自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁蘇州工業(yè)園區(qū)服務(wù)外包職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)開發(fā)核心技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架的容錯性非常重要。以下關(guān)于分布式計算框架容錯性的描述，哪一項是錯誤的？（）A.容錯性可以確保在節(jié)點故障時任務(wù)仍然能夠正常完成B.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制是實現(xiàn)容錯性的重要手段C.分布式計算框架的容錯性會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本D.只要有足夠的硬件冗余，就可以實現(xiàn)完美的容錯性，無需軟件層面的支持2、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)一個計算任務(wù)可以被分解為多個子任務(wù)，并在多個節(jié)點上并行執(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3、對于一個需要進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析和可視化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以下哪種技術(shù)組合通常是最佳選擇？（）A.Spark+Kafka+FlinkB.Hadoop+Hive+MySQLC.Spark+HBase+RedisD.Kafka+MongoDB+TensorFlow4、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估至關(guān)重要。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)集，包含瀏覽記錄、購買記錄等。以下哪項不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，即數(shù)據(jù)是否真實反映用戶行為B.數(shù)據(jù)的一致性，不同來源的數(shù)據(jù)是否相互匹配C.數(shù)據(jù)的時效性，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集的時間間隔D.數(shù)據(jù)的美觀性，數(shù)據(jù)在展示時的視覺效果5、在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析項目時，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種處理方法可能不太恰當(dāng)？（）A.識別并刪除異常值B.對異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值進(jìn)行處理D.忽略異常值，不進(jìn)行任何處理6、在大數(shù)據(jù)的存儲中，為了應(yīng)對數(shù)據(jù)的快速增長，需要考慮可擴(kuò)展性。假設(shè)一個數(shù)據(jù)量不斷增加的數(shù)據(jù)集，需要選擇一種能夠輕松擴(kuò)展存儲容量的方案。以下哪種存儲架構(gòu)最具有可擴(kuò)展性？（）A.縱向擴(kuò)展（ScaleUp）B.橫向擴(kuò)展（ScaleOut）C.混合擴(kuò)展D.以上架構(gòu)都不具有可擴(kuò)展性7、某公司正在開展一項市場調(diào)研項目，需要分析大量的消費(fèi)者評價數(shù)據(jù)，以了解消費(fèi)者對其產(chǎn)品的滿意度和改進(jìn)需求。以下哪種自然語言處理技術(shù)對于提取關(guān)鍵信息和情感傾向最有幫助？（）A.詞法分析B.句法分析C.命名實體識別D.情感分析8、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題日益凸顯。以下關(guān)于影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，哪一項不太準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤B.數(shù)據(jù)存儲方式的不合理C.數(shù)據(jù)分析算法的復(fù)雜性D.數(shù)據(jù)傳輸過程中的丟失或損壞9、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用越來越廣泛。對于一個大型企業(yè)來說，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常存儲整個企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市則側(cè)重于特定部門或主題的數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率相對較低，而數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)更新可能更頻繁C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)成本通常高于數(shù)據(jù)集市，但其數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性更有保障D.數(shù)據(jù)集市可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉庫存在，不需要從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)10、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲和管理面臨著新的挑戰(zhàn)。假設(shè)有一個不斷增長的社交媒體數(shù)據(jù)倉庫，需要存儲數(shù)十億條用戶發(fā)布的帖子、評論和點贊等信息。以下哪種數(shù)據(jù)存儲技術(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，如MySQLB.分布式文件系統(tǒng)，如HDFSC.NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDBD.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis11、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有特點。以下關(guān)于列式存儲和行式存儲的比較，哪一項是不正確的？（）A.列式存儲適合于頻繁讀取列數(shù)據(jù)的場景，行式存儲適合于頻繁更新整行數(shù)據(jù)的場景B.列式存儲的壓縮比通常比行式存儲高C.行式存儲在查詢少量數(shù)據(jù)時性能較好，列式存儲在查詢大量數(shù)據(jù)時性能較好D.列式存儲的存儲空間利用率通常比行式存儲低12、對于一個需要處理大量文本數(shù)據(jù)的自然語言處理系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠進(jìn)行詞干提取和詞形還原？（）A.詞法分析工具B.句法分析工具C.語義理解工具D.以上都不是13、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，需要考慮數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析等多個環(huán)節(jié)。假設(shè)一個企業(yè)需要從多個來源（如網(wǎng)站、移動應(yīng)用、傳感器等）收集數(shù)據(jù)，并將其整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。以下哪種工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)的采集和整合？（）A.FlumeB.KafkaC.SqoopD.Alloftheabove（以上皆是）14、大數(shù)據(jù)的價值在于能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息和知識。假設(shè)一家金融機(jī)構(gòu)擁有大量客戶的交易數(shù)據(jù)，想要預(yù)測客戶的信用風(fēng)險。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最有效？（）A.描述性統(tǒng)計分析，總結(jié)數(shù)據(jù)的基本特征B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同交易之間的關(guān)聯(lián)C.聚類分析，將客戶分為不同的風(fēng)險類別D.回歸分析，建立信用風(fēng)險與交易數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型15、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，更要能有效傳達(dá)信息。假設(shè)我們要展示一個地區(qū)不同年齡段人口的分布情況。以下哪種可視化方式最直觀？（）A.折線圖，展示不同年齡段人口的變化趨勢B.餅圖，顯示各年齡段人口占總?cè)丝诘谋壤鼵.柱狀圖，對比不同年齡段的人口數(shù)量D.箱線圖，反映人口數(shù)據(jù)的分布范圍和離散程度二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)沿襲分析工具。2、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)如何推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。3、（本題5分）說明大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)競爭力評估中的應(yīng)用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如Scikit-learn），對一個包含客戶特征和購買行為的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類預(yù)測，判斷客戶是否會購買某類產(chǎn)品。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含在線購物車放棄數(shù)據(jù)的文件，分析用戶放棄購物車的原因和影響因素。3、（本題5分）基于HBase，設(shè)計并實現(xiàn)一個存儲和查詢海量醫(yī)療數(shù)據(jù)（如患者病歷、診斷結(jié)果、治療方案）的系統(tǒng)，支持快速檢索和統(tǒng)計分析。4、（本題5分）用Python結(jié)合HBase數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)一個程序來存儲和查詢大量的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括監(jiān)測站點、監(jiān)測時間、污染物濃度等，并能夠根據(jù)時間段和監(jiān)測站點進(jìn)行數(shù)據(jù)對比分析。5、（本題5分）使用Python語言和Kafka消息隊列，構(gòu)建一個實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，接收來自智能手表的健康監(jiān)測數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠質(zhì)量等，并進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析和健