辽宁轨道交通职业学院《大数据高级开发技术》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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辽宁轨道交通职业学院《大数据高级开发技术》2024-2025学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、在大数据处理框架中，Flink 是一个新兴的流处理框架。以下关于 Flink 的描述，错误的是（ ）
A. Flink 支持高吞吐、低延迟的流处理
B. Flink 可以同时处理批处理和流处理任务
C. Flink 的容错机制能够保证在故障情况下数据不丢失
D. Flink 只能运行在 Hadoop 集群上，无法独立部署

2、在进行大数据处理时，内存计算框架如 Spark 相比传统的 MapReduce 框架具有一些优势。以下哪项不是 Spark 的优势？（ ）
A. 更快的计算速度
B. 更好的容错性
C. 支持更多的编程语言
D. 更高效的内存利用

3、在大数据处理中，为了提高数据处理的并行度和效率，以下哪种数据分区策略通常被采用？（ ）
A. 哈希分区 B. 范围分区 C. 列表分区 D. 随机分区

4、假设要对一个大型数据集进行异常检测，并且数据具有多种特征，以下哪种方法可能更适用？（ ）
A. 基于距离的异常检测
B. 基于密度的异常检测
C. 基于聚类的异常检测
D. 以上都是

5、在大数据的背景下，数据隐私法规和合规性变得越来越严格。假设一个企业处理大量的个人数据，需要确保符合相关的法规要求。以下哪种措施最能帮助企业实现合规性？（ ）
A. 建立数据隐私政策和流程
B. 对员工进行数据隐私培训
C. 定期进行数据隐私审计
D. 以上措施都需要

6、在进行大数据可视化时，需要选择合适的图表类型来有效地呈现数据。假设有一个数据集，展示了不同地区在一年中每个月的销售额变化情况。以下哪种可视化方式最适合？（ ）
A. 饼图，用于展示各地区销售额的占比
B. 折线图，清晰呈现销售额随时间的变化趋势
C. 柱状图，对比不同地区在每个月的销售额
D. 散点图，分析销售额与其他因素的关系

7、在大数据存储中，为了支持动态扩展和灵活的数据模型，以下哪种数据库类型通常被选择？（ ）
A. 文档数据库 B. 关系数据库 C. 图数据库 D. 列式数据库

8、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确
B. 协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息
C. 协同过滤容易受到数据稀疏性的影响
D. 协同过滤只适用于小型数据集

9、在大数据时代，数据仓库和数据集市的概念仍然重要。假设一个企业需要为不同部门提供数据分析支持。以下关于数据仓库和数据集市的选择，正确的是：（ ）
A. 建立一个大型的数据仓库，所有部门共享使用
B. 为每个部门分别建立数据集市，满足个性化需求
C. 先建立数据仓库，再根据部门需求从仓库中抽取数据建立数据集市
D. 数据仓库和数据集市都不适合大数据环境，应采用新的技术架构

10、大数据系统的性能优化是一个持续的过程。假设一个大数据集群在处理查询时响应时间较长。以下哪种优化策略最有可能提高性能？（ ）
A. 增加硬件资源，如内存和 CPU
B. 优化数据存储结构，如分区和索引
C. 调整查询语句，提高查询效率
D. 以上策略综合考虑，根据具体情况进行优化

11、在大数据的特征工程中，除了手动选择和提取特征，还可以使用自动特征工程的方法。假设我们有一个复杂的数据集，以下哪种自动特征工程的技术可能适用？（ ）
A. 自动编码器
B. 遗传算法
C. 随机森林
D. 以上技术都可能用于自动特征工程

12、在大数据分析中，数据挖掘与机器学习的结合越来越紧密。以下关于两者结合的优势和应用，哪项描述不准确？（ ）
A. 数据挖掘可以为机器学习提供有价值的数据特征和预处理方法
B. 机器学习算法可以帮助数据挖掘发现更复杂和深入的模式
C. 两者结合在欺诈检测、市场细分和推荐系统等领域取得了显著成果
D. 数据挖掘和机器学习是完全独立的领域，没有相互交叉和融合的部分

13、大数据技术在能源管理领域有潜在的应用价值。假设一个能源公司想要通过大数据降低能耗。以下哪种方式最有可能实现这一目标？（ ）
A. 分析能源设备的运行数据，预测设备故障
B. 监测用户的能源使用习惯，提供节能建议
C. 优化能源分配和调度，提高能源利用效率
D. 以上方法综合运用，实现全面的能源管理优化

14、大数据在医疗领域有广泛的应用。以下关于大数据在医疗中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过分析大量的医疗数据来预测疾病的爆发
B. 有助于医生为患者制定个性化的治疗方案
C. 大数据在医疗领域的应用可能会导致患者隐私泄露的风险增加
D. 由于医疗数据的复杂性，大数据在医疗中的应用效果并不显著

15、大数据分析中的预测模型需要不断评估和优化。假设我们建立了一个销售预测模型，以下哪种方法最适合评估模型的性能？（ ）
A. 比较预测值与实际值的差异，计算均方误差等指标
B. 观察模型的复杂程度，越复杂的模型性能越好
C. 根据模型的训练时间，训练时间短的模型性能更优
D. 由专家主观判断模型的准确性

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）说明大数据在共享单车管理中的应用。

2、（本题5分）什么是数据血缘的可视化分析工具的关键特性？

3、（本题5分）说明大数据在影视制作中的应用。

三、编程题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）利用 Java 语言和 Elasticsearch 搜索引擎，构建一个程序来索引和搜索大量的酒店评价数据，要求能够根据酒店星级和地理位置进行筛选查询，并能够对评价内容进行情感分析。

2、（本题5分）使用 Java 语言和 MongoDB 数据库，设计一个系统来存储和查询实时的交通流量数据。数据包括道路名称、时间、车流量等，要求能够快速查询特定道路在特定时间段的交通状况。

3、（本题5分）利用 Hadoop 框架，编写 MapReduce 程序对一个包含用户兴趣数据的大规模数据集进行分析，找出用户最感兴趣的主题。

4、（本题5分）基于 HBase ，设计并实现一个存储和查询海量医疗影像数据的系统，支持快速检索和图像分析。

5、（本题5分）基于 Storm ，实现一个实时的电力负荷预测程序，根据历史数据和实时数据预测未来一段时间内的电力负荷需求。

四、综合分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）分析某在线旅游平台的跟团游和自由行数据，调整产品策略。

2、（本题10分）根据某电商平台的用户评价数据，挖掘用户需求和痛点，改进产品和服务。

3、（本题10分）探讨大数据在餐饮行业的应用，如菜品推荐、食材采购优化，以及餐厅经营的数据分析。

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