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，共40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的常见架构？A.分布式文件系统B.关系型数据库C.键值存储D.列式存储2.大数据存储中，为了提高读写性能，常采用的数据冗余技术是？A.奇偶校验B.循环冗余校验C.多副本D.海明码校验3.分布式文件系统中，用于管理文件元数据的组件是？A.数据节点B.名称节点C.客户端D.网络节点4.列式存储的优点不包括以下哪项？A.适合按列查询B.数据压缩率高C.写入性能好D.占用存储空间小5.键值存储主要适用于哪种场景？A.复杂查询B.大量数据的快速读写C.事务处理D.数据挖掘6.在大数据存储中，为了保证数据的一致性，常采用的协议是？A.TCPB.HTTPC.分布式一致性协议D.UDP7.以下哪种数据库适合存储结构化大数据？A.图数据库B.文档数据库C.关系型数据库D.内存数据库8.大数据存储中，数据倾斜会导致什么问题？A.读写性能下降B.数据丢失C.数据重复D.数据不一致9.分布式文件系统中，数据节点之间通过什么方式进行数据传输？A.共享内存B.网络C.管道D.消息队列10.列式存储中，数据按什么方式存储？A.行B.列C.块D.页11.键值存储中，键和值的数据类型通常是？A.固定长度B.可变长度C.二进制D.文本12.大数据存储中，为了提高数据的可靠性，常采用的策略是？A.数据加密B.数据备份C.数据压缩D.数据缓存13.以下哪种存储技术不适合处理实时大数据？A.分布式文件系统B.内存数据库C.磁盘阵列D.流数据存储14.分布式文件系统中，名称节点的主要职责不包括？A.存储数据B.管理文件系统命名空间C.记录数据块到数据节点的映射关系D.处理客户端的文件操作请求15.列式存储在数据压缩方面具有优势，主要是因为？A.相同列的数据类型相似B.数据按行存储C.数据量小D.采用了特殊的压缩算法16.键值存储的优点是？A.支持复杂查询B.可扩展性强C.数据一致性好D.适合复杂事务处理17.大数据存储中，为了提高数据的读取速度，常采用的技术是？A.数据加密B.数据缓存C.数据压缩D.数据迁移18.以下哪种数据库适合存储半结构化大数据？A.关系型数据库B.文档数据库C.图数据库D.列式数据库19.分布式文件系统中，客户端与名称节点之间通过什么协议进行通信？A.TCPB.HTTPC.RPCD.UDP20.列式存储在处理数据更新时，相对行式存储的劣势在于？A.写入性能低B.读取性能低C.占用空间大D.数据一致性差第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，共10分。请将答案填写在相应的横线上。1.大数据存储的常见架构包括分布式文件系统、______、键值存储和列式存储等。2.分布式文件系统中，数据节点负责存储______。3.列式存储中，数据按列存储有利于提高______查询性能。4.键值存储的基本组成部分是键和______。5.大数据存储中，为了保证数据的高可用性，常采用______技术。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。请简要回答问题。1.简述分布式文件系统的优点。分布式文件系统具有可扩展性强、容错性好、读写性能高的优点。它可以将数据分散存储在多个节点上，避免单点故障，提高系统的可靠性。同时，多个节点并行处理读写请求，能够有效提升系统的整体性能，适应大数据量的存储需求。2.列式存储与行式存储相比，有哪些特点？列式存储适合按列查询，数据压缩率高，占用存储空间小，但写入性能相对较低。而行式存储适合按行查询，写入性能较好，但在数据压缩和按列查询方面不如列式存储。3.键值存储的应用场景有哪些？键值存储适用于大量数据的快速读写场景，如缓存系统、日志存储、实时数据处理等。它能够快速地根据键找到对应的值，满足对数据的高效访问需求。4.大数据存储中，如何解决数据倾斜问题？可以通过数据预处理，如数据清洗、聚合等，使数据分布更加均匀。也可以采用数据分区策略，根据数据的特征进行合理分区，避免数据集中在某些节点上。还可以优化查询算法，减少对倾斜数据的依赖。（三）论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，共15分。请详细论述问题。论述分布式一致性协议在大数据存储中的重要性及常见的分布式一致性协议。分布式一致性协议在大数据存储中至关重要，它确保多个节点上的数据在任何时刻都保持一致状态。在分布式系统中，数据分散存储在多个节点，当数据发生更新时，需要通过一致性协议来保证所有节点的数据同步更新，避免出现数据不一致的情况。常见的分布式一致性协议有Paxos、Raft等。Paxos算法通过多轮投票来选举出一个领导者，由领导者负责协调数据的更新和同步。Raft协议则通过日志复制和领导者选举机制，保证数据的一致性和系统的可用性。这些协议在不同的大数据存储场景中发挥着关键作用，确保系统的稳定运行和数据的可靠性。（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：在某大数据存储系统中，采用了分布式文件系统来存储海量数据。随着数据量的不断增长，系统出现了读写性能下降的问题。经过分析，发现部分数据节点负载过高，存在数据倾斜现象。问题：针对该系统出现的问题，提出解决方案。首先，可以对数据进行重新分区，根据数据的特征将其均匀分布在各个数据节点上，减少数据倾斜。其次，优化数据节点的负载均衡策略，根据节点的性能和负载情况动态分配读写请求，避免部分节点负载过高。还可以对数据进行预处理，如数据清洗、聚合等，使数据分布更加均匀，从而提高系统的读写性能。（五）案例分析题（共5分）答题要求：阅读以下案例，回答问题。案例：某电商公司在大数据存储中采用了键值存储来记录用户的浏览历史和购买记录。随着业务的发展，数据量急剧增加，键值存储的查询性能逐渐下降。问题：分析导致查询性能下降的可能原因，并提出改进措施。导致查询性能下降的可能原因是随着数据量增加，键值存储的索引结构变得庞大，查找键值的时间变长。改进措施可以是优化键值存储的索引结构，采用更高效的索引算法，如哈希索引等，加快查找速度。也可以对数据进行定期清理，删除不再使用的历史数