大数据考试题及答案

大数据考试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种存储适合大数据？（）A.磁带B.内存C.硬盘D.光盘2.大数据4V特征不包括（）A.大量B.多样C.实时D.价值3.Hadoop核心组件不包括（）A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.YARN4.以下属于NoSQL数据库的是（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer5.数据清洗主要处理（）A.数据加密B.数据缺失值C.数据传输D.数据存储6.机器学习中常用的监督学习算法是（）A.K-MeansB.决策树C.PCAD.Apriori7.流计算框架有（）A.HiveB.FlinkC.PigD.HBase8.数据挖掘任务不包括（）A.分类B.聚类C.压缩D.关联规则挖掘9.大数据分析的第一步是（）A.数据收集B.数据处理C.数据分析D.数据可视化10.以下哪个工具用于数据可视化（）A.HadoopB.PythonC.TableauD.Kafka多项选择题（每题2分，共10题）1.大数据的来源有（）A.传感器B.社交媒体C.交易系统D.日志文件2.常用的大数据处理框架有（）A.HadoopB.SparkC.StormD.Flink3.以下属于数据预处理的操作有（）A.数据归一化B.特征选择C.数据采样D.数据编码4.关系型数据库与NoSQL数据库的区别在于（）A.数据结构B.数据存储方式C.数据查询语言D.数据一致性5.机器学习算法类型包括（）A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习6.数据仓库的特点有（）A.面向主题B.集成性C.稳定性D.时变性7.数据安全涉及方面有（）A.数据加密B.访问控制C.数据备份D.数据恢复8.以下哪些是分布式文件系统（）A.HDFSB.CephC.GlusterFSD.NTFS9.数据挖掘的应用领域有（）A.医疗B.金融C.电商D.教育10.大数据分析流程包含（）A.需求分析B.数据处理C.模型构建D.结果评估判断题（每题2分，共10题）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.Hadoop可以运行在单台机器上。（）3.所有数据挖掘算法都需要大量的标注数据。（）4.NoSQL数据库不支持数据持久化。（）5.数据可视化只能展示数值型数据。（）6.流计算适合处理实时性要求高的数据。（）7.机器学习模型训练好后不需要再优化。（）8.数据清洗对数据分析结果影响不大。（）9.分布式计算一定比单机计算快。（）10.数据仓库和数据库概念相同。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大数据4V特征。答：4V特征指大量（Volume），数据量巨大；多样（Variety），数据类型繁多；高速（Velocity），数据产生和处理速度快；价值（Value），数据蕴含高价值但密度低。2.简述Hadoop三大核心组件的功能。答：HDFS负责分布式存储；MapReduce实现分布式计算；YARN进行资源管理与调度，为HDFS和MapReduce提供资源支持。3.简述数据挖掘的主要任务。答：主要任务有分类，预测数据所属类别；聚类，将数据分组；关联规则挖掘，发现数据间关联关系；以及异常检测等。4.简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。答：监督学习有标注的训练数据，通过学习输入输出关系进行预测；无监督学习没有标注数据，旨在发现数据内在结构和规律。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大数据在医疗行业的应用及挑战。答：应用有疾病预测、辅助诊断、药物研发等。挑战在于数据隐私保护难，医疗数据格式多样难整合，数据质量参差不齐，处理分析技术要求高。2.分析分布式计算框架Spark相比HadoopMapReduce的优势。答：Spark基于内存计算，速度快；采用DAG执行引擎，可优化执行流程；有丰富的API支持多种编程语言，编程更灵活，能处理复杂计算。3.探讨数据安全对大数据应用的重要性。答：数据包含敏感信息，不安全会致隐私泄露、商业机密被盗。影响用户信任，引发法律问题。安全保障是大数据应用在各领域稳健发展的基础，关乎企业和社会稳定。4.论述大数据时代数据质量管理的重要性及方法。答：重要性在于保证数据准确性、完整性，提升分析结果可靠性。方法有建立质量标准，数据采集时严格校验，定期清洗、审核数据，利用工具监控数据质量。答案单项选择题1.B2.C3.C4.C5.B6.B7.B8.C9.A10.C多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC