山东工业职业学院《大数据存储与分析》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《大数据存储与分析》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、大数据在医疗健康领域的应用面临一些挑战，以下哪一项不是其面临的挑战？（）A.数据隐私保护B.数据质量问题C.技术人才短缺D.医疗数据量不足2、当处理大规模的图数据，例如社交网络关系图，以下哪种技术或框架通常被用于图的存储和分析？（）A.Neo4j图数据库B.HBase列式数据库C.MySQL关系数据库D.MongoDB文档数据库3、在大数据环境下，数据迁移是常见的操作。如果要将大量数据从一个存储系统迁移到另一个存储系统，以下哪个因素对迁移效率影响最大？（）A.网络带宽B.数据压缩比C.存储系统的类型D.数据的格式4、在大数据处理中，数据存储的选择非常重要，以下关于数据存储选择的描述中，错误的是（）。A.数据存储的选择需要根据数据的特点和应用场景进行B.不同的数据存储方式适用于不同类型的数据和问题C.数据存储的选择只需要考虑存储容量，不需要考虑存储性能和成本D.数据存储的选择需要结合实际情况进行评估和验证5、在大数据处理中，数据分析的结果需要进行解释和应用，以下关于数据分析结果解释和应用的描述中，错误的是（）。A.数据分析结果的解释需要结合具体的业务背景和数据特点进行B.数据分析结果的应用需要根据实际情况进行决策和行动C.数据分析结果的解释和应用只需要数据分析师进行，不需要其他人员参与D.数据分析结果的解释和应用需要不断地进行评估和调整6、在大数据的流处理中，窗口操作是常见的处理方式。假设我们需要对数据流进行按时间窗口的统计分析，以下哪种窗口类型不适合用于实时性要求较高的场景？（）A.滚动窗口B.滑动窗口C.会话窗口D.固定窗口7、在大数据处理中，数据压缩可以节省存储空间和提高传输效率。假设一个数据集包含大量重复的数据。以下哪种数据压缩算法可能效果最好？（）A.哈夫曼编码，根据字符出现频率进行编码B.LZ77算法，利用数据的重复模式进行压缩C.行程编码，对连续重复的数据进行压缩D.以上算法效果相同，取决于具体数据特征8、在大数据处理框架中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架。以下关于Hadoop的描述，不正确的是（）A.Hadoop由HDFS和MapReduce两个核心组件构成B.MapReduce编程模型适合处理大规模的离线数据C.Hadoop集群中的节点分为主节点和从节点，主节点负责数据存储，从节点负责计算任务D.Hadoop具有良好的扩展性，可以轻松应对数据量的增长9、在大数据分析中，数据清洗是一个关键步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在缺失值、错误数据和重复记录。以下哪种方法在处理缺失值时最为常用且有效？（）A.直接删除包含缺失值的记录B.用平均值或中位数填充缺失值C.根据其他相关字段的值来推测缺失值D.对缺失值不做任何处理，直接进行分析10、在大数据环境下，数据质量问题可能导致错误的分析结果。假设一个数据集存在大量噪声数据。以下哪种方法可以减少噪声的影响？（）A.直接删除含有噪声的数据点B.采用平滑技术对噪声数据进行处理C.忽略噪声数据，只关注主要的数据趋势D.增加更多的数据来稀释噪声的影响11、大数据在工业制造领域有广泛的应用，以下关于大数据在工业制造中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实现生产过程的智能化监控和优化B.有助于提高产品质量和生产效率C.大数据在工业制造中的应用只适用于大型企业，对中小企业帮助不大D.能够预测设备故障，降低维护成本12、在处理大规模数据时，分布式计算框架发挥着重要作用。以下关于Hadoop生态系统中的MapReduce框架和Spark框架的比较，哪一项是错误的？（）A.MapReduce处理数据的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更适合进行迭代计算C.MapReduce的容错性比Spark更强D.Spark能够在内存中缓存数据，而MapReduce通常需要频繁读写磁盘13、当对大数据进行数据预处理时，为了处理重复数据，以下哪种方法通常被使用？（）A.去重操作B.合并操作C.分组操作D.排序操作14、大数据分析平台有很多种，以下关于大数据分析平台的描述中，错误的是（）。A.大数据分析平台可以提供数据存储、处理、分析等功能B.大数据分析平台可以支持多种数据分析算法和工具C.大数据分析平台只适用于大规模企业，不适用于中小企业D.大数据分析平台需要具备高可用性和可扩展性15、在进行大数据可视化时，需要考虑多种因素。假设我们要展示一个城市在一年中每天的气温变化情况，以下哪种可视化方式不太合适？（）A.折线图B.饼图C.柱状图D.箱线图二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释大数据如何优化娱乐产业。2、（本题5分）简述常见的大数据可视化工具。3、（本题5分）解释大数据中的数据分区技术。4、（本题5分）说明大数据在智能电网中的负荷预测方法。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用Java语言和Solr搜索服务器，开发一个系统来搜索和索引大量的图书评论。要求能够根据读者评价和关键词准确返回相关评论。2、（本题5分）利用Python的数据分析库，读取一个包含农产品价格数据的文件，分析价格波动与季节、市场供需等因素的关系。3、（本题5分）利用MapReduce编程模型，对一个包含大量文本文件的数据集进行处理，统计每个单词出现的频率，并按照频率降序排列输出前50个高频单词。4、（本题5分）运用Spark的GraphX图计算库，对一个社交网络关系数据集进行分析，找出社交影响力最大的用户节点。5、（本题5分）使用Python的PyTorch库，对一个大规模的语音情感识别数据集进行模型训练，实现语音情感的准确判断。四、综合分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析一家航空公司的乘客订票数据，优化航班安排和座位分配