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《大数据概论》期末试卷及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于大数据通常所具有的“5V”特征？

A.Volume（体量巨大）

B.Velocity（速度快）

C.Variety（种类繁多）

D.Veracity（真实准确）

2.Hadoop生态系统中的HDFS主要解决的是什么问题？

A.大数据实时分析

B.大数据分布式存储

C.大数据内存计算

D.大数据可视化展示

3.下列关于MapReduce描述错误的是？

A.它是一种编程模型

B.它允许开发者编写并行处理数据的程序

C.它通常运行在单台机器上

D.它包含Map和Reduce两个主要阶段

4.下列哪个组件不属于ApacheSpark的核心组件？

A.SparkCore

B.SparkSQL

C.HadoopDistributedFileSystem(HDFS)

D.MLlib

5.NoSQL数据库的主要优势之一是？

A.强一致性事务

B.支持复杂的SQL查询

C.高扩展性和灵活性

D.适用于事务密集型应用

6.下列哪种技术通常用于对海量数据进行快速排序和聚合？

A.数据挖掘

B.数据可视化

C.MapReduce

D.机器学习

7.云计算平台为大数据处理提供了哪些支持？（多选，请将选项字母填入括号内）

A.弹性计算资源

B.廉价存储服务

C.固定数量的服务器

D.强大的数据分析和机器学习工具

8.在大数据分析流程中，数据预处理通常发生在哪个阶段之前？

A.数据建模

B.数据采集

C.数据分析

D.数据可视化

9.下列哪项不是大数据应用中常见的挑战？

A.数据安全与隐私保护

B.数据存储成本

C.数据实时处理需求

D.数据完全准确性

10.“数据湖”与“数据仓库”相比，其主要特点是什么？

A.通常存储结构化数据

B.强调数据的主题性和一致性

C.提供即席查询优化

D.支持更灵活的、原始数据存储

二、填空题（每空1分，共10分）

1.大数据的特点除了Volume（体量巨大）、Velocity（速度快）、Variety（种类繁多）外，还有________和________。

2.Hadoop生态系统中的YARN负责管理集群中的________和________资源。

3.Spark提供了两种主要的计算模型：RDD（弹性分布式数据集）和________。

4.适用于非结构化或半结构化数据存储的NoSQL数据库类型通常是________。

5.数据的________和________是大数据分析中至关重要的环节。

6.________是指在数据收集、存储、处理、传输和共享等过程中，保护数据不被未授权访问或泄露的技术。

7.________是一种通过分析用户行为数据来预测用户可能感兴趣的产品或内容的技术。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述大数据的“4V”特征及其含义。

2.请简述HadoopHDFS的架构特点及其主要优势。

3.解释什么是数据挖掘，并列举至少三种常见的数据挖掘任务。

4.大数据技术在金融行业有哪些潜在的应用？

四、论述题（10分）

结合你了解的实际情况，论述大数据技术的发展对商业模式和社会生活带来的影响。

试卷答案

一、选择题（每题2分，共20分）

1.D

解析：大数据的5V特征是Volume（体量巨大）、Velocity（速度快）、Variety（种类繁多）、Veracity（真实性/准确性）和价值（Value）。D选项Veracity（真实准确）本身是大数据特征之一，但题目问的是“不属于”的，故选D。或者更准确的理解是，Veracity是大数据需要解决的关键问题之一，而非另一个特征。

2.B

解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统中的核心存储组件，其设计目标就是存储超大规模数据集（即解决大数据的存储问题）。

3.C

解析：MapReduce是设计用于在普通PC集群上分布式处理超大规模数据集的编程模型，它并非运行在单台机器上，而是分布式运行。

4.C

解析：ApacheSp