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2025年大学《数据科学与大数据技术-大数据实验技术》考试模拟试题及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.在大数据处理中，以下哪种技术主要用于对数据进行实时流处理？（）

A.MapReduce

B.Spark

C.Flink

D.Hive

答案：C

解析：Flink是一个分布式处理框架，专门用于处理无界和有界的数据流，具有低延迟和高吞吐量的特点，非常适合实时流处理任务。MapReduce主要用于批处理，Spark适用于批处理和流处理，但Flink在流处理方面更具优势。Hive主要用于数据仓库中的批处理查询。

2.以下哪种存储格式适合存储大规模稀疏矩阵数据？（）

A.CSV

B.JSON

C.Parquet

D.ORC

答案：C

解析：Parquet和ORC都是列式存储格式，适合存储大规模数据，但Parquet在处理稀疏数据时更加高效，因为它可以只存储非空值，从而减少存储空间和读取时间。CSV和JSON格式不适合存储稀疏数据，因为它们需要存储所有的数据，包括空值。

3.在分布式计算中，以下哪种调度算法能够保证任务的公平性？（）

A.FIFO

B.FairShare

C.Capacity

D.Deadline

答案：B

解析：FairShare调度算法旨在确保所有集群用户或服务能够公平地分享集群资源。FIFO调度算法按任务提交顺序执行，Capacity调度算法优先处理资源需求较高的任务，Deadline调度算法优先处理截止时间较近的任务，这些算法都不保证公平性。

4.以下哪种技术可以用于提高大数据查询的效率？（）

A.数据分区

B.数据索引

C.数据压缩

D.数据归一化

答案：A

解析：数据分区可以将数据分散到不同的分区中，从而提高查询效率，特别是在并行处理时。数据索引可以提高查询速度，但主要用于传统数据库，在大数据环境中效果有限。数据压缩可以减少存储空间，但可能会增加查询时间。数据归一化主要用于减少数据冗余，但会增加查询复杂度。

5.在大数据处理中，以下哪种技术可以用于提高数据处理的容错性？（）

A.数据备份

B.数据复制

C.数据校验

D.数据加密

答案：B

解析：数据复制可以将数据存储在多个节点上，从而在某个节点故障时仍然可以继续处理数据，提高系统的容错性。数据备份主要用于数据恢复，数据校验主要用于确保数据完整性，数据加密主要用于数据安全。

6.以下哪种算法适用于大规模数据集的聚类分析？（）

A.K-Means

B.DBSCAN

C.Apriori

D.PageRank

答案：A

解析：K-Means算法适用于大规模数据集的聚类分析，因为它可以并行处理数据，并且计算效率较高。DBSCAN算法也适用于大规模数据集，但需要调整参数，Apriori算法主要用于关联规则挖掘，PageRank算法主要用于网页排名。

7.在大数据处理中，以下哪种技术可以用于提高数据传输的效率？（）

A.数据压缩

B.数据缓存

C.数据分区

D.数据索引

答案：A

解析：数据压缩可以减少数据传输量，从而提高数据传输效率。数据缓存可以提高数据访问速度，但主要用于减少数据传输次数。数据分区可以提高数据处理的并行性，数据索引可以提高数据查询速度。

8.以下哪种技术可以用于提高大数据处理的并行性？（）

A.数据分区

B.数据索引

C.数据压缩

D.数据归一化

答案：A

解析：数据分区可以将数据分散到不同的分区中，从而可以在多个节点上并行处理数据，提高处理效率。数据索引主要用于提高查询速度，数据压缩可以减少存储空间，数据归一化主要用于减少数据冗余。

9.在大数据处理中，以下哪种技术可以用于提高数据处理的实时性？（）

A.MapReduce

B.Spark

C.Flink

D.Hive

答案：C

解析：Flink是一个分布式处理框架，专门用于处理实时数据流，具有低延迟和高吞吐量的特点，非常适合实时数据处理任务。MapReduce主要用于批处理，Spark适用于批处理和流处理，但Flink在实时性方面更具优势。Hive主要用于数据仓库中的批处理查询。

10.在大数据处理中，以下哪种技术可以用于提高数据处理的可扩展性？（）

A.数据分区

B.数据索引

C.数据压缩

D.数据归一化

答案：A

解析：数据分区可以将数据分散到不同的分区中，从而可以在需要时增加节点来提高处理能力，提高系统的可扩展性。数据索引主要用于提高查询速度，数据压缩可以减少存储空间，数据归一化主要用于减少数据冗余。

11.大数据技术中，以下哪种技术主要解决数