2025年高职（大数据技术）大数据平台运维综合测试题及答案

2025年高职（大数据技术）大数据平台运维综合测试题及答案

（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，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种技术常用于大数据平台的数据存储？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.缓存技术D.消息队列2.大数据平台中，数据清洗的主要目的是（）A.增加数据量B.提高数据质量C.改变数据格式D.加密数据3.下列关于Hadoop的说法，错误的是（）A.是一个开源的分布式计算平台B.核心组件包括HDFS和MapReduceC.不适合处理大规模数据D.可用于构建大数据应用4.大数据平台运维中，监控系统资源使用情况的关键指标不包括（）A.CPU使用率B.内存使用率C.网络带宽D.软件版本号5.在大数据平台上，数据挖掘算法主要用于（）A.数据存储B.数据传输C.数据分析D.数据加密6.以下哪个是常见的数据可视化工具？（）A.PythonB.R语言C.TableauD.MySQL7.大数据平台的安全防护措施不包括（）A.用户认证B.数据加密C.定期备份D.软件更新8.对于大数据平台中的日志文件，通常采用的处理方式是（）A.直接删除B.压缩存储C.实时分析D.忽略不计9.以下哪种数据库适合大数据实时处理？（）A.OracleB.MongoDBC.CassandraD.SQLServer10.在大数据平台运维中，处理数据倾斜问题的方法不包括（）A.数据采样B.增加节点C.调整算法D.数据合并11.大数据平台中，数据集成的主要任务是（）A.增加数据量B.统一数据格式C.提高数据安全性D.备份数据12.以下哪个不是大数据平台的特点？（）A.数据量大B.类型多样C.处理速度慢D.价值密度低13.大数据平台运维中，性能调优的目标是（）A.降低系统资源消耗B.增加数据量C.改变数据格式D.提高软件版本14.对于大数据平台中的结构化数据，通常采用的存储方式是（）A.文本文件B.数据库表C.图片文件D.音频文件15.以下哪种技术可用于大数据平台的流处理？（）A.SparkStreamingB.HadoopC.MySQLD.Excel16.大数据平台的高可用性保障措施不包括（）A.冗余设计B.负载均衡C.定期清理数据D.故障自动切换17.在大数据平台上，机器学习模型的训练数据通常来自（）A.随机生成B.历史数据C.网络下载D.手工输入18.以下哪个是大数据平台的分布式计算框架？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.FlinkD.Excel19.大数据平台运维中，数据备份策略不包括（）A.全量备份B.增量备份C.差异备份D.实时备份至云端20.对于大数据平台中的非结构化数据，如文档和图像，通常采用的处理方式是（）A.直接存储B.转换为结构化数据C.忽略不计D.加密存储第II卷（非选择题，共60分）一、填空题（共10分）答题要求：请在横线上填写正确答案。1.大数据平台的三大核心技术是______、______和______。2.HDFS的默认副本数是______。3.数据仓库的主要特点包括面向主题、集成性、______和______。4.大数据平台运维中，常用的监控工具包括______和______。5.机器学习中的监督学习算法主要包括______和______。二、简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰。1.简述大数据平台中数据预处理的主要步骤。2.说明分布式文件系统在大数据平台中的作用。3.大数据平台运维中，如何保障数据的安全性？4.阐述数据挖掘算法在大数据分析中的应用场景。三、论述题（共15分）答题要求：结合相关知识，详细论述问题。请论述在大数据平台中，如何进行性能优化以提高系统的处理能力。四、案例分析题（共10分）材料：某大数据平台在运行过程中出现了数据处理延迟的问题，经过分析发现是部分节点的负载过高导致。答题要求：根据上述材料，分析可能导致节点负载过高的原因，并提出相应的解决措施。五、操作题（共5分）材料：给定一个简单的数据集，包含学生的成绩信息（姓名、数学成绩、语文成绩）。答题要求：请描述如何使用Python语言对该数据集进行简单的数据分析，如计算平均分等。答案：1.B2.B3.C4.D5.C6.C7.D8.C9.C10.D11.B12.C13.A14.B15.A16.C17.B18.C19.D20.B填空题答案：1.数据存储、数据处理、数据分析2.33.相对稳定性、反映历史变化4.Nagios、Prometheus5.分类算法、回归算法简答题答案：1.数据预处理主要步骤包括数据清洗，去除噪声、重复数据等；数据集成，将多个数据源的数据整合；数据转换，进行格式转换等；数据归约，减少数据量。2.分布式文件系统用于在大数据平台中高效存储大量数据，具有高可靠性、可扩展性，能实现数据的分布式存储和并行访问。3.保障数据安全性可通过设置用户认证机制，对数据进行加密存储和传输，定期进行安全审计，制定安全策略等。4.数据挖掘算法在大数据分析中可用于客户细分、预测分析、异常检测、关联规则挖掘等场景。论述题答案：可从硬件升级、优化算法、合理分配资源、采用分布式计算框架、进行性能监控