2025年大学软件工程（大数据技术）试题及答案

2025年大学软件工程（大数据技术）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：本卷共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。1.以下哪种数据结构最适合用于实现优先队列，以支持大数据量下高效的插入和删除操作？A.数组B.链表C.堆D.哈希表2.大数据处理中，MapReduce框架的主要作用是？A.数据挖掘B.数据存储C.分布式计算D.数据清洗3.对于一个大规模数据集进行排序，哪种排序算法在大数据场景下通常具有较好的性能？A.冒泡排序B.快速排序C.归并排序D.插入排序4.以下关于数据仓库的描述，错误的是？A.面向主题B.数据相对稳定C.主要用于事务处理D.集成多个数据源5.在大数据环境下，数据的特征不包括以下哪项？A.海量性B.多样性C.低价值密度D.确定性6.哪种数据库适合存储和管理大规模的结构化数据，以支持大数据分析？A.关系型数据库B.非关系型数据库C.内存数据库D.分布式文件系统7.大数据可视化的主要目的是？A.展示数据美观性B.发现数据中的模式和趋势C.提高数据存储效率D.减少数据量8.对于实时大数据处理，以下哪种技术框架较为常用？A.SparkStreamingB.HadoopC.MapReduceD.HBase9.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现？A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类模型10.以下哪种算法常用于大数据分类任务？A.K-MeansB.AprioriC.DecisionTreeD.PageRank11.在大数据安全中，防止数据泄露的关键技术不包括？A.加密B.访问控制C.数据脱敏D.数据备份12.大数据环境下，数据的采集方式不包括？A.网络爬虫B.传感器采集C.人工录入D.数据加密13.哪种编程语言在大数据开发中广泛应用于数据处理和分析？A.JavaB.PythonC.C++D.C14.对于大数据存储，分布式文件系统的优点不包括？A.高可靠性B.高性能C.易于管理D.数据集中存储15.数据预处理在大数据处理流程中的作用是？A.提高数据质量B.增加数据量C.降低数据安全性D.减少数据多样性16.大数据分析中，探索性数据分析的主要目的是？A.验证假设B.发现数据规律和特征C.建立预测模型D.进行数据可视化17.以下哪种技术用于大数据的分布式存储和管理，提供高可扩展性？A.CassandraB.MySQLC.OracleD.Redis18.在大数据应用中，推荐系统通常基于哪种算法实现？A.回归分析B.聚类算法C.协同过滤D.决策树19.大数据处理中，数据倾斜可能会导致？A.处理速度加快B.资源利用率降低C.数据准确性提高D.数据安全性增强20.以下关于大数据技术栈的描述，正确的是？A.只包含一种技术B.是多种技术的组合C.与传统技术栈完全相同D.不包含数据处理环节第II卷（非选择题共60分）21.（8分）简述大数据处理中的ETL过程及其重要性。22.（10分）请说明Hadoop生态系统中主要组件及其功能。23.（12分）在大数据分类中，决策树算法是如何工作的？请简要描述其原理。24.（15分）阅读以下材料：随着互联网的快速发展，电商平台积累了海量的用户购物数据。这些数据包含用户的基本信息、购买记录、浏览行为等。电商企业希望通过对这些大数据的分析，更好地了解用户需求，优化商品推荐，提高销售额。问题：请你设计一个基于大数据分析的电商商品推荐方案，说明需要用到的技术和方法，并阐述如何实现精准推荐。25.（15分）阅读以下材料：某医疗科研机构收集了大量患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等。研究人员希望通过对这些大数据的挖掘，发现疾病之间的潜在关联，以及不同治疗方案的效果差异，为医学研究和临床治疗提供参考。问题：请描述如何运用大数据技术进行医疗数据挖掘，包括数据预处理步骤、可能用到的数据挖掘算法，并说明挖掘结果对医疗领域的意义。答案：1.C2.C3.C4.C5.D6.B7.B8.A9.B10.C11.D12.D13.B14.D15.A16.B17.A18.C19.B20.B21.ETL过程包括抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。抽取是从各种数据源中采集数据；转换是对抽取的数据进行清洗、转换格式、统一编码等处理；加载是将处理后的数据加载到目标存储系统。重要性在于保证数据的准确性、一致性和可用性，为后续数据分析提供高质量的数据基础。22.Hadoop主要组件有HDFS（分布式文件系统），用于存储大规模数据；MapReduce，实现分布式计算；YARN，负责资源管理和调度。HDFS提供高可靠、高带宽的数据存储；MapReduce可并行处理大数据；YARN能高效分配资源给不同计算任务。23.决策树算法通过对数据集进行特征划分，构建树形结构。从根节点开始，根据不同特征的取值将数据集划分为不同的子节点，不断递归这个过程，直到子节点中的数据属于同一类别或满足停止条件。最终根据决策树对新数据进行分类，沿着树的分支根据特征取值确定类别。24.技术和方法：可利用数据挖掘算法如关联规则挖掘了解用户购买商品的关联关系，协同过滤算法根据用户行为和偏好进行推荐。实现精准推荐：首先对用户的购买记录、浏览行为等数据进行清洗和预处理。然后基于关联规则挖掘出频繁一起购买的商品组合，用于推荐相关商品。通过协同过滤算法，找到与目标用户行为相似的其他用户，推荐他们购买过的商品。还可结合用户基本信息如年龄、性别等进行个性化推荐。25.数据预处理步骤：清理缺失值、处理异常值、