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大数据处理与分析自测题集和答案

一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）

1.在Hadoop生态系统中，用于分布式文件存储的系统是？

A.HBase

B.Hive

C.HDFS

D.YARN

答案：C

解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生态系统中的分布式文件存储系统，用于存储大规模数据集。

2.以下哪种数据挖掘技术适用于发现数据中的隐藏模式或关系？

A.聚类分析

B.回归分析

C.分类算法

D.关联规则

答案：D

解析：关联规则挖掘（如Apriori算法）用于发现数据项之间的频繁项集和关联关系，常用于购物篮分析等场景。

3.Spark中，RDD的持久化方式不包括？

A.Memory

B.Disk

C.Cache

D.SSD

答案：D

解析：RDD的持久化方式包括Memory（内存）、Disk（磁盘）和Cache（缓存），但不包括SSD（固态硬盘）作为独立选项。

4.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括？

A.删除缺失值

B.均值填充

C.模型预测填充

D.标准化处理

答案：D

解析：标准化处理（如Z-score标准化）是数据预处理步骤，而缺失值处理方法包括删除、均值/中位数/众数填充、模型预测填充等。

5.以下哪种指标用于评估分类模型的预测准确性？

A.召回率（Recall）

B.精确率（Precision）

C.F1分数

D.AUC

答案：C

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，常用于综合评估分类模型的性能。

6.在大数据环境中，MapReduce框架的核心思想是？

A.数据并行与任务并行

B.数据串行与任务串行

C.单节点处理

D.内存计算

答案：A

解析：MapReduce通过数据并行（将数据分块处理）和任务并行（多个Mapper/Reducer并行执行）实现高效分布式计算。

7.以下哪种工具常用于实时数据流处理？

A.ApacheHive

B.ApacheStorm

C.ApacheSparkSQL

D.ApacheHBase

答案：B

解析：ApacheStorm是专为实时数据流处理设计的分布式计算系统，具有低延迟和高吞吐量特性。

8.在机器学习中，过拟合现象的典型特征是？

A.模型训练误差低，测试误差高

B.模型训练误差高，测试误差高

C.模型训练误差高，测试误差低

D.模型训练误差低，测试误差低

答案：A

解析：过拟合是指模型对训练数据过度拟合，导致在新数据上表现不佳（测试误差高），而训练误差低。

9.以下哪种算法属于无监督学习？

A.逻辑回归

B.决策树分类

C.K-means聚类

D.支持向量机

答案：C

解析：K-means聚类是无监督学习算法，用于将数据点分组，而逻辑回归、决策树分类和SVM属于监督学习。

10.在大数据平台中，YARN的作用是？

A.数据存储

B.任务调度

C.数据分析

D.数据传输

答案：B

解析：YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop的资源管理器，负责任务调度和资源分配。

二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）

1.以下哪些属于大数据的4V特征？

A.体积（Volume）

B.速度（Velocity）

C.多样性（Variety）

D.价值（Value）

E.实时性（Real-time）

答案：A,B,C,D

解析：大数据的4V特征包括体积、速度、多样性和价值，实时性虽然重要但通常作为补充维度。

2.SparkSQL的常用功能包括？

A.数据转换

B.SQL查询

C.数据聚合

D.机器学习

E.事务管理

答案：B,C,D

解析：SparkSQL支持SQL查询、数据聚合和集成机器学习（MLlib），数据转换和事务管理不属于其核心功能。

3.数据预处理阶段的主要任务包括？

A.数据清洗

B.特征工程

C.数据集成

D.模型训练

E.数据归一化

答案：A,B,C,E

解析：数据预处理包括清洗、集成、特征工程和变换（如归一化），模型训练属于建模阶段。

4.Hadoop生态系统中的组件包括？

A.HDFS

B.MapReduce

C.Hive

D.YARN

E.Kafka

答案：A,B,C,D

解析：Kafka虽然常与Hadoop协同使用，但属于独立的分布式流处理平台，不属于Hadoop生态核心组件。

5.评估聚类算法性能的指标包括？

A.轮廓系数

B.确定系数

C.调整兰德指数

D.准确率

E.召回率

答案：A,B,C