大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理模擬考試1套
1、大數(shù)據(jù)的特征中,不包括以下哪一項(xiàng)?
體量大
多樣性
實(shí)時(shí)性
簡(jiǎn)單性
2、在大數(shù)據(jù)處理中,MapReduce主要用于什么?
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)傳輸
數(shù)據(jù)清洗
3、Hadoop的核心組件是什么?
HDFS
YARN
Hive
Spark
4、以下哪種數(shù)據(jù)庫適合處理大數(shù)據(jù)?
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
NoSQL數(shù)據(jù)庫
文檔型數(shù)據(jù)庫
圖數(shù)據(jù)庫
5、以下哪個(gè)是大數(shù)據(jù)分析常用的工具?
Excel
SPSS
Hadoop
Word
6、數(shù)據(jù)挖掘的主要目標(biāo)是什么?
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
知識(shí)發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)傳輸
7、在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)的多樣性主要指什么?
數(shù)據(jù)的格式多樣
數(shù)據(jù)的來源多樣
數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式多樣
以上都是
8、以下哪種技術(shù)可以幫助處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流?
Hadoop
Spark
MySQL
MongoDB
9、數(shù)據(jù)湖的主要優(yōu)勢(shì)是什么?
數(shù)據(jù)安全
數(shù)據(jù)整合
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)備份
10、大數(shù)據(jù)中的“4V”不包括以下哪一項(xiàng)?
體量(Volume)
速度(Velocity)
價(jià)值(Value)
可視化(Visualization)
11、以下哪些是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域?
金融
醫(yī)療
教育
娛樂
12、在數(shù)據(jù)清洗過程中,常用的技術(shù)有哪些?
去重
填補(bǔ)缺失值
格式轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)壓縮
13、以下哪些是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件?
HDFS
Hive
HBase
Spark
14、數(shù)據(jù)分析常用的統(tǒng)計(jì)方法包括哪些?
回歸分析
聚類分析
時(shí)間序列分析
方差分析
15、大數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)主要包括哪些方面?
數(shù)據(jù)隱私
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
數(shù)據(jù)處理速度
數(shù)據(jù)質(zhì)量
16、以下哪些是大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)?
高效處理
實(shí)時(shí)分析
成本低
數(shù)據(jù)共享
17、在數(shù)據(jù)挖掘中,常用的算法有哪些?
決策樹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
支持向量機(jī)
關(guān)聯(lián)規(guī)則
18、大數(shù)據(jù)分析的常見步驟有哪些?
數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)建模
數(shù)據(jù)可視化
19、大數(shù)據(jù)只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
對(duì)
錯(cuò)
20、Hadoop是一個(gè)開源的大數(shù)據(jù)處理框架。
對(duì)
錯(cuò)
21、數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確的。
對(duì)
錯(cuò)
22、數(shù)據(jù)湖可以存儲(chǔ)多種格式的數(shù)據(jù)。
對(duì)
錯(cuò)
23、NoSQL數(shù)據(jù)庫適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
對(duì)
錯(cuò)
24、大數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。
對(duì)
錯(cuò)
25、機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的重要組成部分。
對(duì)
錯(cuò)
26、請(qǐng)簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的“4V”特征。
27、大數(shù)據(jù)分析的主要流程是什么?
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