桐城師范高等專科學(xué)?！洞髷?shù)據(jù)處理與分布式計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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)處理中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.分類算法用于將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中C.聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象歸為一組，與分類不同，聚類不需要事先知道類別數(shù)量D.數(shù)據(jù)降維的目的是減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)會(huì)丟失數(shù)據(jù)中的重要信息2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)有很多種，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，適用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)只需要考慮存儲(chǔ)容量，不需要考慮存儲(chǔ)性能3、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Redis4、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和主題建模，以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)最為關(guān)鍵？（）A.詞法分析B.句法分析C.主題模型D.情感分析5、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理各有特點(diǎn)。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)數(shù)據(jù)處理，批處理適用于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理B.流處理對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求高，批處理對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求高C.流處理的系統(tǒng)復(fù)雜度通常低于批處理D.批處理可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析和計(jì)算，流處理則相對(duì)較難6、大數(shù)據(jù)的處理通常需要分布式計(jì)算框架來(lái)提高效率。假設(shè)有一個(gè)需要對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)的任務(wù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到數(shù)百TB。以下哪種分布式計(jì)算框架最適合處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)？（）A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Storm7、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高傳輸效率。假設(shè)一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法最能有效地減少數(shù)據(jù)量？（）A.哈夫曼編碼B.行程編碼C.LZ77算法D.算術(shù)編碼8、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式更適合頻繁的隨機(jī)讀寫操作，并且能夠提供較高的數(shù)據(jù)一致性和可用性？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.分布式文件系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)9、在大數(shù)據(jù)的流處理框架中，F(xiàn)link相比其他框架具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。假設(shè)我們需要處理實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，以下關(guān)于Flink的優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.具有精確的一次處理語(yǔ)義，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.支持高效的狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制C.只適用于小型的流處理任務(wù)D.提供了豐富的窗口操作和時(shí)間處理功能10、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法不需要B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠處理高維度數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)的方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.基于統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算復(fù)雜度較低，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算復(fù)雜度較高D.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法檢測(cè)結(jié)果的解釋性通常比基于統(tǒng)計(jì)的方法好11、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。假設(shè)有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，需要按照某個(gè)字段的值進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)，以便提高查詢效率。以下哪種分區(qū)方式在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能效果較好？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.Alloftheabove（以上皆是）12、在大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集方法的敘述，不正確的是（）A.系統(tǒng)日志采集是通過(guò)對(duì)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的日志進(jìn)行收集和分析B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)C.傳感器數(shù)據(jù)采集主要用于獲取物理世界中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)D.手工錄入是最常用且高效的數(shù)據(jù)采集方式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)采集13、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14、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量用戶購(gòu)買記錄的數(shù)據(jù)集，其中存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤或重復(fù)。以下哪種方法不太適合用于處理數(shù)據(jù)缺失的情況？（）A.使用均值或中位數(shù)填充缺失值B.根據(jù)其他相關(guān)字段的值通過(guò)算法推測(cè)缺失值C.直接刪除包含缺失值的數(shù)據(jù)行D.不做任何處理，保留缺失值15、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)則挖掘算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在品牌管理中的作用。3、（本題5分）解釋如何利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化城市交通。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Kafka，構(gòu)建一個(gè)分布式的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集和分析社交媒體上的公眾輿論，及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題和敏感信息。2、（本題5分）使用Java語(yǔ)言和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和查詢大量的物流配送數(shù)據(jù)。要求能夠快速檢索特定訂單的配送狀態(tài)和路徑。3、（本題5分）使用Python的Pandas庫(kù)，分析一個(gè)包含電影票房數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出票房收入最高的10個(gè)導(dǎo)演，并計(jì)算他們的平均票房收入。4、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)布災(zāi)害預(yù)警信息。5、（本題5分）利用Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，讀取一個(gè)包含電商促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)的文件，評(píng)估不同促銷策略對(duì)銷