析。三、簡(jiǎn)答題（本大題共