2025年大学（计算机科学与技术）大数据技术导论基础综合测试卷及答案.doc

2025年大学（计算机科学与技术）大数据技术导论基础综合测试卷及答案

（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. 大数据的特点不包括以下哪一项？
A. 大量化
B. 多样化
C. 低价值密度
D. 高时效性

2. 以下哪种数据处理技术常用于大数据的批量处理？
A. MapReduce
B. Spark
C. HBase
D. Cassandra

3. 数据挖掘中的聚类算法主要用于什么？
A. 数据分类
B. 数据关联分析
C. 数据分组
D. 数据预测

4. 大数据存储中，分布式文件系统的典型代表是？
A. FAT32
B. NTFS
C. HDFS
D. EXT4

5. 以下哪个不是大数据分析的常用工具？
A. Python
B. R
C. SQL Server
D. Matlab

6. 关于Hadoop生态系统，以下说法错误的是？
A. Hadoop包含HDFS和MapReduce
B. Pig是一种高级脚本语言
C. Hive是基于Hadoop的数据仓库工具
D. ZooKeeper用于协调集群中各个节点的状态

7. 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. 数据备份
D. 拒绝服务攻击

8. 数据可视化的主要目的是？
A. 让数据更美观
B. 发现数据中的规律和趋势
C. 节省数据存储空间
D. 提高数据处理速度

9. 以下哪种算法是监督学习算法？
A. K-Means
B. 决策树
C. 主成分分析
D. 奇异值分解

10. 实时数据处理框架中，具有低延迟、高吞吐量特点的是？
A. Storm
B. Flink
C. Kafka
D. RabbitMQ

11. 大数据应用场景不包括以下哪类？
A. 金融风控
B. 医疗影像诊断
C. 个人文档编辑
D. 交通流量预测

12. 数据清洗主要解决数据中的什么问题？
A. 数据缺失
B. 数据冗余
C. 数据错误
D. 以上都是

13. 以下哪种数据库适合存储结构化大数据？
A. MongoDB
B. Neo4j
C. Redis
D. Oracle

14. 机器学习中的模型评估指标，用于衡量分类模型准确性的是？A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 均方误差

15. 大数据技术中，用于数据采集工具的是？
A. Flume
B. Sqoop
C. Chukwa
D. 以上都是

16. 关于NoSQL数据库，以下说法正确的是？
A. 不支持SQL查询
B. 不适合存储结构化数据C. 具有高可扩展性
D. 数据一致性强

17. 在大数据分析中，数据预处理的第一步通常是？
A. 数据集成
B. 数据抽取
C. 数据清理
D. 数据转换

18. 以下哪种技术用于大数据的实时流计算？
A. Storm
B. Hadoop
C. Hive
D. Spark Streaming

19. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要发现什么？
A. 数据之间的因果关系
B. 数据之间的相关性
C. 数据的分类关系
D. 数据的聚类关系

20. 大数据技术的发展趋势不包括？
A. 更加注重隐私保护
B. 与人工智能深度融合
C. 逐渐被传统数据库取代
D. 支持更多类型的数据处理

第II卷（非选择题 共60分）

（一）填空题（共10分）
答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。

1. 大数据的三个V特点是指______、______、______。
2. 数据挖掘中的关联规则形如______。
3. 分布式计算框架Spark的核心组件包括______、______、______、______。
4. 大数据安全防护的主要手段有______、______、______等。
5. 数据可视化的常见图表类型有______、______、______等。

（二）简答题（共20分）
答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。

1. 简述MapReduce的工作原理。
2. 什么是数据挖掘？数据挖掘的主要任务有哪些？
3. 说明分布式文件系统HDFS的优点。
4. 大数据分析中，数据预处理包括哪些步骤？

（三）论述题（共15分）
答题要求：本大题共1小题，15分。论述大数据在某一领域的应用及面临的挑战。

（四）材料分析题（共10分）
答题要求：阅读以下材料，回答问题。

材料：在某电商平台的大数据分析中，通过对用户购买行为数据的挖掘，发现购买某品牌手机的用户往往还会购买手机壳和耳机。平台利用这一关联规则进行精准营销，向购买该品牌手机的用户推荐手机壳和耳机，提高了销售额。同时，平台也面临着数据安全问题，如用户信息泄露的风险。

问题：
1. 该电商平台利用了大数据的什么技术来进行精准营销？（5分）
2. 针对数据安全问题，电商平台可以采取哪些措施？（5分）

（五）算法设计题（共5分）
答题要求：设计一个简单的数据挖掘算法步骤，用于找出学生成绩数据中成绩最高的前三位学生。

答案：
第I卷答案
1. C
2. A
3. C
4. C
5. D
6. B
7. C
8. B
9. B
10. B
11. C
12. D
13. D
14. A
15. D
16. C
17. C
18. D
19. B
20. C

第II卷答案
（一）填空题答案
1. 大量化、多样化、快速化（或高速化）
2. X -> Y [support, confidence]
3. Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX
4. 数据加密、身份认证、访问控制
5. 柱状图、折线图、饼图

（二）简答题答案
1. MapReduce的工作原理：将输入数据划分为多个数据块，由Map任务并行处理这些数据块，将数据转换为键值对形式。Map任务完成后，Reduce任务会收集相同键的键值对，并进行聚合处理，最终输出结果。
2. 数据挖掘是从大量数据中提取出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和信息的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。
3. HDFS的优点：高容错性、可扩展性强、适合批处理、支持流式数据访问。
4. 数据预处理步骤包括：数据清理（处理缺失值、错误值等）、数据集成（合并多个数据源的数据）、数据转换（如数据标准化、数据离散化等）、数据归约（减少数据量但保持数据特征）。

（三）论述题答案
例如大数据在医疗领域的应用：通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像等，可辅助疾病诊断，预测疾病发展趋势，优化治疗方案。面临的挑战：数据质量参差不齐，数据安全和隐私保护要求高，不同医疗机构数据标准不统一，数据分析技术和人才短缺等。

（四）材料分析题答案
1. 利用了数据挖掘中的关联规则挖掘技术。
2. 措施：加强数据加密技术，对用户信息进行加密存储和传输；完善身份认证机制，确保只有授权用户能访问数据；建立严格的访问控制策略，限制对用户信息的访问权限；定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复安全隐患。

（五）算法设计题答案
1. 首先读取学生成绩数据文件。
2. 初始化一个空列表用于存储学生成绩信息。
3. 遍历数据文件，将每个学生的成绩和姓名等信息存储到列表中。
4. 定义一个比较函数，用于比较学生成绩大小。
5. 利用排序算法对列表按照成绩从高到低排序。
6. 取排序后的前三位学生信息输出。