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《大數據技術概論》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在大數據的數據清洗中，處理重復數據的方法有多種。假設我們有一個大規模的數據集，存在大量重復記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復數據？（）A.排序后逐個比較去除B.使用哈希表進行快速判斷和去除C.隨機選擇一部分數據保留，其余刪除D.對重復數據進行合并處理2、在大數據環境中，為了實現數據的快速檢索和查詢，以下哪種索引結構通常被優化？（）A.倒排索引B.位圖索引C.全文索引D.以上都是3、大數據在工業制造領域有廣泛的應用，以下關于大數據在工業制造中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實現生產過程的智能化監控和優化B.有助于提高產品質量和生產效率C.大數據在工業制造中的應用只適用于大型企業，對中小企業幫助不大D.能夠預測設備故障，降低維護成本4、在處理大規模數據的分類問題時，支持向量機（SVM）是一種有效的算法。以下關于SVM的描述，錯誤的是？（）A.它可以處理線性不可分的數據B.它對大規模數據的訓練速度很快C.它通過尋找最優超平面來進行分類D.它的性能受核函數的選擇影響5、在大數據的資源管理中，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是一個重要的框架。假設一個大數據集群使用YARN進行資源分配，以下關于YARN的功能，哪一項是不準確的？（）A.支持多種計算框架在同一集群上運行B.對內存和CPU資源進行精細的管理和分配C.負責數據的存儲和管理D.提供了資源隔離和共享機制6、某電商平臺擁有龐大的用戶行為數據，包括瀏覽記錄、購買記錄、評價記錄等。為了更好地了解用戶的興趣和行為模式，從而進行精準的商品推薦，需要對這些數據進行深入的分析。在這個過程中，以下哪項技術不是必需的？（）A.數據清洗和預處理B.關聯規則挖掘C.分布式文件系統D.傳統的關系型數據庫管理系統7、在大數據存儲架構中，混合存儲模式逐漸受到關注。以下關于混合存儲的描述，哪一項是不正確的？（）A.混合存儲結合了傳統磁盤存儲和新興的閃存存儲的優勢B.它可以根據數據的訪問頻率和重要性，將數據動態地分配到不同的存儲介質上C.混合存儲能夠提高存儲系統的性能和成本效益，但管理復雜度較低D.對于經常訪問的熱數據，可以存儲在閃存中，以提高訪問速度8、在大數據環境下，數據倉庫和數據集市的構建至關重要。以下關于數據倉庫和數據集市的比較，哪一項是不正確的？（）A.數據倉庫通常涵蓋整個企業的所有數據，而數據集市側重于特定的業務部門或主題B.數據倉庫的數據粒度較粗，數據集市的數據粒度較細C.數據集市的建設成本通常低于數據倉庫D.數據倉庫和數據集市的數據來源相同，沒有區別9、在大數據處理中，數據可視化的設計非常重要，以下關于數據可視化設計的描述中，錯誤的是（）。A.數據可視化設計需要考慮用戶的需求和認知能力B.數據可視化設計可以使用多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等C.數據可視化設計只需要注重美觀性，不需要考慮數據的準確性和可讀性D.數據可視化設計需要不斷地進行優化和改進10、數據倉庫是大數據存儲和分析的重要工具，以下關于數據倉庫的描述中，錯誤的是（）。A.數據倉庫用于存儲歷史數據，以便進行數據分析和決策支持B.數據倉庫中的數據通常是經過清洗和轉換的高質量數據C.數據倉庫可以支持聯機事務處理（OLTP）和聯機分析處理（OLAP）D.數據倉庫中的數據通常按照主題進行組織11、在大數據存儲系統中，數據的一致性級別可以進行調整。假設一個應用對數據一致性要求不高，但對性能要求較高，以下哪種一致性級別可能適合？（）A.強一致性B.最終一致性C.弱一致性D.以上都不適合12、在大數據的關聯規則挖掘中，除了購物籃分析，還可以應用于哪些領域？（）A.醫療診斷B.網絡安全C.金融風險預測D.以上領域都可以應用關聯規則挖掘13、在大數據環境中，為了實現數據的高效存儲和檢索，以下哪種數據結構經常被用于索引？（）A.B+樹B.紅黑樹C.AVL樹D.跳表14、大數據在金融領域有廣泛的應用，以下關于大數據在金融領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數據可以用于風險評估和信用評級，提高金融機構的風險管理能力B.大數據可以用于金融市場預測和投資決策，提高金融機構的盈利能力C.大數據可以用于金融監管，加強金融市場的監管力度D.大數據在金融領域的應用只局限于傳統金融機構，不能應用于互聯網金融15、在大數據安全領域，訪問控制是重要的防護手段。假設一個企業的大數據平臺包含敏感的商業數據。以下哪種訪問控制模型最適合？（）A.自主訪問控制（DAC），用戶自主決定數據訪問權限B.強制訪問控制（MAC），基于系統的安全策略進行嚴格限制C.基于角色的訪問控制（RBAC），根據用戶角色分配權限D.以上三種模型結合使用，實現多層次的訪問控制二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）什么是流處理，舉例說明其應用場景。2、（本題5分）解釋大數據如何提高氣象預報的精度。3、（本題5分）解釋關聯規則挖掘的概念和應用。4、（本題5分）說明大數據在氣候變化研究中的應用。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Java語言和Presto查詢引擎，編寫一個查詢語句，對一個包含數十億行日志數據的表進行分析。要求提取出特定時間段內的錯誤日志，并統計錯誤類型的分布。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含在線游戲玩家充值消費數據的大型數據集進行分析。找出消費金額最高的5個玩家，并計算他們的平均消費金額。3、（本題5分）利用Python語言和Neo4j圖數據庫，構建一個學術合作網絡分析程序。分析學者之間的合作關系，找出合作緊密的學術團隊。4、（本題5分）給定一個包含社交媒體用戶關注和取消關注數據的數據集，分析用戶關系的穩定性和變化規律。5、（本題5分）基于Hive，對一個包含用戶搜索歷史數據的表進行分析，找出用戶的搜索興趣演變趨勢。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析大數據在釀酒行業的應用，如酒品質量