2025年大学网络技术（大数据处理基础）试题及答案.doc

2025年大学网络技术（大数据处理基础）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8小题，每小题5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大数据的快速检索？
A. 链表
B. 栈
C. 哈希表
D. 队列
2. 大数据处理中，数据清洗的主要目的不包括以下哪项？
A. 去除重复数据
B. 修复缺失值
C. 增加数据维度
D. 纠正错误数据
3. 对于大规模数据集的排序，哪种算法具有较好的时间复杂度？
A. 冒泡排序
B. 选择排序
C. 快速排序
D. 插入排序
4. 以下关于分布式文件系统的说法，错误的是？
A. 能提高数据存储的可靠性
B. 便于数据的共享
C. 不适合处理大数据量
D. 具有良好的扩展性
5. 在大数据分析中，用于发现数据中潜在模式的技术是？
A. 数据可视化
B. 聚类分析
C. 数据挖掘
D. 数据抽样
6. 大数据处理中，实时处理框架通常不具备以下哪种特点？
A. 高吞吐量
B. 低延迟
C. 支持批处理
D. 可扩展性差
7. 以下哪种数据库适合存储和管理大规模结构化数据？
A. 关系型数据库
B. 非关系型数据库
C. 内存数据库
D. 分布式数据库
8. 大数据安全面临的主要威胁不包括？
A. 数据泄露
B. 数据篡改
C. 数据加密
D. 拒绝服务攻击

第II卷（非选择题，共60分）
9. （10分）简述大数据处理的基本流程。
10. （15分）比较MapReduce和Spark两种大数据处理框架的优缺点。
11. （15分）在大数据环境下，如何保证数据的一致性和完整性？
12. （10分）材料：某电商平台积累了大量用户购买数据，包括购买时间\商品名称\价格\用户ID等。要求根据这些数据，分析出用户购买行为的规律，如购买频率最高的商品类别等。请简述分析思路。
13. （20分）材料：随着物联网的发展，智能家居设备产生了海量数据，如温度\湿度\光照强度等环境数据，以及设备开关状态等操作数据。请设计一个方案来存储和分析这些数据，以实现智能家居的智能控制和优化。

答案：1. C 2. C 3. C 4. C 5. C 6. D 7. D 8. C
9. 大数据处理基本流程包括数据采集，从各种数据源收集数据；数据存储，将采集到的数据存储在合适的存储系统中；数据清洗，去除重复、错误、缺失值等脏数据；数据分析，运用各种算法和技术挖掘数据价值；数据可视化，将分析结果以直观的图形等形式展示。
10. MapReduce优点是编程模型简单，适合批处理；缺点是执行效率低，延迟高。Spark优点是速度快，支持多种计算模式；缺点是编程复杂度相对高。
11. 可采用分布式事务来保证数据一致性，通过数据校验和纠错机制保证完整性。利用分布式锁确保并发操作安全，定期进行数据备份和恢复测试，建立数据质量监控体系实时监测数据状态。
12. 首先对数据进行清洗，去除无效数据。然后按照商品类别进行分组统计购买数量，找出购买频率最高的商品类别。还可分析不同时间段的购买行为规律，比如某些时间段购买量特别大等。
13. 存储方面可选用分布式数据库如HBase存储环境数据，用关系型数据库存储设备操作数据。分析时用Spark Streaming实时处理数据，通过机器学习算法建立模型预测环境变化趋势，根据设备操作数据优化设备控制策略，实现智能控制和优化。