2025年高职（大数据技术）大数据架构设计试题及答案

2025年高职（大数据技术）大数据架构设计试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3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.以下哪项不属于大数据架构中的数据采集层的功能？A.从多种数据源收集数据B.对收集到的数据进行初步清洗C.将数据传输到存储层D.对数据进行深度分析2.大数据架构中的数据存储层，哪种存储方式适合存储实时变化的数据且读写性能要求高？A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.云存储3.以下关于大数据架构中的计算框架，说法错误的是？A.MapReduce适用于大规模数据的批处理B.Spark比MapReduce更适合迭代计算C.Flink主要用于实时流数据处理，不支持批处理D.Storm常用于构建实时计算应用程序4.在大数据架构设计中，数据治理的核心目标不包括以下哪一项？A.保证数据质量B.提高数据处理效率C.确保数据安全D.实现数据的标准化5.大数据架构中的数据集成层，其主要作用是？A.将不同格式的数据统一转换为一种格式B.把来自不同数据源的数据整合到一起C.对集成后的数据进行加密处理D.从集成的数据中提取有价值的信息6.以下哪种技术不属于大数据架构中的数据挖掘技术？A.决策树B.聚类分析C.数据加密D.关联规则挖掘7.大数据架构中的元数据管理，主要管理的内容不包括？A.数据的定义B.数据的来源C.数据的存储位置D.数据的加密算法8.在设计大数据架构时，考虑数据的扩展性主要是为了应对？A.数据量的不断增长B.数据处理速度的下降C.数据安全问题D.数据格式的变化9.大数据架构中的数据可视化层，其主要目的是？A.将数据转换为图形等直观形式展示B.对可视化的数据进行深度分析C.提高数据的存储效率D.增强数据的安全性10.以下关于大数据架构中的分布式系统，说法正确的是？A.分布式系统一定比单机系统性能好B.分布式系统中各个节点之间不需要通信C.分布式系统可以提高数据处理的可靠性和可扩展性D.分布式系统只适用于处理结构化数据第II卷（非选择题共70分）二、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。11.大数据架构中的数据采集层常用的采集工具包括______、Flume等。12.数据存储层中，HBase是一种分布式的______数据库。13.大数据计算框架Spark的核心组件包括SparkCore、SparkSQL、______、SparkStreaming等。14.数据治理中的数据质量管理主要包括数据准确性、完整性、______等方面。15.大数据架构中的数据集成层常用的集成技术有ETL工具、______等。三、简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰，语言简洁。16.简述大数据架构中数据存储层的几种主要存储方式及其特点。（8分）17.说明大数据架构中数据治理的主要内容。（6分）18.简述大数据计算框架MapReduce的工作原理。（6分）四、分析题（共20分）材料：某电商公司积累了大量的用户购买数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、价格等信息。公司想要通过对这些数据的分析来优化商品推荐系统，提高销售额。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。每个问题的题目字数150字到200字之间并留出3行空白作答区域。19.请分析该电商公司的数据属于哪种类型的数据，在大数据架构中应如何处理这类数据？（10分）20.若要从这些数据中挖掘出用户购买行为的规律，你认为可以采用哪些大数据分析技术？（10分）五、设计题（共20分）材料：一家大型连锁超市拥有多个门店，每天产生大量的销售数据，包括商品销售数量、销售额、顾客信息等。超市管理层希望构建一个大数据架构来对这些数据进行分析，以优化商品陈列、调整营销策略等。答题要求：根据上述材料，设计一个适合该连锁超市的大数据架构，包括数据采集层、存储层、计算层、分析层等，并简要说明各层的功能和作用。每个问题的题目字数150字到200字之间并留出3行空白作答区域。21.数据采集层：（5分）22.数据存储层：（5分）23.计算层：（5分）24.分析层：（5分）答案：一、1.D2.C3.C4.B5.B6.C7.D8.A9.A10.C二、11.Kafka12.分布式非关系型13.SparkMLlib14.一致性15.数据融合平台三、16.关系型数据库：适合处理结构化数据，数据存储和查询基于SQL，具有强数据一致性。分布式文件系统：如HDFS，适合存储大规模文件数据，具有高容错性和可扩展性。NoSQL数据库：如MongoDB，适用于处理非结构化和半结构化数据，读写性能高，可扩展性强。内存数据库：适合对实时性要求高的场景，数据存储在内存中，读写速度极快。17.数据治理主要内容包括：数据标准制定，确保数据的一致性和规范性；数据质量管理，保证数据的准确性、完整性、一致性等；数据安全管理，保护数据不被泄露、篡改等；元数据管理，记录数据的定义、来源等信息；数据生命周期管理，对数据从产生到销毁的全过程进行管理。18.MapReduce工作原理：它将计算任务分解为Map和Reduce两个阶段。Map阶段将输入数据分割成多个块，由多个Map任务并行处理，将数据转换为键值对形式。Reduce阶段将Map任务输出的键值对进行分组和聚合，最终得到计算结果。整个过程在集群中的多个节点上分布式执行。四、19.该电商公司的数据属于结构化数据。在大数据架构中，数据采集层可通过ETL工具将各数据源的数据抽取、转换后加载到存储层。存储层可选用关系型数据库存储。计算层利用MapReduce或Spark等框架对数据进行处理分析，挖掘用户购买行为规律，如购买时间分布、商品关联等，为商品推荐系统提供数据支持。20.可以采用关联规则挖掘技术，找出用户经常一起购买的商品组合，用于推荐相关商品。聚类分析技术，将用户按照购买行为等特征进行分类，针对不同类别的用户推荐适合他们的商品。决策树算法，根据用户购买数据构建决策树模型，预测用户可能购买的商品。还可利用深度学习中的神经网络算法，对大量购买数据进行训练，实现更精准的商品推荐。五、21.数据采集层：负责从各个门店的销售系统、收银系统等数据源收集数据，包括商品销售数量、销售额、顾客信息等。通过部署数据采集工具，如Kafka、Flume等，实时或定时采集数据，并传输到存储层。22.数据存储层：采用分布式文件系统HDFS存储大量的销售数据文件，同时使用HBase存储一些结构化的关键数据，如顾客信息等。利用关系型数据库存储一些统计报表数据，方便查询和分析。存储层要保证数据的安全性和可靠性，支持高并发读写。23.计算层：运用Spark计算框架，对存储层的数据进行处理。通过SparkSQL进行数据查询和分析，利用SparkStreaming处理实时销售数据，实