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《大数据基础与实务》期末考试题试卷及答案

一、单项选择题（每题2分，共30分）

1.以下哪个不属于大数据的特征（）

A.大量

B.高速

C.高质

D.多样

2.下列哪种数据存储系统适合存储海量的非结构化数据（）

A.MySQL

B.HBase

C.Oracle

D.SQLServer

3.Hadoop中用于分布式计算的框架是（）

A.HDFS

B.MapReduce

C.YARN

D.ZooKeeper

4.以下哪个工具用于数据清洗和转换（）

A.Hive

B.Pig

C.Spark

D.Flink

5.数据挖掘中，从大量数据中发现频繁出现的项集的算法是（）

A.KMeans算法

B.Apriori算法

C.DBSCAN算法

D.决策树算法

6.下列关于NoSQL数据库的说法错误的是（）

A.不支持SQL语言

B.适合存储结构化数据

C.具有高可扩展性

D.通常采用分布式架构

7.Spark中用于内存计算的抽象数据结构是（）

A.RDD

B.DataFrame

C.Dataset

D.以上都是

8.以下哪个不是大数据分析的步骤（）

A.数据采集

B.数据可视化

C.数据加密

D.数据挖掘

9.HBase中的数据存储在（）

A.本地磁盘

B.HDFS

C.内存

D.分布式文件系统

10.下列哪种数据类型不属于大数据常见的数据类型（）

A.文本数据

B.图像数据

C.关系型数据库数据

D.音频数据

11.用于实时流处理的大数据框架是（）

A.Hadoop

B.SparkStreaming

C.Hive

D.Pig

12.数据仓库的主要特点不包括（）

A.面向主题

B.集成性

C.实时性

D.稳定性

13.在Hadoop集群中，NameNode的主要作用是（）

A.存储数据块

B.管理文件系统的命名空间

C.执行MapReduce任务

D.协调资源分配

14.以下哪个工具可以用于大数据可视化（）

A.Tableau

B.Hadoop

C.Spark

D.Kafka

15.下列关于Kafka的说法正确的是（）

A.是一个分布式消息队列

B.只能处理实时数据

C.不支持分布式架构

D.主要用于数据存储

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.大数据的应用领域包括（）

A.金融

B.医疗

C.交通

D.教育

2.Hadoop生态系统中的组件有（）

A.HDFS

B.MapReduce

C.YARN

D.HBase

3.数据清洗的主要任务包括（）

A.去除重复数据

B.处理缺失值

C.数据标准化

D.数据分类

4.常见的机器学习算法有（）

A.线性回归

B.逻辑回归

C.支持向量机

D.随机森林

5.以下关于Spark的说法正确的是（）

A.基于内存计算，速度快

B.支持多种编程语言

C.可以处理批处理和流处理任务

D.只能在Hadoop集群上运行

三、判断题（每题2分，共10分）

1.大数据就是指数据量非常大的数据。（）

2.HBase是一个面向列的分布式数据库。（）

3.数据挖掘和机器学习是完全相同的概念。（）

4.Spark只能处理结构化数据。（）

5.Kafka可以实现数据的持久化存储。（）

四、简答题（每题10分，共30分）

1.简述大数据的定义和特征。

2.说明Hadoop中HDFS和MapReduce的主要功能。

3.阐述数据可视化的作用和常见工具。

五、应用题（15分）

假设你要构建一个大数据分析系统来分析某电商平台用户的购买行为。请描述该系统的主要组成部分和工作流程。

答案

一、单项选择题

1.C。大数据的特征是大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）等，高质不属于大数据特征。

2.B。HBase是分布式的、面向列的开源数据库，适合存储海量的非结构化数据；MySQL、Oracle、SQLServer是传统的关系型数据库，更适合存储结构化数据。

3.B。Hadoop中MapReduce是用于分布式计算的框架；HDFS是分布式文件系统；YARN是资源管理系统；ZooKeeper是分布式协调服务。

4.B。Pig是一种数据流语言和运行环境，用于数据清洗和转换；Hive是基于Hadoop的数据仓库工具；Spark和