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2025年大学软件工程（大数据技术）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40分）
答题要求：本卷共20小题，每小题2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. 以下哪种数据结构最适合用于实现优先队列，以支持大数据量下高效的插入和删除操作？
A. 数组
B. 链表
C. 堆
D. 哈希表
2. 大数据处理中，MapReduce框架的主要作用是？
A. 数据挖掘
B. 数据存储
C. 分布式计算
D. 数据清洗
3. 对于一个大规模数据集进行排序，哪种排序算法在大数据场景下通常具有较好的性能？
A. 冒泡排序
B. 快速排序
C. 归并排序
D. 插入排序
4. 以下关于数据仓库的描述，错误的是？
A. 面向主题
B. 数据相对稳定
C. 主要用于事务处理
D. 集成多个数据源
5. 在大数据环境下，数据的特征不包括以下哪项？
A. 海量性
B. 多样性
C. 低价值密度
D. 确定性
6. 哪种数据库适合存储和管理大规模的结构化数据，以支持大数据分析？
A. 关系型数据库
B. 非关系型数据库
C. 内存数据库
D. 分布式文件系统
7. 大数据可视化的主要目的是？
A. 展示数据美观性
B. 发现数据中的模式和趋势
C. 提高数据存储效率
D. 减少数据量
8. 对于实时大数据处理，以下哪种技术框架较为常用？
A. Spark Streaming
B. Hadoop
C. MapReduce
D. HBase
9. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现？
A. 数据之间的因果关系
B. 数据之间的相关性
C. 数据的聚类情况
D. 数据的分类模型
10. 以下哪种算法常用于大数据分类任务？
A. K-Means
B. Apriori
C. Decision Tree
D. PageRank
11. 在大数据安全中，防止数据泄露的关键技术不包括？
A. 加密
B. 访问控制
C. 数据脱敏
D. 数据备份
12. 大数据环境下，数据的采集方式不包括？
A. 网络爬虫
B. 传感器采集
C. 人工录入
D. 数据加密
13. 哪种编程语言在大数据开发中广泛应用于数据处理和分析？
A. Java
B. Python
C. C++
D. C
14. 对于大数据存储，分布式文件系统的优点不包括？
A. 高可靠性
B. 高性能
C. 易于管理
D. 数据集中存储
15. 数据预处理在大数据处理流程中的作用是？
A. 提高数据质量
B. 增加数据量
C. 降低数据安全性
D. 减少数据多样性
16. 大数据分析中，探索性数据分析的主要目的是？
A. 验证假设
B. 发现数据规律和特征
C. 建立预测模型
D. 进行数据可视化
17. 以下哪种技术用于大数据的分布式存储和管理，提供高可扩展性？
A. Cassandra
B. MySQL
C. Oracle
D. Redis
18. 在大数据应用中，推荐系统通常基于哪种算法实现？
A. 回归分析
B. 聚类算法
C. 协同过滤
D. 决策树
19. 大数据处理中，数据倾斜可能会导致？
A. 处理速度加快
B. 资源利用率降低
C. 数据准确性提高
D. 数据安全性增强
20. 以下关于大数据技术栈的描述，正确的是？
A. 只包含一种技术
B. 是多种技术的组合
C. 与传统技术栈完全相同
D. 不包含数据处理环节

第II卷（非选择题 共60分）
21. （8分）简述大数据处理中的ETL过程及其重要性。
22. （10分）请说明Hadoop生态系统中主要组件及其功能。
23. （12分）在大数据分类中，决策树算法是如何工作的？请简要描述其原理。
24. （15分）阅读以下材料：随着互联网的快速发展，电商平台积累了海量的用户购物数据。这些数据包含用户的基本信息、购买记录、浏览行为等。电商企业希望通过对这些大数据的分析，更好地了解用户需求，优化商品推荐，提高销售额。
问题：请你设计一个基于大数据分析的电商商品推荐方案，说明需要用到的技术和方法，并阐述如何实现精准推荐。
25. （15分）阅读以下材料：某医疗科研机构收集了大量患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等。研究人员希望通过对这些大数据的挖掘，发现疾病之间的潜在关联，以及不同治疗方案的效果差异，为医学研究和临床治疗提供参考。
问题：请描述如何运用大数据技术进行医疗数据挖掘，包括数据预处理步骤、可能用到的数据挖掘算法，并说明挖掘结果对医疗领域的意义。

答案：
1. C
2. C
3. C
4. C
5. D
6. B
7. B
8. A
9. B
10. C
11. D
12. D
13. B
14. D
15. A
16. B
17. A
18. C
19. B
20. B
21. ETL过程包括抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。抽取是从各种数据源中采集数据；转换是对抽取的数据进行清洗、转换格式、统一编码等处理；加载是将处理后的数据加载到目标存储系统。重要性在于保证数据的准确性、一致性和可用性，为后续数据分析提供高质量的数据基础。
22. Hadoop主要组件有HDFS（分布式文件系统），用于存储大规模数据；MapReduce，实现分布式计算；YARN，负责资源管理和调度。HDFS提供高可靠、高带宽的数据存储；MapReduce可并行处理大数据；YARN能高效分配资源给不同计算任务。
23. 决策树算法通过对数据集进行特征划分，构建树形结构。从根节点开始，根据不同特征的取值将数据集划分为不同的子节点，不断递归这个过程，直到子节点中的数据属于同一类别或满足停止条件。最终根据决策树对新数据进行分类，沿着树的分支根据特征取值确定类别。
24. 技术和方法：可利用数据挖掘算法如关联规则挖掘了解用户购买商品的关联关系，协同过滤算法根据用户行为和偏好进行推荐。实现精准推荐：首先对用户的购买记录、浏览行为等数据进行清洗和预处理。然后基于关联规则挖掘出频繁一起购买的商品组合，用于推荐相关商品。通过协同过滤算法，找到与目标用户行为相似的其他用户，推荐他们购买过的商品。还可结合用户基本信息如年龄、性别等进行个性化推荐。
25. 数据预处理步骤：清理缺失值、处理异常值、统一数据格式。可能用到的数据挖掘算法：关联规则挖掘疾病之间的潜在关联，聚类算法发现不同疾病模式。挖掘结果对医疗领域意义重大：能帮助发现疾病新的关联，为疾病诊断和治疗提供新思路；了解不同治疗方案效果差异，辅助医生制定更优治疗方案；推动医学研究发展，提高医疗水平。