2025年大学（计算机科学与技术）大数据技术导论基础综合测试卷及答案

2025年大学（计算机科学与技术）大数据技术导论基础综合测试卷及答案

（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.大数据的特点不包括以下哪一项？A.大量化B.多样化C.低价值密度D.高时效性2.以下哪种数据处理技术常用于大数据的批量处理？A.MapReduceB.SparkC.HBaseD.Cassandra3.数据挖掘中的聚类算法主要用于什么？A.数据分类B.数据关联分析C.数据分组D.数据预测4.大数据存储中，分布式文件系统的典型代表是？A.FAT32B.NTFSC.HDFSD.EXT45.以下哪个不是大数据分析的常用工具？A.PythonB.RC.SQLServerD.Matlab6.关于Hadoop生态系统，以下说法错误的是？A.Hadoop包含HDFS和MapReduceB.Pig是一种高级脚本语言C.Hive是基于Hadoop的数据仓库工具D.ZooKeeper用于协调集群中各个节点的状态7.大数据安全面临的主要威胁不包括？A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.拒绝服务攻击8.数据可视化的主要目的是？A.让数据更美观B.发现数据中的规律和趋势C.节省数据存储空间D.提高数据处理速度9.以下哪种算法是监督学习算法？A.K-MeansB.决策树C.主成分分析D.奇异值分解10.实时数据处理框架中，具有低延迟、高吞吐量特点的是？A.StormB.FlinkC.KafkaD.RabbitMQ11.大数据应用场景不包括以下哪类？A.金融风控B.医疗影像诊断C.个人文档编辑D.交通流量预测12.数据清洗主要解决数据中的什么问题？A.数据缺失B.数据冗余C.数据错误D.以上都是13.以下哪种数据库适合存储结构化大数据？A.MongoDBB.Neo4jC.RedisD.Oracle14.机器学习中的模型评估指标，用于衡量分类模型准确性的是？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差15.大数据技术中，用于数据采集工具的是？A.FlumeB.SqoopC.ChukwaD.以上都是16.关于NoSQL数据库，以下说法正确的是？A.不支持SQL查询B.不适合存储结构化数据C.具有高可扩展性D.数据一致性强17.在大数据分析中，数据预处理的第一步通常是？A.数据集成B.数据抽取C.数据清理D.数据转换18.以下哪种技术用于大数据的实时流计算？A.StormB.HadoopC.HiveD.SparkStreaming19.数据挖掘中的关联规则挖掘主要发现什么？A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的分类关系D.数据的聚类关系20.大数据技术的发展趋势不包括？A.更加注重隐私保护B.与人工智能深度融合C.逐渐被传统数据库取代D.支持更多类型的数据处理第II卷（非选择题共60分）（一）填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.大数据的三个V特点是指______、______、______。2.数据挖掘中的关联规则形如______。3.分布式计算框架Spark的核心组件包括______、______、______、______。4.大数据安全防护的主要手段有______、______、______等。5.数据可视化的常见图表类型有______、______、______等。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述MapReduce的工作原理。2.什么是数据挖掘？数据挖掘的主要任务有哪些？3.说明分布式文件系统HDFS的优点。4.大数据分析中，数据预处理包括哪些步骤？（三）论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。论述大数据在某一领域的应用及面临的挑战。（四）材料分析题（共10分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：在某电商平台的大数据分析中，通过对用户购买行为数据的挖掘，发现购买某品牌手机的用户往往还会购买手机壳和耳机。平台利用这一关联规则进行精准营销，向购买该品牌手机的用户推荐手机壳和耳机，提高了销售额。同时，平台也面临着数据安全问题，如用户信息泄露的风险。问题：1.该电商平台利用了大数据的什么技术来进行精准营销？（5分）2.针对数据安全问题，电商平台可以采取哪些措施？（5分）（五）算法设计题（共5分）答题要求：设计一个简单的数据挖掘算法步骤，用于找出学生成绩数据中成绩最高的前三位学生。答案：第I卷答案1.C2.A3.C4.C5.D6.B7.C8.B9.B10.B11.C12.D13.D14.A15.D16.C17.C18.D19.B20.C第II卷答案（一）填空题答案1.大量化、多样化、快速化（或高速化）2.X->Y[support,confidence]3.SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX4.数据加密、身份认证、访问控制5.柱状图、折线图、饼图（二）简答题答案1.MapReduce的工作原理：将输入数据划分为多个数据块，由Map任务并行处理这些数据块，将数据转换为键值对形式。Map任务完成后，Reduce任务会收集相同键的键值对，并进行聚合处理，最终输出结果。2.数据挖掘是从大量数据中提取出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和信息的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。3.HDFS的优点：高容错性、可扩展性强、适合批处理、支持流式数据访问。4.数据预处理步骤包括：数据清理（处理缺失值、错误值等）、数据集成（合并多个数据源的数据）、数据转换（如数据标准化、数据离散化等）、数据归约（减少数据量但保持数据特征）。（三）论述题答案例如大数据在医疗领域的应用：通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像等，可辅助疾病诊断，预测疾病发展趋势，优化治疗方案。面临的挑战：数据质量参差不齐，数据安全和隐私保护要求高，不同医疗机构数据标准不统一，数据分析技术和人才短缺等。（四）材料分析题答案1.利用了数据挖掘中的关联规则挖掘技术。2.措施：加强数据加密技术，对用户信息进行加密存储和传输；完善身份认证机制，确保只有授权用户能访问数据；建立严格的访问控制策略，限制对用户信息的访问权限；定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复