2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据技术）期末试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据技术）期末试卷

（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，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种数据结构最适合用于存储海量的无序数据，以便快速查找特定元素？（）A.数组B.链表C.哈希表D.栈2.在大数据处理中，MapReduce的主要功能是（）。A.数据挖掘B.数据存储C.分布式计算D.数据可视化3.对于大规模数据集的排序，以下哪种算法的平均时间复杂度最优？（）A.冒泡排序B.快速排序C.归并排序D.堆排序4.以下哪个不是NoSQL数据库的特点？（）A.高可扩展性B.支持事务C.灵活的数据模型D.适合海量数据存储5.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.以下哪种技术常用于处理实时流数据？（）A.HadoopB.SparkStreamingC.HBaseD.MongoDB7.在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据的聚类结果C.频繁项集和关联规则D.数据的分类模型8.大数据环境下，数据安全面临的主要挑战不包括（）。A.数据泄露B.数据备份C.数据篡改D.数据访问控制9.以下哪种编程语言在大数据处理中应用广泛？（）A.JavaB.PythonC.C++D.以上都是10.对于大数据分析，以下哪种可视化工具更适合展示复杂的关系数据？（）A.柱状图B.折线图C.网络图D.饼图二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.大数据的特点包括（）。A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多样（Variety）D.低价值密度（Value）E.真实性（Veracity）2.以下哪些属于分布式文件系统？（）A.HDFSB.GFSC.CephD.NTFSE.FAT323.数据挖掘的主要任务包括（）。A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归分析E.数据可视化4.以下哪些是大数据处理框架？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.KafkaE.TensorFlow5.数据仓库的特点有（）。A.面向主题B.集成性C.相对稳定性D.反映历史变化E.实时性三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.MapReduce中的Map函数负责将输入数据进行分组和汇总。（）3.分布式系统一定比单机系统处理大数据的效率高。（）4.数据挖掘算法的性能只与算法本身有关，与数据规模无关。（）5.关系型数据库完全不适合存储大数据。（）6.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析没有实际作用。（）7.实时数据处理要求在短时间内对大量数据进行处理并给出结果。（）8.数据清洗是大数据处理流程中的可选步骤。（）9.机器学习算法是数据挖掘的重要工具。（）10.数据安全防护措施可以完全杜绝数据泄露风险。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.简述Hadoop生态系统的主要组件及其功能。2.说明数据挖掘中分类算法的基本原理，并列举一种常见的分类算法。3.阐述大数据环境下数据存储面临的挑战及应对策略。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请结合所学知识，解决以下实际问题）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等。请设计一个方案，利用大数据技术分析哪些商品经常被一起购买，以及不同时间段用户的购买行为模式。要求详细说明所使用的技术和方法，以及具体的步骤。答案：一、单项选择题1.C2.C3.C4.B5.C6.B7.C8.B9.D10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×四、简答题1.Hadoop生态系统主要组件包括HDFS（分布式文件系统），用于存储海量数据；MapReduce（分布式计算框架），实现大规模数据的并行计算；YARN（资源管理系统），负责集群资源的统一管理与调度。此外还有Hive（数据仓库工具，提供SQL-like查询）、HBase（分布式NoSQL数据库）等。2.分类算法基本原理是通过对已知类别标记的数据集进行学习，建立分类模型，然后用该模型对未知数据进行类别预测。常见分类算法如决策树，它通过对数据特征的不断分裂，构建树形结构，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别或类别分布。3.挑战：存储容量需求大，数据增长快；数据多样性存储困难；数据读写性能要求高。应对策略：采用分布式文件系统如HDFS；使用NoSQL数据库存储不同类型数据；优化存储架构，如采用缓存、分布式存储等提高读写性能。五、综合应用题方案：首先使用Hadoop框架，将购物数据存储在HDFS中。利用MapReduce或Spark进行数据处理。对于分析哪些商品经常一起购买，采用关联规则挖掘算法，如Apriori算法。步骤