大數據考試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種存儲適合大數據？（）A.磁帶B.內存C.硬盤D.光盤2.大數據4V特征不包括（）A.大量B.多樣C.實時D.價值3.Hadoop核心組件不包括（）A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.YARN4.以下屬于NoSQL數據庫的是（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer5.數據清洗主要處理（）A.數據加密B.數據缺失值C.數據傳輸D.數據存儲6.機器學習中常用的監督學習算法是（）A.K-MeansB.決策樹C.PCAD.Apriori7.流計算框架有（）A.HiveB.FlinkC.PigD.HBase8.數據挖掘任務不包括（）A.分類B.聚類C.壓縮D.關聯規則挖掘9.大數據分析的第一步是（）A.數據收集B.數據處理C.數據分析D.數據可視化10.以下哪個工具用于數據可視化（）A.HadoopB.PythonC.TableauD.Kafka多項選擇題（每題2分，共10題）1.大數據的來源有（）A.傳感器B.社交媒體C.交易系統D.日志文件2.常用的大數據處理框架有（）A.HadoopB.SparkC.StormD.Flink3.以下屬于數據預處理的操作有（）A.數據歸一化B.特征選擇C.數據采樣D.數據編碼4.關系型數據庫與NoSQL數據庫的區別在于（）A.數據結構B.數據存儲方式C.數據查詢語言D.數據一致性5.機器學習算法類型包括（）A.監督學習B.無監督學習C.半監督學習D.強化學習6.數據倉庫的特點有（）A.面向主題B.集成性C.穩定性D.時變性7.數據安全涉及方面有（）A.數據加密B.訪問控制C.數據備份D.數據恢復8.以下哪些是分布式文件系統（）A.HDFSB.CephC.GlusterFSD.NTFS9.數據挖掘的應用領域有（）A.醫療B.金融C.電商D.教育10.大數據分析流程包含（）A.需求分析B.數據處理C.模型構建D.結果評估判斷題（每題2分，共10題）1.大數據就是數據量特別大的數據。（）2.Hadoop可以運行在單臺機器上。（）3.所有數據挖掘算法都需要大量的標注數據。（）4.NoSQL數據庫不支持數據持久化。（）5.數據可視化只能展示數值型數據。（）6.流計算適合處理實時性要求高的數據。（）7.機器學習模型訓練好后不需要再優化。（）8.數據清洗對數據分析結果影響不大。（）9.分布式計算一定比單機計算快。（）10.數據倉庫和數據庫概念相同。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大數據4V特征。答：4V特征指大量（Volume），數據量巨大；多樣（Variety），數據類型繁多；高速（Velocity），數據產生和處理速度快；價值（Value），數據蘊含高價值但密度低。2.簡述Hadoop三大核心組件的功能。答：HDFS負責分布式存儲；MapReduce實現分布式計算；YARN進行資源管理與調度，為HDFS和MapReduce提供資源支持。3.簡述數據挖掘的主要任務。答：主要任務有分類，預測數據所屬類別；聚類，將數據分組；關聯規則挖掘，發現數據間關聯關系；以及異常檢測等。4.簡述機器學習中監督學習和無監督學習的區別。答：監督學習有標注的訓練數據，通過學習輸入輸出關系進行預測；無監督學習沒有標注數據，旨在發現數據內在結構和規律。討論題（每題5分，共4題）1.討論大數據在醫療行業的應用及挑戰。答：應用有疾病預測、輔助診斷、藥物研發等。挑戰在于數據隱私保護難，醫療數據格式多樣難整合，數據質量參差不齊，處理分析技術要求高。2.分析分布式計算框架Spark相比HadoopMapReduce的優勢。答：Spark基于內存計算，速度快；采用DAG執行引擎，可優化執行流程；有豐富的API支持多種編程語言，編程更靈活，能處理復雜計算。3.探討數據安全對大數據應用的重要性。答：數據包含敏感信息，不安全會致隱私泄露、商業機密被盜。影響用戶信任，引發法律問題。安全保障是大數據應用在各領域穩健發展的基礎，關乎企業和社會穩定。4.論述大數據時代數據質量管理的重要性及方法。答：重要性在于保證數據準確性、完整性，提升分析結果可靠性。方法有建立質量標準，數據采集時嚴格校驗，定期清洗、審核數據，利用工具監控數據質量。答案單項選擇題1.B2.C3.C4.C5.B6.B7.B8.C9.A10.C多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC