2025年大学《数据科学与大数据技术-大数据存储与管理》考试备考试题及答案解析.docxVIP

2025年大学《数据科学与大数据技术-大数据存储与管理》考试备考试题及答案解析

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

一、选择题

1.大数据存储与管理中，下列哪种存储方式适合存储大量不经常访问的数据？（）

A.内存

B.磁盘阵列

C.分布式文件系统

D.云存储

答案：C

解析：分布式文件系统适用于存储大量不经常访问的数据，因为它可以通过多个节点进行数据分布，提高存储容量和访问效率。内存速度快但容量小，磁盘阵列适合需要高速访问的数据，云存储适合需要随时随地访问的数据。

2.在大数据存储管理中，哪种技术可以有效提高数据访问速度？（）

A.数据压缩

B.数据分片

C.数据索引

D.数据加密

答案：C

解析：数据索引可以有效提高数据访问速度，通过建立索引可以快速定位数据位置，减少数据访问时间。数据压缩可以节省存储空间，数据分片可以提高数据并行处理能力，数据加密可以提高数据安全性。

3.大数据存储管理中，哪种备份策略可以最小化数据丢失？（）

A.全备份

B.增量备份

C.差异备份

D.混合备份

答案：A

解析：全备份可以复制所有数据，因此可以最小化数据丢失。增量备份只备份自上次备份以来发生变化的数据，差异备份备份自上次全备份以来发生变化的数据，混合备份结合全备份和增量备份的优点，但数据丢失风险比全备份高。

4.在大数据存储管理中，哪种技术可以用于提高数据存储的可靠性？（）

A.数据校验

B.数据分片

C.数据复制

D.数据压缩

答案：C

解析：数据复制可以通过在多个节点上存储相同的数据来提高数据存储的可靠性，即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点恢复。数据校验可以检测数据错误，数据分片可以提高数据并行处理能力，数据压缩可以节省存储空间。

5.大数据存储管理中，哪种存储架构适合大规模数据存储？（）

A.单机存储

B.分布式存储

C.云存储

D.磁盘阵列

答案：B

解析：分布式存储可以通过多个节点进行数据分布，适合大规模数据存储。单机存储容量有限，云存储和磁盘阵列适合特定需求，但分布式存储具有更高的扩展性和可靠性。

6.在大数据存储管理中，哪种技术可以用于提高数据传输效率？（）

A.数据压缩

B.数据缓存

C.数据分片

D.数据加密

答案：B

解析：数据缓存可以通过在内存中存储frequentlyaccesseddata来提高数据传输效率。数据压缩可以节省存储空间，数据分片可以提高数据并行处理能力，数据加密可以提高数据安全性。

7.大数据存储管理中，哪种技术可以用于提高数据安全性？（）

A.数据压缩

B.数据加密

C.数据分片

D.数据校验

答案：B

解析：数据加密可以通过将数据转换为不可读格式来提高数据安全性，即使数据被盗取，也无法被轻易解读。数据压缩可以节省存储空间，数据分片可以提高数据并行处理能力，数据校验可以检测数据错误。

8.在大数据存储管理中，哪种备份策略恢复速度最快？（）

A.全备份

B.增量备份

C.差异备份

D.混合备份

答案：A

解析：全备份可以快速恢复所有数据，因为只需要一个备份集。增量备份和差异备份需要多个备份集进行恢复，恢复速度较慢。混合备份结合全备份和增量备份的优点，但恢复速度比全备份慢。

9.大数据存储管理中，哪种技术可以用于提高数据存储的容量？（）

A.数据压缩

B.数据分片

C.数据复制

D.数据加密

答案：A

解析：数据压缩可以通过减少数据存储大小来提高数据存储的容量。数据分片可以提高数据并行处理能力，数据复制可以提高数据存储的可靠性，数据加密可以提高数据安全性。

10.在大数据存储管理中，哪种存储方式适合实时数据访问？（）

A.内存

B.磁盘阵列

C.分布式文件系统

D.云存储

答案：A

解析：内存具有极高的访问速度，适合实时数据访问。磁盘阵列适合需要高速访问的数据，分布式文件系统适合存储大量不经常访问的数据，云存储适合需要随时随地访问的数据。

11.大数据存储管理中，哪种存储系统适合处理海量小文件？（）

A.对象存储

B.分布式文件系统

C.云存储

D.磁盘阵列

答案：A

解析：对象存储系统专门设计用于存储和检索大量小文件，它通过对象标识符进行管理，适合处理海量小文件场景。分布式文件系统和云存储虽然也支持大文件，但效率不如对象存储。磁盘阵列主要用于提高大文件读写性能和容量。

12.在大数据存储管理中，哪种技术可以用于提高数据存储的利用率？（）

A.数据压缩

B.数据去重

C.数据分片

D.数据加密

答案：B

解析：数据去重可以通过消除冗余数据来提高数据存储的利用率。数据压缩可以节省存储空间，但会消耗计算资源