1、
2025年高职大数据技术（大数据实训操作）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：本卷共6题，每题5分。每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存储海量的有序数据，以便快速查找特定元素？
A. 链表
B. 哈希表
C. 二叉搜索树
D. 堆
2. 在大数据处理中，对于实时流数据的处理，以下哪种技术通常被广泛应用？
A. MapReduce
B. Spark Streaming
C. Hadoop
D. H
2、Base
3. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现数据中的哪种关系？
A. 因果关系
B. 顺序关系
C. 关联关系
D. 层次关系
4. 以下哪个算法常用于数据聚类分析？
A. K-Means
B. SVM
C. 决策树
D. 朴素贝叶斯
5. 大数据环境下，数据的存储通常采用分布式文件系统，以下属于分布式文件系统的是？
A. NTFS
B. FAT32
C. HDFS
D. EXT4
6. 对于大数据量的文本数据，以下哪种技术可以用于快速提取关键信息？
A. 词袋模型
B. 深度学习中的循环神经网络
C. 信息检索技术
D. 数据可
3、视化技术
第II卷（非选择题 共70分）
（一）简答题（共20分）
答题要求：简要回答以下问题，每题10分。
1. 请简述MapReduce的工作原理。
2. 简述数据清洗在大数据处理中的重要性及主要方法。
（二）分析题（共20分）
答题要求：分析给定的问题，每题10分。
1. 现有一批电商销售数据，包含用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等字段。请分析如何利用这些数据来进行用户购买行为的分析，例如找出购买频率高的商品组合等。
2. 对于一个包含大量传感器数据的数据集，数据中存在噪声和缺失值。请分析如何对这些数据进行预处理，以提高后续数据
4、分析的准确性。
（三）操作题（共10分）
答题要求：根据给定的场景进行实际操作描述，共10分。
假设你需要对一个包含100GB的文本数据文件进行词频统计，请描述你会使用的工具和步骤。
（四）材料分析题（共10分）
材料：在大数据时代，数据安全问题日益突出。某公司在处理大量客户数据时，由于数据存储和传输过程中的安全措施不到位，导致部分客户数据泄露，给公司和客户都带来了严重损失。
答题要求：阅读材料后回答问题，共10分。
请分析该公司数据泄露可能的原因，并提出至少三种有效的数据安全防护措施。
（五）综合应用题（共10分）
材料：某电商平台积累了多年的销售
5、数据，包括商品信息、用户购买记录、用户评价等。平台希望通过数据分析来优化商品推荐系统，提高用户购买转化率。
答题要求：根据材料进行综合应用分析，共10分。
请设计一个基于大数据分析的商品推荐系统框架，说明主要模块及各模块的功能。
答案：
1. C
2. B
3. C
4. A
5. C
6. C
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，由多个Map任务并行处理这些数据块，Map任务将输入数据进行解析、转换等处理后输出键值对。然后，Reduce任务接收Map任务输出的键值对，按照键进行分组，并对每组数据进行聚合等操作，最终
6、输出结果。
2. 重要性：数据清洗可以去除数据中的噪声、错误数据、重复数据等，提高数据质量，从而提升后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性。主要方法：包括缺失值处理（如填充、删除等）、异常值检测与处理、重复数据删除、数据标准化等。
分析题答案：
1. 可以利用数据库技术，将数据存储到合适的数据库中。通过编写SQL查询语句，按照用户ID进行分组，统计每个用户购买不同商品的次数，找出购买频率高的商品组合。还可以结合时间维度，分析不同时间段的购买行为变化等。
2. 对于噪声数据，可以采用滤波算法进行处理，如中值滤波等。对于缺失值，可以使用均值填充、中位数填充、基于机器学习算法预测填充等方法
7、同时，对数据进行标准化处理，如归一化等，以消除不同特征之间的量纲差异，提高数据的稳定性。
操作题答案：
可以使用Hadoop生态系统中的Hadoop Streaming工具。步骤如下：首先，编写一个Mapper程序，读取文本文件的每一行，对每行进行分词处理，然后输出词和词频（初始为1）的键值对。接着，编写Reducer程序，接收Mapper输出的键值对，按照词进行分组，将同一词的词频进行累加。最后，通过Hadoop Streaming运行这两个程序，对文本数据进行词频统计。
材料分析题答案：
原因：可能是数据存储时权限设置不当，对存储服务器访问控制不严；数据传输过程中加密
8、算法不够安全或未加密传输；安全审计机制不完善，未能及时发现异常行为等。防护措施：采用加密技术对数据存储和传输进行加密；建立严格的用户权限管理体系；定期进行安全审计和漏洞扫描；部署入侵检测系统等。
综合应用题答案：
框架主要模块及功能：数据采集模块，负责收集电商平台的各类数据，如商品信息、用户购买记录、用户评价等。数据预处理模块，对采集到的数据进行清洗、转换、集成等处理，提高数据质量。特征提取与分析模块，提取用户和商品的特征，如用户购买偏好、商品属性等，并进行分析挖掘。推荐算法模块，根据用户特征和商品特征，采用合适的推荐算法，如基于协同过滤、基于内容的推荐算法等，生成个性化推荐列表。推荐效果评估模块，对推荐系统的效果进行评估，根据评估结果不断优化推荐算法。
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