2025 年大学计算机科学（大数据技术基础）课程测试卷

2025年大学计算机科学（大数据技术基础）课程测试卷

（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.大数据的4V特征不包括以下哪一项（）A.VolumeB.VelocityC.VarietyD.Validity2.以下哪种数据结构常用于大数据的存储与处理以提高读写效率（）A.线性表B.栈C.哈希表D.队列3.大数据处理框架MapReduce中，Map阶段主要负责（）A.数据分组B.数据归约C.数据映射D.数据排序4.以下不属于分布式文件系统的是（）A.HDFSB.GFSC.NTFSD.Ceph5.用于数据挖掘中关联规则挖掘的经典算法是（）A.K-MeansB.AprioriC.DBSCAND.PCA6.大数据可视化中，适合展示数据分布的图表是（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图7.以下哪个不是大数据安全面临的主要挑战（）A.数据泄露B.数据加密C.数据篡改D.非法访问8.实时流数据处理中常用的窗口函数不包括（）A.滑动窗口B.滚动窗口C.会话窗口D.固定窗口9.大数据技术中，用于数据清洗的工具不包括（）A.HiveB.FlumeC.SqoopD.Talend10.以下哪种编程语言在大数据领域应用广泛（）A.C++B.JavaC.PythonD.Fortran二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选或错选均不得分）1.大数据存储架构包含以下哪些层次（）A.分布式文件系统层B.数据仓库层C.数据库层D.缓存层2.数据挖掘算法中的聚类算法包括（）A.K-MeansB.DBSCANC.决策树D.支持向量机3.大数据处理流程包含以下哪些环节（）A.数据采集B.数据存储C.数据处理D.数据可视化4.以下属于大数据分析工具的有（）A.SparkB.HadoopC.TableauD.Matlab5.大数据安全防护技术包括（）A.数据加密B.身份认证C.访问控制D.数据备份三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，在括号内打“√”或“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.MapReduce框架可以高效处理大规模数据的计算任务。（）3.分布式系统中各个节点之间无需进行通信。（）4.数据挖掘就是从大量数据中发现有价值信息的过程。（）5.可视化可以帮助用户更好地理解大数据中的复杂信息。（）6.大数据存储只能采用分布式文件系统。（）7.实时数据处理不需要考虑数据的时效性。（）8.数据清洗的目的是提高数据质量。（）9.机器学习算法在大数据领域没有应用价值。（）10.大数据安全只涉及数据的保密性，不涉及完整性和可用性。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述大数据的5V特征及其含义。2.举例说明MapReduce框架在大数据处理中的工作原理。3.阐述数据挖掘中关联规则挖掘的基本概念和应用场景。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识解决以下实际问题）1.某电商平台积累了大量用户购买数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量等。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，以及不同时间段的热门商品组合。2.假设要对一个城市的交通流量数据进行实时监测和分析，以预测拥堵路段。请说明如何运用大数据技术实现这一目标，包括数据采集、存储、处理和分析的方法。答案：一、单项选择题1.D2.C3.C4.C5.B6.D7.B8.C9.B10.C二、多项选择题1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.×8.√9.×10.×四、简答题1.大数据的5V特征：Volume（数据量大），指数据规模巨大；Velocity（处理速度快），要求能快速处理和分析数据；Variety（数据类型多样），涵盖结构化、半结构化和非结构化数据；Value（价值密度低），大量数据中真正有价值的信息占比小；Veracity（数据真实性），确保数据的准确性和可靠性。2.MapReduce工作原理：输入数据被分割成多个数据块，由多个Map任务并行处理，将数据映射成键值对形式。Map任务处理后的数据会被传输到Reduce任务，Reduce任务负责对键值对进行归约操作，如分组、求和等，最终得到处理结果。例如对大量销售记录进行统计，Map阶段统计每个商品的销售数量，Reduce阶段汇总各个商品的销售总数。3.关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关联系。基本概念包括支持度、置信度等。支持度表示项集在数据集中出现的频率，置信度表示在包含某个项集的情况下，另一个项集出现的概率。应用场景如超市商品摆放优化，通过挖掘关联规则，将经常一起购买的商品摆放在相邻位置，提高销售额；电商推荐系统，根据用户购买的商品组合推荐相关商品。五、综合应用题1.方案如下：首先，使用Hadoop的分布式文件系统存储用户购买数据。然后，利用MapReduce或Spark框架进行数据处理。在Map阶段，将每条购买记录映射为商品对（如商品A和商品B）及购买时间等信息。Reduce阶段，统计每个商品对的购买次数，得到经常一起购买的商品组合。通过按时间窗口进行处理，可分析不同时间段的热门商品组合。例如，按天为窗口统计，能发现周末经常一起购买的商品组合与工作日不同。2.-数据采集：在城市各主要路段设置传感器，实时采集交通流量数据，包括车流量、车速等，通过物联网技术将数据传输到数据中心。-数据存储：采用分布式文件系统如HDFS存储采集到的大量实时数据，同时可利用数据库存储相关元数据。-数据处理：