包头铁道职业技术学院《大数据技术基础》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页包头铁道职业技术学院《大数据技术基础》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.下列关于大数据技术特点的描述，错误的是（）。A.大规模B.高速度C.低价值密度D.易处理2.在大数据技术中，Hadoop的主要作用是（）。A.数据存储B.数据处理C.数据分析D.数据挖掘3.下列关于HDFS的描述，错误的是（）。A.高容错性B.高吞吐量C.高并发性D.高可用性4.下列关于MapReduce的描述，错误的是（）。A.分布式计算B.数据处理C.数据存储D.数据挖掘5.下列关于Spark的描述，错误的是（）。A.分布式计算B.数据处理C.数据存储D.数据挖掘6.下列关于NoSQL数据库的描述，错误的是（）。A.非关系型数据库B.高性能C.高可用性D.高扩展性7.下列关于HBase的描述，错误的是（）。A.分布式数据库B.列式存储C.高吞吐量D.高并发性8.下列关于MongoDB的描述，错误的是（）。A.非关系型数据库B.文档型数据库C.高性能D.高可用性9.下列关于数据仓库的描述，错误的是（）。A.数据集成B.数据存储C.数据分析D.数据挖掘10.下列关于数据挖掘的描述，错误的是（）。A.数据挖掘B.数据分析C.数据可视化D.数据清洗11.下列关于数据可视化的描述，错误的是（）。A.数据可视化B.数据分析C.数据挖掘D.数据清洗12.下列关于数据清洗的描述，错误的是（）。A.数据清洗B.数据分析C.数据挖掘D.数据可视化13.下列关于数据集成技术的描述，错误的是（）。A.数据集成B.数据清洗C.数据挖掘D.数据可视化14.下列关于数据仓库技术的描述，错误的是（）。A.数据仓库B.数据清洗C.数据挖掘D.数据可视化15.下列关于数据挖掘技术的描述，错误的是（）。A.数据挖掘B.数据清洗C.数据可视化D.数据仓库16.下列关于数据可视化技术的描述，错误的是（）。A.数据可视化B.数据清洗C.数据挖掘D.数据仓库17.下列关于数据清洗技术的描述，错误的是（）。A.数据清洗B.数据挖掘C.数据可视化D.数据仓库18.下列关于数据集成技术的描述，错误的是（）。A.数据集成B.数据清洗C.数据挖掘D.数据可视化19.下列关于数据仓库技术的描述，错误的是（）。A.数据仓库B.数据清洗C.数据挖掘D.数据可视化20.下列关于数据挖掘技术的描述，错误的是（）。A.数据挖掘B.数据清洗C.数据可视化D.数据仓库二、多项选择题（每题2分，共20分）1.大数据技术的特点包括（）。A.大规模B.高速度C.低价值密度D.易处理2.Hadoop的主要组件包括（）。A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive3.HDFS的特点包括（）。A.高容错性B.高吞吐量C.高并发性D.高可用性4.MapReduce的特点包括（）。A.分布式计算B.数据处理C.数据存储D.数据挖掘5.Spark的特点包括（）。A.分布式计算B.数据处理C.数据存储D.数据挖掘6.NoSQL数据库的特点包括（）。A.非关系型数据库B.高性能C.高可用性D.高扩展性7.HBase的特点包括（）。A.分布式数据库B.列式存储C.高吞吐量D.高并发性8.MongoDB的特点包括（）。A.非关系型数据库B.文档型数据库C.高性能D.高可用性9.数据仓库的特点包括（）。A.数据集成B.数据存储C.数据分析D.数据挖掘10.数据挖掘的特点包括（）。A.数据挖掘B.数据分析C.数据可视化D.数据清洗三、判断题（每题1分，共10分）1.大数据技术是一种新兴的技术，主要用于处理大规模数据集。（）2.Hadoop是一种分布式文件系统，主要用于存储大规模数据集。（）3.MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。（）4.Spark是一种基于内存的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。（）5.NoSQL数据库是一种非关系型数据库，主要用于处理大规模数据集。（）6.HBase是一种分布式数据库，主要用于存储大规模数据集。（）7.MongoDB是一种非关系型数据库，主要用于存储大规模数据集。（）8.数据仓库是一种用于存储、管理和分析数据的系统。（）9.数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术。（）10.数据可视化是一种将数据转换为图形或图像的技术。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.大数据技术2.Hadoop3.MapReduce4.Spark5.NoSQL数据库五、简答题（每题6分，共18分）1.简述大数据技术的特点。2.简述Hadoop的主要组件及其作用。3.简述MapReduce的特点及其应用场景。六、案例分析题（1题，满分12分）某公司收集了大量的用户购物数据，包括用户ID、购物时间、商品ID、商品价格等