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2025继续教育公需科目大数据技术及应用试题答案

一、选择题（每题2分，共40分）

1.以下哪个不是大数据的特点（）

A.数据量大（Volume）

B.数据类型多样（Variety）

C.数据处理速度慢（Velocity）

D.数据价值密度低（Value）

答案：C

解析：大数据具有4V特点，即数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）和数据价值密度低（Value）。选项C中说数据处理速度慢是错误的，大数据强调快速处理数据以获取有价值的信息。

2.以下哪种数据库适合存储大数据（）

A.MySQL

B.Oracle

C.MongoDB

D.SQLServer

答案：C

解析：MySQL、Oracle和SQLServer都是传统的关系型数据库，在处理大数据的扩展性、灵活性等方面存在一定的局限性。而MongoDB是一种非关系型数据库（NoSQL），它具有高可扩展性、灵活的数据模型等特点，非常适合存储和处理大数据。

3.以下哪个工具用于大数据的分布式计算（）

A.HBase

B.Hive

C.MapReduce

D.ZooKeeper

答案：C

解析：HBase是一个分布式、面向列的开源数据库；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，提供类SQL查询功能；ZooKeeper是一个分布式协调服务。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，是大数据分布式计算的典型工具。

4.以下哪种数据类型不属于大数据常见的数据类型（）

A.结构化数据

B.半结构化数据

C.非结构化数据

D.原子化数据

答案：D

解析：大数据常见的数据类型包括结构化数据（如关系数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）。原子化数据并不是大数据常见的数据类型分类。

5.数据挖掘中的关联规则挖掘可以用于（）

A.预测未来趋势

B.发现数据中的隐藏关系

C.对数据进行分类

D.对数据进行聚类

答案：B

解析：关联规则挖掘主要用于发现数据集中不同项目之间的关联关系，也就是发现数据中的隐藏关系。预测未来趋势通常使用时间序列分析等方法；数据分类是将数据划分到不同的类别中；数据聚类是将相似的数据对象聚成不同的簇。

6.以下哪个是Hadoop生态系统中的分布式文件系统（）

A.HDFS

B.YARN

C.Spark

D.Flink

答案：A

解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据。YARN是Hadoop的资源管理系统；Spark和Flink是大数据处理的计算框架。

7.数据清洗的主要目的是（）

A.增加数据量

B.提高数据的质量

C.对数据进行加密

D.对数据进行压缩

答案：B

解析：数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，主要目的是提高数据的质量，去除噪声数据、处理缺失值等。增加数据量通常通过数据收集等方式；数据加密是为了保护数据的安全性；数据压缩是为了减少数据的存储空间。

8.以下哪种算法常用于异常检测（）

A.KMeans算法

B.DBSCAN算法

C.IsolationForest算法

D.SVM算法

答案：C

解析：IsolationForest（孤立森林）算法是一种常用的异常检测算法，它通过构建随机森林来识别异常点。KMeans算法是用于数据聚类的算法；DBSCAN算法也是一种聚类算法；SVM算法主要用于分类和回归问题。

9.大数据处理流程中，数据采集之后的下一个步骤通常是（）

A.数据存储

B.数据清洗

C.数据分析

D.数据可视化

答案：A

解析：大数据处理的一般流程是数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化。所以数据采集之后的下一个步骤通常是数据存储。

10.以下哪个是实时数据处理框架（）

A.HadoopMapReduce

B.SparkStreaming

C.Hive

D.Pig

答案：B

解析：SparkStreaming是基于Spark的实时数据处理框架，能够处理实时数据流。HadoopMapReduce主要用于批量数据处理；Hive是数据仓库工具，适合离线数据分析；Pig是一种用于并行计算的高级数据流语言，也是主要用于批量处理。

11.以下哪种数据压缩算法常用于大数据存储（）

A.LZ77算法

B.Huffman编码

C.Snappy压缩算法