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《大數據存儲與管理實踐》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、在進行大數據分析時，需要對數據進行預處理以提高分析的準確性。如果數據存在偏差，以下哪種方法可以用于糾正偏差？（）A.數據標準化B.數據歸一化C.重采樣D.以上都是2、在大數據處理中，為了處理大規(guī)模的圖像數據，以下哪種技術或框架經常被使用？（）A.OpenCVB.TensorFlowC.PyTorchD.以上都是3、在大數據的分布式計算中，數據傾斜可能會導致性能問題。假設一個任務中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠遠高于其他鍵，以下哪種方法可以緩解數據傾斜？（）A.增加計算節(jié)點的數量B.對數據進行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數據傾斜，繼續(xù)計算4、當處理大數據中的實時流數據時，需要選擇合適的技術來確保數據的及時處理和分析。假設有一個金融交易系統(tǒng)，需要實時監(jiān)控和分析每一筆交易數據，以檢測異常交易行為。以下哪種技術最適合處理這種實時流數據的分析任務？（）A.KafkaB.HBaseC.TensorFlowD.Sqoop5、在大數據的分類算法中，隨機森林是一種集成學習方法。假設我們有一個不平衡的數據集，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下關于隨機森林處理不平衡數據的說法，哪一項是不正確的？（）A.隨機森林對不平衡數據具有較好的魯棒性B.可以通過過采樣或欠采樣來平衡數據后再使用隨機森林C.隨機森林在處理不平衡數據時不需要進行特殊處理D.調整隨機森林的參數可以提高對少數類別的分類性能6、假設要對一個大型社交網絡中的用戶關系進行分析，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結構，以下哪種算法或技術最為適用？（）A.社交網絡分析算法B.分類算法C.聚類算法D.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法7、對于一個大型電商平臺，要根據用戶的瀏覽和購買歷史進行個性化推薦，以下哪種技術是關鍵？（）A.數據可視化B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數據清洗8、對于一個需要處理大規(guī)模圖數據的社交網絡分析系統(tǒng)，以下哪種算法能夠發(fā)現(xiàn)關鍵節(jié)點和影響力傳播路徑？（）A.PageRank算法B.最短路徑算法C.最小生成樹算法D.以上都是9、在大數據可視化中，為了展示數據的分布和概率密度，以下哪種圖表類型通常被使用？（）A.概率密度圖B.核密度估計圖C.累積分布函數圖D.以上都是10、在大數據的應用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。假設一個在線購物平臺要為用戶提供個性化的商品推薦。以下哪種推薦算法最能準確地捕捉用戶的興趣和偏好？（）A.基于內容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于規(guī)則的推薦D.混合推薦11、對于大規(guī)模的圖像數據，在進行大數據處理時，以下哪種技術可以用于提取圖像的特征？（）A.卷積神經網絡B.決策樹C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.聚類分析12、Spark是一種快速、通用的大數據處理框架，與Hadoop相比，具有一些優(yōu)勢。以下關于Spark的描述，不準確的是（）A.Spark的內存計算能力使得數據處理速度比Hadoop更快B.Spark支持多種編程語言，包括Java、Python和ScalaC.Spark只能處理離線數據，不支持實時數據處理D.Spark提供了豐富的API，便于進行數據處理和分析13、在大數據處理中，數據并行和任務并行是兩種常見的并行方式。如果一個計算任務可以分解為多個相互獨立的子任務，更適合采用哪種并行方式？（）A.數據并行B.任務并行C.兩者均可D.兩者均不可14、在大數據處理中，數據存儲的選擇非常重要，以下關于數據存儲選擇的描述中，錯誤的是（）。A.數據存儲的選擇需要根據數據的特點和應用場景進行B.不同的數據存儲方式適用于不同類型的數據和問題C.數據存儲的選擇只需要考慮存儲容量，不需要考慮存儲性能和成本D.數據存儲的選擇需要結合實際情況進行評估和驗證15、在大數據存儲中，為了支持海量小文件的存儲和訪問，以下哪種文件系統(tǒng)通常被使用？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.以上都不是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述大數據在保險客戶細分中的方法。2、（本題5分）什么是數據發(fā)現(xiàn)，其在大數據中的流程是怎樣的？3、（本題5分）說明HDFS的工作原理和特點。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Hadoop框架，編寫MapReduce程序對一個包含用戶音樂播放偏好數據的大規(guī)模數據集進行分析，找出最受歡迎的音樂類型和歌手。2、（本題5分）使用Python的Spark框架，對一個包含電商商品銷售數據的大型數據集進行分析。找出銷售額增長最快的5種商品，并計算它們的增長率。3、（本題5分）利用Flink的廣播狀態(tài)，在實時數據處理中實現(xiàn)全局配置信息的動態(tài)更新和應用。4、（本題5分）基于Hive，對一個包含電商用戶行為數據（如瀏覽、加購、購買）的表進行分析，找出用戶的購買決策路徑和影響因素。5、（本題5分）使用SparkStreaming，對一個實時的文本數據流進行分析，統(tǒng)計每個單詞在一段時間內的出現(xiàn)頻率，并實時更新結果。四、綜合分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分