大数据考试试题及答案

大数据考试试题及答案

一、单项选择题（共30题，每题1分，共30分）大数据区别于传统数据处理的最核心特征是（）A.数据类型多样B.处理速度快C.数据规模大D.数据价值密度低以下不属于大数据“5V”特征的是（）A.Volume（规模）B.Velocity（速度）C.Variety（多样性）D.Value（价值量）Hadoop生态系统中，用于分布式存储的核心组件是（）A.MapReduceB.YARNC.HDFSD.HiveSpark相比MapReduce的显著优势在于（）A.支持离线批处理B.基于内存计算，处理速度更快C.仅适用于结构化数据D.只能运行在HDFS上以下属于数据采集工具的是（）A.HBaseB.Kafka第1页共14页C.HiveD.Flume数据清洗的主要目的是（）A.提高数据存储效率B.处理缺失值和异常值C.加速数据传输D.优化数据可视化数据仓库与数据湖的主要区别在于（）A.数据仓库存储结构化数据，数据湖支持多模态数据B.数据仓库仅用于分析，数据湖仅用于存储C.数据仓库需实时更新，数据湖无需更新D.数据仓库成本更低，数据湖成本更高以下不属于实时流处理技术的是（）A.StormB.Spark StreamingC.FlumeD.FlinkNoSQL数据库的主要特点是（）A.仅支持关系型数据模型B.强一致性保证C.高扩展性和灵活性D.严格遵循ACID事务机器学习中的分类算法常用于解决的问题是（）A.预测连续值B.将数据分为不同类别第2页共14页C.发现数据间的关联规则D.处理缺失数据数据预处理中，将不同量纲的数据转换到同一范围的过程称为（）A.数据清洗B.数据集成C.数据标准化D.数据规约大数据平台架构中，负责资源管理和任务调度的是（）A.数据采集层B.数据存储层C.资源管理层D.数据应用层以下属于非结构化数据的是（）A.订单表（结构化）B.用户评论（文本）C.销售报表（半结构化）D.日志文件（半结构化）数据质量的核心维度不包括（）A.准确性B.完整性C.实时性D.唯一性HDFS的副本机制是为了实现（）A.数据加密B.高容错和高可用性第3页共14页C.快速数据写入D.跨节点数据传输以下不属于大数据安全技术的是（）A.数据加密B.访问控制C.数据脱敏D.数据压缩数据生命周期的正确顺序是（）A.采集→存储→处理→分析→消亡B.采集→处理→存储→分析→消亡C.存储→采集→处理→分析→消亡D.采集→分析→存储→处理→消亡数据倾斜问题常见于以下哪种计算框架（）A.HiveB.MapReduceC.SparkD.Flink以下属于大数据在金融领域的应用是（）A.智能推荐B.风险控制C.自动驾驶D.智慧城市数据可视化工具中，适合展示时间序列数据趋势的是（）A.饼图B.折线图第4页共14页C.散点图D.热力图大数据与云计算的关系是（）A.云计算是大数据的基础技术支撑B.大数据是云计算的唯一应用场景C.两者完全独立，无关联D.云计算仅用于存储大数据以下不属于数据挖掘任务的是（）A.分类B.聚类C.预测D.数据清洗Kafka的主要功能是（）A.分布式存储B.实时消息队列C.数据仓库D.流处理计算数据标准化的目的是（）A.消除量纲影响，便于比较B.减少数据量，提高效率C.保留数据关键特征D.修复数据中的错误批处理系统适合处理的数据类型是（）A.实时数据流B.历史海量数据第5页共14页C.非结构化数据D.高并发数据图数据库（如Neo4j）最适合存储的是（）A.社交网络关系数据B.电商交易记录C.用户行为日志D.医疗影像数据数据治理的核心目标是（）A.降低数据存储成本B.确保数据质量和合规性C.加速数据处理速度D.提高数据可视化效果以下属于数据隐私保护技术的是（）A.数据去重B.差分隐私C.数据压缩D.数据脱敏大数据项目的一般流程是（）A.需求分析→数据采集→模型构建→结果评估→部署应用B.数据采集→需求分析→模型构建→结果评估→部署应用C.需求分析→数据采集→结果评估→模型构建→部署应用D.数据采集→模型构建→需求分析→结果评估→部署应用数据压缩技术中，属于无损压缩的是（）A.JPEGB.MP3第6页共14页C.ZIPD.H.264

二、多项选择题（共20题，每题2分，共40分，多选、少选、错选均不得分）大数据的5V特征包括（）A.Volume（规模）B.Velocity（速度）C.Variety（多样性）D.Veracity（真实性）E.Value（价值密度）Hadoop生态系统的核心组件包括（）A.HDFS（分布式文件系统）B.MapReduce（计算框架）C.YARN（资源管理器）D.Hive（数据仓库工具）E.Spark（内存计算框架）数据预处理的主要步骤包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据规约E.数据可视化NoSQL数据库的主要类型有（）A.文档型数据库B.键值型数据库第7页共14页C.列族型数据库D.图数据库E.关系型数据库实时流处理技术包括（）A.StormB.Spark StreamingC.FlinkD.Kafka StreamsE.HBase数据安全技术体系包括（）A.数据加密B.访问控制C.数据脱敏D.审计日志E.数据去重数据质量的关键维度包括（）A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性E.唯一性大数据技术架构通常包含的层次有（）A.数据采集层B.数据存储层C.数据处理层第8页共14页D.数据应用层E.数据安全层机器学习算法在大数据中常见的应用场景有（）A.分类（如垃圾邮件识别）B.回归（如用户消费预测）C.聚类（如用户分群）D.关联规则挖掘（如购物篮分析）E.自然语言处理（如情感分析）数据治理的核心要素包括（）A.组织架构B.制度流程C.技术工具D.人员能力E.数据标准以下属于大数据应用场景的有（）A.电商智能推荐B.金融风险控制C.医疗影像诊断D.智能交通管理E.企业资源规划（ERP）数据湖相比数据仓库的优势在于（）A.支持多模态数据存储B.数据处理更高效C.成本更低D.灵活性更高第9页共14页E.无需数据建模数据可视化工具包括（）A.TableauB.Power BIC.EChartsD.HadoopE.Spark数据倾斜的解决方法通常有（）A.数据预处理（拆分热点数据）B.负载均衡（增加副本）C.算法优化（使用并发Reduce）D.数据压缩E.数据去重以下属于数据隐私保护技术的有（）A.差分隐私B.联邦学习C.数据脱敏D.访问控制E.数据加密大数据项目的挑战包括（）A.数据质量参差不齐B.技术选型复杂C.人才短缺D.成本高E.数据安全与合规第10页共14页数据生命周期管理的阶段包括（）A.规划与采集B.存储与组织C.处理与使用D.归档与销毁E.备份与恢复流处理与批处理的区别在于（）A.流处理实时性高，批处理延迟低B.流处理适合实时数据，批处理适合历史数据C.流处理资源消耗低，批处理资源消耗高D.流处理结果即时输出，批处理结果批量输出E.流处理支持增量计算，批处理需全量计算以下属于大数据安全威胁的有（）A.数据泄露B.数据篡改C.拒绝服务攻击D.恶意软件感染E.数据冗余数据预处理中的特征工程包括（）A.特征选择B.特征提取C.特征转换D.特征标准化E.特征降维第11页共14页

三、判断题（共20题，每题1分，共20分，正确的打“√”，错误的打“×”）大数据的核心价值在于数据量的大小（）Hadoop是由谷歌公司开源的大数据处理平台（）Spark使用内存计算，比MapReduce处理速度更快（）关系型数据库（如MySQL）一定比NoSQL数据库更适合存储非结构化数据（）数据清洗是数据预处理的第一步，目的是处理缺失值和异常值（）数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化数据（）实时处理系统适合处理离线积累的历史数据（）数据隐私保护是大数据应用落地的前提之一（）KPI（关键绩效指标）可用于衡量大数据项目的成功与否（）数据倾斜会导致MapReduce任务执行效率下降（）数据标准化是将数据转换为0-1之间的数值（）Kafka主要用于实时消息传递，是流处理的重要组件（）数据挖掘的目标是从数据中提取有价值的模式和知识（）非结构化数据无法进行分析和利用（）数据治理与数据安全是完全独立的两个概念（）图数据库适合存储具有复杂关联关系的数据（）大数据项目的实施步骤中，需求分析应在数据采集之前（）数据去重的主要目的是提高数据存储效率和减少冗余（）差分隐私技术可在保护数据隐私的提供统计可用性（）批处理系统适合处理高并发、低延迟的数据请求（）

四、简答题（共2题，每题5分，共10分）简述大数据的5V特征及其具体含义第12页共14页比较MapReduce与Spark的技术特点，说明Spark的优势参考答案

一、单项选择题1-5:D DC BD6-10:B AC CB11-15:C CB CB16-20:D A B BB21-25:A DB AB26-30:ABB AC

二、多项选择题ABCDE

2.ABCD

3.ABCD

4.ABCD

5.ABCDABCD

7.ABCDE

8.ABCDE

9.ABCDE

10.ABCDEABCD

12.AD

13.ABC

14.ABC

15.ABCDEABCDE

17.ABCD

18.BDE

19.ABCD

20.ABCDE

三、判断题1-5:××√×√6-10:√×√√√11-15:√√√××16-20:√√√√×

四、简答题大数据5V特征及含义Volume（规模）数据量极大，通常超过PB级，包含结构化、半结构化和非结构化数据Velocity（速度）数据产生和处理速度快，需实时或近实时响应（如秒级、毫秒级）第13页共14页Variety（多样性）数据类型多样，包括文本、日志、视频、音频等多模态数据Veracity（真实性）数据存在噪声和错误，需通过清洗和校验保证可靠性Value（价值密度）原始数据价值低，需通过分析挖掘转化为高价值信息MapReduce与Spark技术特点及Spark优势MapReduce基于磁盘计算，分Map和Reduce阶段，迭代任务效率低，编程复杂度高Spark基于内存计算，支持多迭代计算，采用DAG执行引擎，支持多种数据处理模式（批处理、流处理等），编程接口更简洁（如Scala、Python）Spark优势内存计算使速度提升10-100倍，支持更多计算模式，API更丰富，适合复杂分析场景第14页共14页。