學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南理工職業學院

《大數據開發核心技術》2023-2024學年第一學期期末試卷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、在大數據存儲中，列式存儲和行式存儲各有優缺點。假設一個數據倉庫主要用于大規模數據查詢和分析。以下關于存儲方式的選擇，正確的是：（）A.行式存儲，因為讀取整行數據速度快B.列式存儲，能夠提高特定列數據的查詢效率C.混合存儲，根據數據特點動態選擇存儲方式D.存儲方式對查詢性能影響不大，可以隨意選擇2、假設一個電商平臺擁有海量的用戶交易數據，想要通過大數據分析來預測用戶的購買行為。以下哪種機器學習算法可能最為適用？（）A.決策樹B.聚類分析C.線性回歸D.關聯規則挖掘3、在大數據處理中，以下哪種數據結構常用于分布式計算中的數據共享和協調？（）A.隊列B.棧C.分布式緩存D.二叉樹4、對于一個需要處理大規模時空數據的物流大數據系統，以下哪種技術能夠提供有效的軌跡分析和預測？（）A.軌跡挖掘算法B.時空數據庫C.機器學習模型D.以上都是5、大數據在教育領域的應用越來越廣泛。以下關于大數據在教育中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析學生的學習行為和成績數據進行個性化教學B.有助于學校優化課程設置和教學資源分配C.大數據在教育中的應用可能會侵犯學生的隱私D.由于教育數據的保密性要求高，大數據在教育中的應用受到很大限制6、在大數據存儲中，NoSQL數據庫具有一些獨特的優勢。以下關于NoSQL數據庫的描述，哪一個是不準確的？（）A.NoSQL數據庫通常具有良好的擴展性，能夠輕松應對數據量的增長B.NoSQL數據庫支持復雜的關系查詢，性能優于傳統關系型數據庫C.NoSQL數據庫的數據模型靈活多樣，適用于不同類型的數據存儲需求D.NoSQL數據庫在處理大規模非結構化和半結構化數據時表現出色7、大數據系統的性能優化是一個持續的過程。假設一個大數據集群在處理查詢時響應時間較長。以下哪種優化策略最有可能提高性能？（）A.增加硬件資源，如內存和CPUB.優化數據存儲結構，如分區和索引C.調整查詢語句，提高查詢效率D.以上策略綜合考慮，根據具體情況進行優化8、在大數據處理中，為了有效地減少數據的存儲量和傳輸帶寬，以下哪種技術經常被使用？（）A.數據壓縮B.數據加密C.數據復制D.數據備份9、在處理大規模數據的聚類問題時，以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感？（）A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感10、在大數據環境中，數據集成涉及多個數據源的整合。以下關于數據集成過程中可能遇到的問題，哪一項描述不準確？（）A.數據源的數據格式不一致B.不同數據源的數據語義存在差異C.數據集成會導致數據量大幅減少D.數據的重復和沖突11、在大數據處理框架中，Hadoop是一個廣泛使用的開源框架。以下關于Hadoop的描述，不正確的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個核心組件構成B.MapReduce編程模型適合處理大規模的離線數據C.Hadoop集群中的節點分為主節點和從節點，主節點負責數據存儲，從節點負責計算任務D.Hadoop具有良好的擴展性，可以輕松應對數據量的增長12、在處理大規模圖數據時，以下哪種算法常用于計算節點之間的最短路徑？（）A.A*算法B.Floyd-Warshall算法C.貪心算法D.模擬退火算法13、假設要對大量的時間序列數據進行預測，并且數據具有季節性和趨勢性，以下哪種方法可能更有效？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Prophet模型D.以上都是14、在進行大數據分析時，常常需要對數據進行特征工程。假設一個圖像識別的大數據項目，需要從大量的圖像數據中提取有意義的特征。以下哪種特征提取方法最適合圖像數據？（）A.基于顏色和形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.使用深度學習自動提取特征D.基于人工標注的特征提取15、在大數據環境下，數據的實時處理需求日益增加。假設一個金融交易系統需要實時監控交易數據，及時發現異常交易行為。以下哪種技術或框架最適合實現這種實時數據處理？（）A.StormB.HBaseC.HiveD.MapReduce二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）什么是數據虛擬化，其優勢是什么？2、（本題5分）簡述大數據在音樂產業的影響。3、（本題5分）解釋大數據在旅游目的地營銷中的應用。4、（本題5分）解釋大數據如何影響電商行業的發展。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python語言和Neo4j圖數據庫，構建一個社交關系預測程序。根據用戶現有的社交關系，預測其可能建立新關系的對象。2、（本題5分）使用Python語言和Storm實時處理框架，處理實時的交通流量數據，計算每個路口的車輛通行速度和擁堵情況，并將結果實時展示在電子地圖上。3、（本題5分）利用Python語言和Spark框架，編寫一個程序對一個包含大量用戶電商購物車數據的數據集進行分析。找出用戶的購物車遺棄原因和潛在購買需求。4、（本題5分）用Java實現一個程序，處理一個包含醫院門診掛號數據的大型數據集。找出掛號人數最多的5個科室，并計算這些科室的總掛號人數。5、（本題5分）利用Hadoop的YARN資源管理框架，模擬一個資源分配場景。假設有多個作業同時提交，根據作業的優先級、資源需求和運行時間等因素，合理分配計算資源。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究某電商平臺的用戶優惠券使用數據，制定促銷活動。2、（本題1