基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)期末考試試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題1.以下哪種數(shù)據(jù)存儲格式適合處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.JSONB.CSVC.ParquetD.XML答案：C2.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)？A.大量（Volume）B.多樣（Variety）C.價值（Value）D.有效（Valid）答案：D3.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)資源管理和調(diào)度的組件是？A.NameNodeB.DataNodeC.YARND.MapReduce答案：C4.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.線性回歸C.K-Means聚類D.邏輯回歸答案：C5.Spark中，用于創(chuàng)建彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的方法是？A.parallelizeB.mapC.filterD.reduce答案：A6.以下哪個數(shù)據(jù)庫是分布式文件系統(tǒng)？A.MySQLB.HBaseC.MongoDBD.Cassandra答案：B7.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.改變數(shù)據(jù)格式D.加密數(shù)據(jù)答案：B8.在大數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)挖掘處于哪個階段？A.數(shù)據(jù)采集之后B.數(shù)據(jù)清洗之后C.數(shù)據(jù)分析之后D.數(shù)據(jù)可視化之后答案：B9.以下哪種編程語言常用于大數(shù)據(jù)處理？A.C++B.JavaC.PythonD.Fortran答案：C10.以下關(guān)于Hive的描述，錯誤的是？A.是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具B.提供類SQL的查詢語言C.數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中D.支持MapReduce執(zhí)行查詢答案：C二、多項(xiàng)選擇題1.以下哪些技術(shù)屬于大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？A.HDFSB.HBaseC.RedisD.Kafka答案：ABC2.數(shù)據(jù)挖掘的常見任務(wù)包括？A.分類B.回歸C.聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘答案：ABCD3.Spark提供的核心編程抽象有？A.RDDB.DataFrameC.DatasetD.MapReduce答案：ABC4.以下哪些屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫的類型？A.鍵值數(shù)據(jù)庫B.文檔數(shù)據(jù)庫C.圖形數(shù)據(jù)庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫答案：ABC5.大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景包括？A.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測B.電商個性化推薦C.醫(yī)療影像診斷D.交通流量優(yōu)化答案：ABCD6.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟通常包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約答案：ABCD7.以下哪些工具可以用于數(shù)據(jù)可視化？A.MatplotlibB.SeabornC.TableauD.PowerBI答案：ABCD8.在Hadoop中，MapReduce計(jì)算框架的主要組件有？A.Map任務(wù)B.Reduce任務(wù)C.Shuffle過程D.Partition過程答案：ABCD9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括？A.支持向量機(jī)B.樸素貝葉斯C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.DBSCAN答案：ABC10.以下關(guān)于Flink的描述，正確的有？A.是一個分布式流批一體化的開源平臺B.支持高并發(fā)、分布式、有狀態(tài)計(jì)算C.提供DataStreamAPI和DataSetAPID.主要用于離線數(shù)據(jù)分析答案：ABC三、判斷題1.大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（×）2.Hadoop中的NameNode負(fù)責(zé)存儲實(shí)際的數(shù)據(jù)。（×）3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)。（√）4.Spark只能運(yùn)行在YARN資源管理器上。（×）5.數(shù)據(jù)可視化的目的是讓數(shù)據(jù)更美觀。（×）6.Hive是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（×）7.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是完全相同的概念。（×）8.Kafka主要用于消息隊(duì)列和數(shù)據(jù)流式處理。（√）9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（×）10.分布式文件系統(tǒng)不具備容錯能力。（×）四、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)的4V特征及其含義。大數(shù)據(jù)的4V特征包括大量（Volume），指數(shù)據(jù)量巨大，涵蓋了從TB到PB甚至更大的數(shù)據(jù)規(guī)模；多樣（Variety），數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像、音頻等；高速（Velocity），數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度快，需要實(shí)時或準(zhǔn)實(shí)時處理；價值（Value），數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價值密度低，但總體價值巨大，需要通過特定技術(shù)挖掘其中有價值的信息。2.簡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組件及其功能。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要組件有：HDFS，分布式文件系統(tǒng)，負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲；YARN，資源管理和調(diào)度系統(tǒng)，為應(yīng)用程序分配資源；MapReduce，計(jì)算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算；Hive，數(shù)據(jù)倉庫工具，提供類SQL查詢語言；HBase，分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適合存儲海量稀疏數(shù)據(jù)。這些組件協(xié)同工作，處理大數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析。3.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要操作。數(shù)據(jù)清洗主要操作包括：去除重復(fù)數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)冗余；處理缺失值，可采用刪除缺失記錄、填充均值或中位數(shù)等方法；處理噪聲數(shù)據(jù)，通過平滑技術(shù)如分箱、回歸等減少干擾；糾正錯誤數(shù)據(jù)，依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯或數(shù)據(jù)規(guī)則修正錯誤記錄；統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，使數(shù)據(jù)格式規(guī)范一致，便于后續(xù)處理和分析，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。4.簡述機(jī)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。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)輸入特征和輸出標(biāo)記之間的關(guān)系建立模型，用于預(yù)測未知數(shù)據(jù)的輸出，如分類和回歸任務(wù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則使用無標(biāo)記的數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，比如聚類分析將數(shù)據(jù)分組，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)系。二者本質(zhì)區(qū)別在于是否依賴標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。五、討論題1.討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用廣泛?？捎糜诩膊☆A(yù)測，通過分析大量患者病史、癥狀等數(shù)據(jù)預(yù)測疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)；輔助診斷，提供參考信息幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確判斷病情；藥物研發(fā)，分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)加速研發(fā)進(jìn)程；醫(yī)療質(zhì)量評估，監(jiān)測醫(yī)療過程數(shù)據(jù)評估醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。但面臨挑戰(zhàn)也多，如數(shù)據(jù)隱私和安全問題，確?；颊咝畔⒉恍孤叮粩?shù)據(jù)整合困難，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)不同；數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，影響分析結(jié)果準(zhǔn)確性。2.闡述Spark相較于MapReduce的優(yōu)勢。Spark相較于MapReduce有諸多優(yōu)勢。首先，Spark基于內(nèi)存計(jì)算，數(shù)據(jù)可緩存在內(nèi)存中，大大提高處理速度，尤其適合迭代計(jì)算和交互式查詢場景，而MapReduce中間結(jié)果寫入磁盤，I/O開銷大。其次，Spark編程模型更靈活，提供豐富的API，如RDD、DataFrame、Dataset的多種操作，開發(fā)效率高，MapReduce編程相對復(fù)雜。再者，Spark支持流數(shù)據(jù)處理，能實(shí)時處理和分析流數(shù)據(jù)，MapReduce主要針對離線批量數(shù)據(jù)處理。3.探討在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重要性及措施。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)包含大量個人敏感信息，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)至關(guān)重要。一旦泄露，會給個人帶來經(jīng)濟(jì)損失、身份被盜用等風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)也會因信譽(yù)受損遭受巨大損失。措施包括：加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中加密；訪問控制，嚴(yán)格限定用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限；匿名化處理，在分析前對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化，隱藏敏感信息；制定法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)使用和管理，確保數(shù)據(jù)安全和隱私得到保護(hù)。4.分析數(shù)據(jù)挖掘在電商領(lǐng)域的應(yīng)用及對電商業(yè)務(wù)的影響。數(shù)據(jù)挖掘在電商領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。用