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2025年高职(大数据技术)大数据存储技术阶段测试题及答案.doc

上传人:zh****1 文档编号:12967125 上传时间:2025-12-30 格式:DOC 页数:5 大小:22.50KB 下载积分:10.58 金币
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资源描述
2025年高职(大数据技术)大数据存储技术阶段测试题及答案 (考试时间:90分钟 满分100分) 班级______ 姓名______ 第I卷(选择题 共30分) 答题要求:每题只有一个正确答案,请将正确答案的序号填在括号内。(总共6题,每题5分) w1. 以下哪种存储设备常用于大数据的长期存储?( ) A. 内存 B. 固态硬盘 C. 磁带库 D. 高速缓存 w2. 大数据存储中,分布式文件系统的主要优点不包括( )。 A. 高可靠性 B. 高性能 C. 易于扩展 D. 数据集中管理 w3. 关于HBase的数据存储结构,说法正确的是( )。 A. 采用行式存储 B. 基于LSM树结构 C. 数据按列存储 D. 不支持分布式存储 w4. 在大数据存储中,RAID技术主要用于提高( )。 A. 存储容量 B. 数据安全性 C. 读写速度 D. 数据处理能力 w5. 以下哪项不是NoSQL数据库的特点?( ) A. 高可扩展性 B. 支持复杂的SQL查询 C. 灵活的数据模型 D. 适合海量数据存储 w6. 大数据存储中,数据冗余的主要目的是( )。 A. 增加存储成本 B. 提高数据安全性 C. 降低存储效率 D. 减少数据量 第II卷(非选择题 共70分) w7. 简答题(15分) 简述大数据存储面临的挑战及应对策略。 w8. 论述题(20分) 阐述分布式文件系统在大数据存储中的应用原理及优势。 w9. 材料分析题(15分) 材料:某大数据公司采用了一种新的存储架构来处理海量数据。该架构结合了分布式文件系统和分布式数据库,实现了数据的高效存储和快速检索。在实际应用中,数据的写入和读取速度得到了显著提升,同时系统的可靠性也增强了。 问题:请分析该存储架构是如何实现数据的高效存储和快速检索的? w10. 案例分析题(20分) 案例:某电商企业在大数据时代面临着数据量急剧增长的问题。原有的存储系统无法满足业务需求,导致数据处理延迟,影响了用户体验。企业决定采用新的大数据存储技术。经过调研和评估,选择了HBase作为主要的存储解决方案。 问题:请分析该电商企业选择HBase的原因,并阐述HBase如何解决企业面临的数据存储问题。 答案: w1. C w2. D w3. B w4. B w5. B w6. B w7. 大数据存储面临的挑战包括存储容量需求大、读写性能要求高、数据安全性要求高、数据一致性维护困难等。应对策略有采用分布式存储架构、优化数据存储结构、利用数据冗余技术提高安全性、采用缓存技术提升读写性能等。 w8. 分布式文件系统在大数据存储中的应用原理是将数据分散存储在多个节点上。优势在于高可靠性,部分节点故障不影响整体;高性能,多节点并行读写;易于扩展,方便添加节点。通过这些特点,能有效应对大数据存储的需求,提升存储效率和可靠性。 w9. 该存储架构通过分布式文件系统将数据分散存储在多个节点,提高了存储容量和读写并行度,实现高效存储。分布式数据库则负责数据的组织和索引,使得数据能够快速检索定位到。两者结合,充分发挥各自优势,从而实现了数据的高效存储和快速检索。 w10. 选择HBase的原因:它是分布式数据库,适合海量数据存储,能满足电商企业数据量急剧增长的需求;读写性能高,可解决数据处理延迟问题。HBase通过分布式架构存储数据,利用LSM树结构保证数据读写效率,能有效解决企业面临的数据存储问题,提升用户体验。
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