2025年高职（大数据技术）大数据存储技术试题及答案

2025年高职（大数据技术）大数据存储技术试题及答案

（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.以下哪种存储架构不属于大数据存储常用的架构？A.分布式文件系统架构B.云存储架构C.关系型数据库架构D.分布式数据库架构2.在大数据存储中，用于存储大量非结构化数据的是？A.分布式文件系统B.键值存储C.文档数据库D.以上都是3.下列关于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的说法，错误的是？A.具有高容错性B.适合存储大文件C.数据存储在多个节点上D.读写性能极高4.哪种数据库适合存储具有高度结构化数据且事务处理要求高的场景？A.分布式数据库B.关系型数据库C.非关系型数据库D.图数据库5.大数据存储中，数据冗余的主要作用是？A.提高数据安全性B.增加存储成本C.降低读写性能D.减少数据容量6.以下哪项不是分布式文件系统的优点？A.可扩展性强B.数据可靠性高C.管理复杂D.适合大规模数据存储7.用于存储时间序列数据的数据库是？A.时序数据库B.空间数据库C.全文搜索引擎D.多媒体数据库8.哪种存储技术常用于实时数据处理和流数据存储？A.内存数据库B.磁带存储C.光盘存储D.固态硬盘存储9.在大数据存储中，数据的一致性模型不包括？A.强一致性B.弱一致性C.最终一致性D.中间一致性10.以下哪种不是NoSQL数据库的类型？A.键值存储B.文档数据库C.关系型数据库D.图数据库11.分布式数据库中，数据分片的目的是？A.提高数据存储效率B.降低数据安全性C.减少数据备份D.增加数据冗余12.适合存储半结构化数据的数据库是？A.文档数据库B.关系型数据库C.分布式文件系统D.键值存储13.大数据存储中，数据压缩的主要目的是？A.减少存储空间B.提高数据安全性C.加快数据传输速度D.以上都是14.以下哪种存储设备具有最高的读写速度？A.磁带B.硬盘C.固态硬盘D.光盘15.用于存储地理空间数据的数据库是？A.空间数据库B.时序数据库C.全文搜索引擎D.多媒体数据库16.在大数据存储中，数据副本的放置策略不考虑？A.节点负载B.网络带宽C.数据类型D.数据访问频率17.哪种数据库适合存储社交网络数据等具有复杂关系的数据？A.图数据库B.文档数据库C.关系型数据库D.分布式数据库18.大数据存储中，数据的持久化方式不包括？A.写入磁盘B.写入内存C.写入磁带D.写入云存储19.以下哪种不是分布式存储系统的特点？A.高并发访问B.数据分散存储C.易于管理D.可扩展性强20.用于存储大量日志数据的数据库是？A.日志数据库B.全文搜索引擎C.多媒体数据库D.空间数据库第II卷（非选择题，共60分）答题要求：本卷共5小题，请根据题目要求作答，要求思路清晰，语言准确。21.（10分）简述分布式文件系统的工作原理及优点。22.（12分）对比关系型数据库和非关系型数据库在大数据存储场景下的优缺点。23.（12分）说明大数据存储中数据冗余、数据压缩和数据分片的作用及相互关系。材料题材料：随着大数据技术的发展，某电商企业每天产生海量的交易数据，包括用户信息、商品信息、订单信息等。为了有效存储和管理这些数据，企业采用了分布式数据库技术。24.（13分）请分析该电商企业选择分布式数据库的原因，并说明分布式数据库如何满足其数据存储需求。材料题材料：某科研机构在进行气象数据研究时，积累了多年的气象观测数据，包括温度、湿度、风速等各种指标。这些数据需要长期保存并能够快速查询和分析。25.（13分）针对该科研机构的需求，你认为哪种大数据存储技术比较合适？请阐述理由，并说明如何利用该技术实现数据的有效存储和管理。答案：1.C2.D3.D4.B5.A6.C7.A8.A9.D10.C11.A12.A13.D14.C15.A16.C17.A18.B19.C20.A21.分布式文件系统将文件分散存储在多个节点上。工作原理是客户端向元数据节点请求文件的元数据信息，元数据节点返回文件存储位置等信息，客户端再向数据节点读取或写入数据。优点有可扩展性强，能轻松添加节点；数据可靠性高，多节点存储避免单点故障；适合大规模数据存储，能高效处理海量数据。22.关系型数据库优点：高度结构化，适合处理复杂事务；数据一致性强。缺点：扩展性差，应对大数据存储性能低；存储非结构化数据困难。非关系型数据库优点：扩展性好，能适应大数据量增长；可灵活存储半结构化和非结构化数据。缺点：数据一致性弱；事务处理能力相对较弱。23.数据冗余提高数据安全性，但增加存储成本。数据压缩减少存储空间，加快传输速度。数据分片提高存储效率和并行处理能力。它们相互配合，数据冗余保障数据安全，数据压缩节省空间，数据分片便于管理和提高性能，共同服务于大数据存储的高效和可靠需求。24.原因：电商数据量大，分布式数据库可扩展性强能应对数据增长；高并发访问需求，分布式数据库可支持多用户同时读写。满足需求方式：通过数据分片将数据分散存储在多个节点，提高存储和查询效率；利用分布式架构实现并行处理，快速处理海量交易数据。25.合适的技术是分布式文