站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁甘肅政法大學《大數據基礎實踐》

2023-2024學年第二學期期末試卷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、在大數據存儲中，列式存儲和行式存儲各有優缺點。以下關于列式存儲和行式存儲的比較，不準確的是（）A.列式存儲適合于批量數據讀取和分析，行式存儲適合于頻繁的單行數據更新B.列式存儲能夠提高數據壓縮比，節省存儲空間C.行式存儲在數據查詢時的性能優于列式存儲D.列式存儲對于只涉及少數列的查詢具有優勢2、在大數據應用中，推薦系統被廣泛使用。如果一個推薦系統主要基于用戶的歷史購買行為進行推薦，這屬于哪種推薦方法？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦3、大數據可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數據，以下關于大數據可視化工具的描述中，錯誤的是（）。A.大數據可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數據可視化工具可以支持實時數據可視化和動態數據可視化C.大數據可視化工具只適用于數據分析師和專業人員，不適用于普通用戶D.大數據可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性4、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.MapReduce5、在大數據存儲中，為了提高數據的讀取性能，常常采用緩存機制。假設一個數據存儲系統中有一個熱點數據區域，經常被訪問。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（隨機）6、在大數據處理中，常常需要對海量數據進行快速的排序和檢索。假設有一個包含數億條用戶交易記錄的數據集，每條記錄包含交易時間、交易金額、交易地點等信息。現在需要快速找出在特定時間段內交易金額最高的前100筆交易。以下哪種技術或算法最適合解決這個問題？（）A.冒泡排序算法B.快速排序算法C.基于Hadoop生態系統的MapReduce編程模型D.二叉搜索樹7、在大數據環境中，為了實現數據的備份和恢復，以下哪種策略通常被采用？（）A.全量備份B.增量備份C.差異備份D.以上都是8、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9、在處理大數據時，數據壓縮技術可以節省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數據壓縮算法常用于大數據處理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是10、在大數據存儲中，分布式文件系統具有重要地位。以下關于分布式文件系統的特點，哪一項描述不準確？（）A.支持大規模數據存儲B.具有高可靠性和容錯性C.數據訪問性能通常比傳統文件系統低D.能夠實現數據的自動負載均衡11、大數據中的數據預處理技術包括數據清洗、集成、轉換和規約等。對于數據規約的目的和方法，以下描述錯誤的是：（）A.數據規約的目的是減少數據量，提高數據處理效率，同時保持數據的完整性和準確性B.數據規約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現C.數據規約會導致數據信息的丟失，因此應盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數據規約方法，可以通過隨機抽樣或分層抽樣來減少數據量12、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13、在大數據分析中，為了發現數據中的頻繁項集，以下哪種算法經常被使用？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是14、大數據技術在市場營銷領域有廣泛的應用。假設一個公司想要通過大數據精準定位目標客戶。以下哪種數據來源對實現這一目標最為關鍵？（）A.客戶的購買歷史和消費金額B.客戶的社交媒體活動和興趣愛好C.客戶的人口統計信息，如年齡、性別、地域D.以上數據15、假設要對一個大型數據集進行分類，并且數據具有多個類別，以下哪種機器學習算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機D.支持向量機二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在大數據處理中，如何解決數據傾斜問題？2、（本題5分）簡述大數據在文物保護中的應用。3、（本題5分）大數據如何助力圖書館服務的優化？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python語言和Kafka消息隊列，構建一個實時數據處理系統，接收來自智能手表的健康監測數據，如心率、血壓、睡眠質量等，并進行實時數據分析和健康建議。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含在線視頻播放數據的文件，分析不同類型視頻的播放時長和用戶留存率。3、（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。4、（本題5分）給定一個包含電商用戶行為數據的數據集（如搜索記錄、收藏記錄等），使用推薦系統算法，為用戶生成個性化的商品推薦。5、（本題5分）基于HBase，設計并實現一個存儲和查詢海量物流跟蹤數據（如包裹ID、運輸路徑、當前位置）的系統，支持實時查詢