2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据处理技术）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据处理技术）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于大数据处理中的分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K-MeansD.朴素贝叶斯2.在Hadoop中，用于管理集群中各个节点的组件是（）。A.NameNodeB.DataNodeC.SecondaryNameNodeD.ResourceManager3.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.数据之间的分类关系C.数据之间的关联关系D.数据之间的聚类关系4.以下哪种数据格式不适用于大数据存储？（）A.JSONB.XMLC.CSVD.关系型数据库5.大数据处理中，数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据6.对于大规模数据集的排序，哪种算法效率较高？（）A.冒泡排序B.快速排序C.归并排序D.插入排序7.在Spark中，用于分布式计算的核心组件是（）。A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib8.数据可视化的主要目的是（）。A.使数据更美观B.方便数据存储C.更好地理解数据D.提高数据准确性9.以下哪种技术不属于大数据处理中的分布式计算框架？（）A.MapReduceB.HadoopC.SparkD.MySQL10.大数据安全面临的主要挑战不包括（）。A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.数据访问控制二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内）1.大数据处理中的数据集成包括哪些方面？（）A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据清洗2.以下哪些是常见的大数据存储系统？（）A.HBaseB.CassandraC.MongoDBD.Redis3.数据挖掘中的聚类算法有哪些？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.决策树4.在大数据处理中，数据预处理包括哪些步骤？（）A.数据采集B.数据集成C.数据变换D.数据归约5.以下哪些技术可以用于大数据分析？（）A.机器学习B.深度学习C.数据挖掘D.统计学三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，并在括号内填“√”或“×”）1.大数据就是数据量非常大的数据。（）2.Hadoop只能处理结构化数据。（）3.数据挖掘的目的是从数据中发现有价值的信息和知识。（）4.分布式计算框架可以提高大数据处理的效率。（）5.数据可视化可以帮助用户更好地理解数据。（）6.大数据安全只需要关注数据的加密。（）7.分类算法可以预测数据的类别。（）8.聚类算法可以将数据分成不同的组。（）9.数据集成就是将不同来源的数据合并在一起。（）10.大数据处理技术只适用于互联网企业。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述大数据处理的基本流程。2.请说明Hadoop中NameNode和DataNode的作用。3.数据挖掘中的关联规则挖掘的步骤有哪些？五、论述题（总共2题，每题15分，请详细论述问题）1.论述大数据处理技术在电商领域的应用及优势。2.请阐述如何保障大数据安全，并结合实际案例进行说明。答案：一、单项选择题1.C2.D3.C4.D5.C6.C7.A8.C9.D10.C二、多项选择题1.ABC2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABCD三、判断题1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.√8.√9.√10.×四、简答题1.大数据处理基本流程：首先是数据采集，收集各种来源的数据；接着进行数据集成，整合不同数据；然后数据清洗，处理脏数据；再进行数据变换，转换数据格式等；之后是数据分析挖掘，提取有价值信息；最后是数据可视化，展示分析结果。2.NameNode是Hadoop集群的主节点，负责管理文件系统的命名空间，存储元数据等信息。DataNode是从节点，负责存储实际的数据块，响应NameNode的读写请求。3.关联规则挖掘步骤：首先是数据准备，包括数据清理、集成等；然后是计算频繁项集，找出经常一起出现的项集；接着生成关联规则，根据频繁项集生成规则；最后进行规则评估，筛选出有价值的规则。五、论述题1.在电商领域，大数据处理技术可用于精准营销，通过分析用户购买行为等数据，推送个性化商品推荐。能进行库存管理优化，预测销量从而合理安排库存。优势在于提高客户满意度，增加销售额，提升运营效率，增强企业竞争力等。例如，电商平台根据用户浏览历史精准推荐商品，提高了用户购买转化率。2.保障大数据安全可从多方面入手。技术层