2026年大数据技术与应用实践练习题库

2026年大数据技术与应用实践练习题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在贵州大数据产业发展中，以下哪项不是“数谷”战略的核心组成部分？A.大数据存储中心建设B.云计算平台优化C.传统工业自动化改造D.地方特色农产品电商化2.Hadoop生态系统中的HDFS，其设计主要解决哪种存储瓶颈问题？A.数据传输速率B.数据并发访问C.容错性D.元数据管理3.在上海市大数据应用场景中，智慧交通系统最常使用的实时数据处理框架是？A.SparkB.FlinkC.KafkaD.HBase4.以下哪种算法不适合用于电商平台的用户行为推荐？A.协同过滤B.决策树C.神经网络D.聚类分析5.在广东省智慧城市项目中，政务数据共享平台建设需优先考虑哪种技术标准？A.HTTP/RESTB.MQTTC.GraphQLD.WebSockets6.大数据时代，数据清洗中最常见的异常值处理方法是？A.线性回归B.箱线图分析C.标准差剔除D.主成分分析7.在北京市智慧医疗项目中，电子病历系统最依赖哪种数据库技术？A.NoSQLB.NewSQLC.关系型数据库D.时序数据库8.以下哪种技术最适合用于金融行业的风险控制模型训练？A.深度学习B.逻辑回归C.贝叶斯网络D.关联规则挖掘9.在浙江省共同富裕示范区建设中，大数据审计系统需重点监控哪种数据类型？A.社会信用数据B.环境监测数据C.城市交通数据D.产业经济数据10.在四川省农业大数据项目中，农作物产量预测最常用的数据模型是？A.线性回归B.SVMC.随机森林D.GBDT二、多选题（每题3分，共10题）1.在粤港澳大湾区建设中，以下哪些场景适合使用区块链技术？A.供应链溯源B.智慧电网交易C.电子病历共享D.跨境支付清算2.SparkSQL中，以下哪些组件用于优化查询性能？A.Catalyst优化器B.Tungsten内存管理C.DataFramesD.RDD3.在江苏省工业互联网平台建设中，以下哪些技术可提升设备预测性维护效果？A.IoT传感器B.时间序列分析C.LSTM神经网络D.传统机器学习4.在上海市城市大脑项目中，以下哪些数据源可用于交通流量预测？A.GPS定位数据B.公交车刷卡记录C.微信步数数据D.天气预报数据5.在山东省智慧农业项目中，以下哪些技术可提升病虫害监测效率？A.遥感影像分析B.卷积神经网络C.传统专家系统D.无人机巡检6.在重庆市智慧旅游项目中，以下哪些数据可用于游客满意度分析？A.评分评论数据B.社交媒体签到C.购物记录数据D.热力图分析7.在福建省数字政府建设中，以下哪些技术可提升政务服务效率？A.RPA机器人流程自动化B.语音识别技术C.文本摘要技术D.虚拟客服8.在黑龙江省智慧林业项目中，以下哪些技术可用于森林火灾预警？A.卫星遥感监测B.精准气象数据C.机器学习分类模型D.传统巡护模式9.在广东省智能制造项目中，以下哪些技术可优化生产流程？A.数字孪生技术B.强化学习C.生产执行系统（MES）D.工业大数据平台10.在浙江省数字乡村建设中，以下哪些技术可提升农产品溯源能力？A.条形码技术B.RFID标签C.区块链存证D.物联网传感器三、判断题（每题1分，共20题）1.HadoopYARN架构中，ResourceManager负责资源调度，NodeManager负责任务执行。（正确）2.大数据的4V特征不包括“价值性”（错误）。3.Flink的Stateful计算适合用于实时流处理任务。（正确）。4.数据仓库（DataWarehouse）与数据湖（DataLake）没有区别。（错误）。5.机器学习模型在金融风控中必须使用深度学习才能达到高精度。（错误）。6.贵州省的大数据产业发展主要依赖腾讯云的技术支持。（错误）。7.北京市的智慧交通系统需实时处理百万级GPS数据，因此必须使用NoSQL数据库。（正确）。8.广东省的政务数据共享平台需符合国家《数据安全法》要求。（正确）。9.上海市的城市大脑项目不涉及物联网技术。（错误）。10.浙江省的农业大数据项目主要关注粮食产量预测。（错误）。11.四川省的智慧医疗系统需实现跨医院电子病历互通。（正确）。12.粤港澳大湾区建设中的数据跨境流动需遵守香港《个人资料（私隐）条例》（正确）。13.江苏省的工业互联网平台必须使用边缘计算技术才能优化实时控制效果。（错误）。14.山东省的智慧农业项目中，无人机遥感数据可替代人工监测。（正确）。15.重庆市的智慧旅游系统需整合美团、携程等第三方平台数据。（正确）。16.福建省的数字政府建设中，区块链主要用于电子证照管理。（正确）。17.黑龙江省的智慧林业项目需结合气象数据和遥感影像进行火灾预警。（正确）。18.广东省的智能制造项目需使用5G技术实现设备间实时通信。（正确）。19.浙江省的数字乡村建设中，区块链主要用于农产品防伪。（正确）。20.深圳市的大数据产业发展主要依赖华为云的技术支持。（错误）。四、简答题（每题5分，共4题）1.简述Hadoop生态系统中Hive与SparkSQL的区别，并说明在广东省智慧城市项目中如何选择两者？2.在上海市金融风控场景中，如何利用机器学习模型提升欺诈交易检测的准确率？3.在浙江省数字乡村建设中，如何利用物联网技术实现农产品全链条溯源？4.在江苏省工业互联网平台中，如何设计数据采集与存储架构以支持实时设备监控？五、论述题（每题10分，共2题）1.结合贵州省大数据产业发展现状，分析大数据技术如何助力传统旅游业转型升级，并提出具体实施方案。2.在粤港澳大湾区背景下，如何构建跨地域的数据共享与隐私保护机制，并举例说明其应用场景。答案与解析一、单选题答案与解析1.D解析：贵州大数据战略重点在于数据中心、云计算和工业智能化，农产品电商属于轻量级数据应用，非核心战略。2.B解析：HDFS通过高吞吐量设计解决海量数据并发访问瓶颈，容错性通过副本机制实现，元数据管理由NameNode负责。3.B解析：Flink的流批一体化特性适合实时交通流量处理，而Kafka主要用于数据采集，HBase为存储。4.B解析：决策树不适用于推荐系统，推荐系统需考虑用户行为序列和协同过滤逻辑。5.A解析：政务数据共享需遵循国家《政务数据共享交换管理办法》，HTTP/REST是标准接口协议。6.C解析：标准差剔除通过3σ原则过滤异常值，其他方法用于降维或分类。7.C解析：电子病历结构化数据依赖关系型数据库（如MySQL+InnoDB）保证事务性。8.A解析：金融风控需高精度模型，深度学习能处理复杂非线性关系。9.A解析：社会信用数据涉及敏感隐私，需重点审计防止滥用。10.A解析：农业产量受多种线性因素影响，线性回归最直接有效。二、多选题答案与解析1.A、D解析：区块链适用于供应链溯源和跨境支付，智慧电网需中心化调度。2.A、B、C解析：Catalyst优化器、Tungsten内存和DataFrames提升性能，RDD是原始计算模型。3.A、B、C解析：IoT传感器采集数据，时间序列+LSTM预测故障，传统机器学习不适用于动态预测。4.A、B、D解析：C微信步数与交通无关。5.A、B、D解析：C专家系统依赖人工规则，无人机数据非替代人工监测。6.A、B、C解析：D热力图分析需结合空间数据，但游客满意度更依赖文本和交易数据。7.A、B、C解析：D虚拟客服属于AI应用，但RPA+语音识别更直接提升效率。8.A、B、C解析：D传统巡护需人工参与，无法实现实时预警。9.A、B、C解析：D工业大数据平台是基础，但5G非必需。10.B、C、D解析：A条形码仅限线下扫码，无法全程溯源。三、判断题答案与解析1.正确解析：YARN架构分工明确，ResourceManager负责集群资源管理，NodeManager负责节点任务执行。2.错误解析：4V特征包括Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Value（价值性）。3.正确解析：Flink支持状态管理，适合需要保存中间结果的流处理任务。4.错误解析：数据仓库面向主题，数据湖面向原始数据，功能不同。5.错误解析：传统机器学习也可通过特征工程达到高精度。6.错误解析：贵州大数据依赖阿里云、华为云等多方合作。7.正确解析：百万级实时数据需NoSQL（如Cassandra）支持高并发。8.正确解析：《数据安全法》要求政务数据分类分级管理。9.错误解析：城市大脑需整合IoT、大数据等多技术。10.错误解析：农业大数据还包括种植环境、市场供需等数据。11.正确解析：跨医院数据共享需标准化接口。12.正确解析：香港数据跨境需遵守本地隐私法规。13.错误解析：边缘计算可优化实时控制，但非必需。14.正确解析：无人机可替代人工进行田间监测。15.正确解析：第三方数据可补充平台自身数据。16.正确解析：电子证照需防篡改，区块链适用。17.正确解析：气象和遥感数据可提高预警准确率。18.正确解析：5G支持设备间高速通信，关键在于应用场景需求。19.正确解析：区块链防篡改特性适合农产品溯源。20.错误解析：深圳大数据产业依赖腾讯云、阿里云等。四、简答题答案与解析1.Hive与SparkSQL区别及选择-Hive：基于Hadoop，SQL-like接口，适合离线批处理；SparkSQL：内存计算，支持流批一体，性能更高。-选择：若项目需实时查询（如广东省智慧城市交通大数据分析），优先选SparkSQL；若仅分析历史数据（如政务报表），选Hive。2.金融风控模型优化策略-特征工程：提取交易频率、金额突变等特征；-模型选择：XGBoost结合SMOTE处理数据不平衡；-实时监控：Flink+Redis实现秒级欺诈预警。3.农产品全链条溯源方案-种植环节：RFID标签记录农资使用；-加工环节：区块链存证生产日志；-销售环节：NFC扫码查看溯源信息。4.工业互联网数据架构设计-采集层：IoT传感器（温度、振动）；-存储层：InfluxDB（时序数据）+HDFS（历史数据）；-处理层：SparkStreaming实时分析。五、论述题答案与解析1.大数据助力贵州旅游业转型升级-现状：贵州旅游业数据分散在OTA平台和景