2025年高职网络技术（大数据工具框架）试题及答案

2025年高职网络技术（大数据工具框架）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2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，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种大数据工具框架主要用于数据采集？（）A.HadoopB.SparkC.FlumeD.Kafka2.下列关于Hadoop的描述，错误的是（）A.是一个分布式计算框架B.核心组件包括HDFS和MapReduceC.不适合处理实时数据D.只能运行在Linux系统上3.Spark的核心组件不包括（）A.SparkCoreB.SparkSQLC.HiveD.SparkStreaming4.以下哪种数据格式不是Hadoop支持的常见格式？（）A.CSVB.JSONC.XMLD.BMP5.Flume的数据源不包括（）A.AvroB.ThriftC.KafkaD.File6.Kafka的消息存储在（）A.内存B.文件系统C.数据库D.分布式文件系统7.以下哪个不是Hive的特点？（）A.基于SQL的大数据仓库工具B.支持实时数据处理C.可以与Hadoop集成D.数据存储在HDFS上8.PigLatin语言主要用于（）A.数据清洗B.数据挖掘C.数据转换D.数据存储9.Mahout主要用于（）A.机器学习B.数据可视化C.数据采集D.数据传输10.以下哪种算法不属于SparkMLlib中的机器学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.K近邻11.Storm主要用于（）A.批处理B.流处理C.数据挖掘D.机器学习12.以下哪个不是数据仓库的特点？（）A.面向主题B.集成性C.实时性D.稳定性13.数据挖掘的主要任务不包括（）A.分类B.聚类C.数据加密D.关联规则挖掘14.以下哪种可视化工具常用于展示时间序列数据？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图15.大数据安全面临的挑战不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据加密D.数据丢失16.以下哪种技术用于数据脱敏？（）A.加密算法B.哈希函数C.替换算法D.以上都是17.数据质量管理的主要环节不包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据存储D.数据监控18.以下哪种分布式文件系统常用于Hadoop？（）A.NTFSB.FAT32C.ext4D.HDFS19.以下哪个不是NoSQL数据库的特点？（）A.高可扩展性B.支持事务C.灵活的数据模型D.高性能20.大数据技术的发展趋势不包括（）A.云化B.边缘化C.集中化D.智能化第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述Hadoop的体系结构及其各部分的功能。22.（10分）说明Spark的优势以及它在哪些场景下更适用。23.（10分）阐述数据挖掘的主要算法及其应用场景，并各举一个例子。24.（15分）阅读以下材料：随着互联网的快速发展，电商行业产生了海量的数据。某电商企业希望通过大数据工具框架来分析用户购买行为，以提高销售额和用户满意度。问题：请你设计一个基于大数据工具框架的方案，说明如何采集、存储和分析这些用户购买行为数据。25.（15分）阅读以下材料：某社交平台拥有庞大的用户群体，每天产生大量的社交数据。平台方想要利用大数据技术挖掘用户之间的潜在关系，发现有影响力的用户群体。问题：请你描述如何运用大数据工具框架实现这一目标，包括涉及的主要技术和步骤。答案：1.C2.D3.C4.D5.C6.B7.B8.C9.A10.D11.B12.C13.C14.B15.C16.D17.C18.D19.B20.C21.Hadoop体系结构主要包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理系统）。HDFS用于存储大规模数据，具有高容错性、可扩展性等特点。MapReduce负责处理大规模数据集的计算任务，将计算逻辑分为Map和Reduce阶段。YARN负责资源的统一管理和调度，为不同的计算框架提供资源支持。22.Spark优势：速度快、支持多种编程语言、能与多种数据源集成等。适用场景：实时数据处理、迭代计算、交互式查询等。如在电商实时推荐系统中，可利用SparkStreaming实时处理用户行为数据，快速给出推荐结果；在机器学习模型训练中，SparkMLlib可高效处理大规模数据进行模型训练。23.分类算法如决策树，用于将数据分为不同类别，如在客户信用评估中，根据客户各种特征判断其信用等级。聚类算法如K-Means，将数据分成不同簇，如在电商商品分类中，可将相似商品聚为一类。关联规则挖掘算法如Apriori，发现数据中项集之间的关联关系，如超市中发现顾客购买啤酒和尿布的关联。24.采集：可使用Flume从电商平台服务器采集用户购买行为日志数据。存储：将采集到的数据存储在HDFS上，并通过Hive进行数据仓库的构建，方便后续分析。分析：利用SparkSQL对存储在Hive中的数据进行查询和分析，挖掘用户购买规律、热门商品等信息，为营销策略制定提供依据。25.运用SparkMLlib中的社交网络分析算法，如PageRank算法来发现有